Keresés
Keresés
Close this search box.

hu / en

Kiderült, kik ittak többet a Covid alatt - Bakucs Zoltán, Benedek Zsófia, Fertő Imre és Fogarasi József cikke Tovább olvasom

Tovább olvasom

A 2010 utáni reformok hatása a hazai iskolarendszerű szakképzés szerepére, térszerkezetére és gazdasági kapcsolatrendszerére - Velkey Gábor elemzése Tovább olvasom

Tovább olvasom

Megjelent a Tér és Társadalom legújabb száma - a Regionális Kutatások Intézete negyedéves tudományos folyóirata Tovább olvasom

A szerzők közt: Baranyai Nóra, Farkas Orsolya, Horeczki Réka, Jóna László, Kézai Petra Kinga, Páger Balázs és Rácz Szilárd Tovább olvasom

Klímaváltozás és munkaerőhiány - Alkalmazkodási kényszerek kertészeti gazdaságokban - Szociológiai tanulmányok Tovább olvasom

Megjelent az ELTE KRTK Regionális Kutatások Intézete kiadásában Tovább olvasom

CEE energy policy responses to Russia’s 2022 invasion - Szabo John, Weiner Csaba és Deák András cikke a Post-Communist Economies szakfolyóiratban Tovább olvasom

Tovább olvasom

Lendületesek: Lengyel Balázs - az Agglomeráció és Társadalmi Kapcsolathálózatok kutatócsoport munkájának bemutatása az MTA honlapján Tovább olvasom

Tovább olvasom

KTI Szeminárium: Johannes Wachs – Online public goods and Large Language Models

Az előadásra hibrid formában kerül sor zoom felületen, illetve személyesen a K.11-12 terem; 2024. április 4.-én 13:00 – tól.  

Előadó: Johannes Wachs

Title: Online public goods and Large Language Models

Abssztrakt:

When we share content, discuss topics, and ask or answer questions online, we are contributing to the vast amount of data on the web. Search engines made this data accessible and valuable by indexing the web. More recently, people seeking information on the web have found a new alternative: large language models (LLMs) like ChatGPT. LLMs offer useful information on a variety of topics and are increasingly competitive with search engines and public web forums. I will present evidence that since the release of ChatGPT, activity on Stack Overflow, the largest online Q&A platform for computer programming, has fallen significantly. We observe no significant change in content quality but do find significant heterogeneity across programming languages. I will discuss potential implications of this phenomenon. I will also share early results from a large-scale randomized control trial on incentivizing contributions to online public goods.

 

2026

Jan

13

H

K

Sz

Cs

P

Sz

V

29

30

31

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

30

31

1

Következő hónap >
2024.04.04. - 2024.04.04. | K.11-12 terem