1
Üzlet
2026. okt. 19.
Az OpenAI és az Anthropic egyre hevesebb versenyt futnak a nyilvános piaci bevezetésért
Lapértesülések szerint az OpenAI mintegy 30 milliárd dolláros új tőkebevonásról tárgyal, amely a céget akár 1,4 billió dolláros értékelésre emelhetné — ezt annak ellenére, hogy vezérigazgatója, Sam Altman korábban kizárta, hogy idén tőzsdére lépnének. Eközben az Anthropic már bizalmas IPO-dokumentumokat nyújtott be, és értesülések szerint novemberre, a Nasdaqra tervezi bevezetését, akár 2 billió dolláros értékeléssel, ami megelőzné az OpenAI-t a tőzsdei debütálásban. SoftBank és az Abu-Dzabi-i MGX is a szóba jöhető befektetők között szerepel a tárgyalásokon.
Miért fontos: Ha bármelyik vállalat ekkora értékeléssel válik nyilvánosan jegyzetté, ez alapjaiban átalakíthatja a technológiai részvénypiacokat és a teljes generatív MI-ipar finanszírozási dinamikáját.
Investing.com (Reuters)Forrás →
2
Kutatás
2026. okt. 15.
A Google DeepMind MI-ágense új, ígéretes antimikrobiális fehérjét azonosított egy veszélyes baktérium ellen
A Google DeepMind október 15-én publikált beszámolója szerint kutatók az Antigravity nevű ágensalapú platformot használva egy eddig ismeretlen, 97 aminosavból álló bakteriocint azonosítottak, amely a Streptococcus pseudopneumoniae nevű kórokozó ellen hat. A jelölt szekvenciáját adatbázis-összevetéssel ellenőrizték, szerkezetét egy már ismert, kísérletileg igazolt bakteriocinhoz hasonlították, és az ágens teljes nedveslabor-tesztelési tervet is összeállított a fehérje előállításához és validálásához. A felfedezés jelenleg laboratóriumi megerősítésre vár.
Miért fontos: Az antibiotikum-rezisztencia becslések szerint 2050-re évente milliók halálát okozhatja, így minden MI-vel felgyorsított, valódi laborvalidálásra kerülő antimikrobiális jelölt számottevő előrelépést jelenthet a gyógyszerkutatásban.
Google DeepMindForrás →
3
Kutatás
2026. okt. 15.
Az Anthropic saját alkalmazotti szintű hozzáférést ad egy külső értékelő csoportnak a modellkockázatok vizsgálatához
Az Anthropic bejelentette, hogy a METR nevű független, nonprofit értékelő szervezet hattagú csapata a cég saját belső kockázatértékelő csapatával megegyező hozzáférést kap, beleértve a céges eszközöket, irodai helyeket és belső rendszereket is. A megállapodás szerint a METR szabadon publikálhatja saját elemzését, az Anthropic pedig csak előre meghatározott, szűk kategóriákban — például ügyféladatok vagy bizalmas információk esetén — kérhet szerkesztést. A lépés Dario Amodei korábbi, iparági átláthatóságot sürgető esszéjéhez és egy, a Fehér Házzal kötött, független felülvizsgálatról szóló megállapodáshoz kapcsolódik.
Miért fontos: Ez az egyik legkonkrétabb lépés, amelyet egy vezető MI-labor tett annak érdekében, hogy modelljeinek biztonsági kockázatait valóban független fél ellenőrizhesse, és arról nyilvánosan is beszámolhasson.
ProPakistaniForrás →
4
Modell/kiadás
2026. okt. 16.
Az OpenAI párhuzamosan dolgozó ágenseket vezetett be a GPT-6 Pro ChatGPT-s verziójába
Az OpenAI október 16-án frissítette a ChatGPT Pro-előfizetők számára elérhető GPT-6 Pro modellt: mostantól egy összetett feladatot több, egymással párhuzamosan dolgozó ágensre bonthat szét, amelyek külön részfeladatokon dolgoznak, miközben a felhasználó élőben nyomon követheti és menet közben meg is nyithatja az egyes részeredményeket. A frissítés emellett gyorsabb válaszadást és a beépülők, illetve egyéb eszközök hatékonyabb használatát is ígéri, egyelőre a ChatGPT Chat fülében.
Miért fontos: A párhuzamos, feladatmegosztó ágensműködés azt jelzi, hogy a vezető MI-cégek egyre inkább a sok szálon, önállóan koordináló ágensrendszerek felé mozdulnak el az egyetlen, lineárisan gondolkodó modell helyett.
Mind-VerseForrás →
5
Kutatás
2026. okt. 19.
Az OpenAI alulreprezentált programozási nyelveken, például COBOL-on és Fortranon is mérte és fejlesztette modelljeit
Az OpenAI október 19-én közzétett bejegyzésében arról írt, hogy modelljei kódolási képességeit olyan régebbi, kevés nyilvános kódmintával rendelkező nyelveken is fejlesztette és mérte, mint a COBOL vagy a Fortran, amelyek továbbra is számos kritikus vállalati és állami rendszer alapját képezik. A céghez két új, nyilvánosan is elérhető kiértékelés készült, amelyek közül az egyik azt teszteli, hogy egy modell képes-e egy meglévő programot úgy átírni egy másik nyelvre, hogy annak viselkedése megmaradjon.
Miért fontos: A világ kritikus infrastruktúráinak jelentős része még mindig évtizedes, kevés MI-tréningadattal rendelkező nyelveken fut, így ezek megbízható kezelése komoly gyakorlati jelentőséggel bír a modernizáció és a kiberbiztonság szempontjából.
OpenAIForrás →