Ebben a bemutatóban lépésről lépésre követhetjük, hogyan lehet helyileg telepíteni és használni a WebThinker QWQ modellt, amely autonóm módon képes weboldalak keresésére és mély feltérképezésére. A modell különösen alkalmas tudományos kutatások előkészítésére, jelentések tervezésére, miközben folyamatosan fenntartja következetes gondolatmenetét.
A videóban betekintést kapunk abba, hogyan optimalizálják ezt az AI modellt DPU-alapú preferencia párokkal, illetve milyen integrációs lehetőségeket kínál ügynökalapú szoftverekkel és MCP szerverekkel. Megismerhetjük a telepítéshez és üzemeltetéshez szükséges hardveres elvárásokat is, mint például az Nvidia H100 GPU-t, valamint a VLM és Text Generation Web UI szerepét a modell használatában.
Praktikus példákon keresztül látható, miként alkalmazható a QWQ modell különféle tudományos és társadalmi kérdések feltérképezésében, legyen szó új antibiotikumokról, a mikroplasztikok környezeti hatásáról vagy túlsúlycsökkentő állami stratégiákról. Olyan kérdések is felvetődnek, mint hogy az AI modellek mennyire képesek önállóan naprakész információkhoz jutni, hogyan kezelik az ellentmondó nézőpontokat, és miként használhatók összetettebb kutatásokban.
A videó kiemeli a modell átgondolt válaszait, a szakirodalom mély feldolgozását, valamint azt, hogy mennyire szerkezetes, célorientált jelentéseket képes létrehozni. Emellett szó esik a szponzorokról, felhőalapú GPU-szolgáltatásokról és arról, miben különbözik a WebThinker QWQ más, hasonló AI eszközöktől.
