-
Új trendek a keresőoptimalizálásban: ChatGPT bevásárlási funkciója és az AI idézetek mögötti tényezők
A mesterséges intelligencia egyre nagyobb szerepet kap a digitális világban, különösen a keresőoptimalizálás (SEO) területén. Az elmúlt héten több jelentős fejlemény is történt, amelyek alapjaiban változtathatják meg a termékek felfedezését és a tartalom hitelességének mérését az online térben. Az OpenAI bemutatta a ChatGPT új, vásárlást segítő kutatási funkcióját, miközben egy friss kutatás feltárta, milyen tényezők befolyásolják az AI által generált idézeteket. Emellett a Google egyik vezető szakértője pontosította, hogy a háttérben futó videók betöltése nem rontja az oldal SEO értékét, ha a tartalom elsőként jelenik meg. Cikkünkben ezeket a fontos újdonságokat foglaljuk össze, hogy a digitális szakemberek naprakészek legyenek. ChatGPT vásárlási kutatás: személyre szabott útmutatók minden felhasználónak Az OpenAI november…
-
Új irányelvek a Claude modellek megőrzésére és visszavonásuk kezelésére
Az Anthropic legújabb bejelentése szerint a Claude mesterséges intelligencia modellek fejlesztése és visszavonása kapcsán új, felelősségteljes elveket vezetnek be. Az egyre fejlettebb Claude modellek egyre inkább részévé válnak a felhasználók mindennapjainak, és egyre kifinomultabb kognitív és pszichológiai képességeket mutatnak. Ezért a modellek visszavonása vagy lecserélése nem csupán technikai döntés, hanem számos etikai és biztonsági kérdést is felvet. A modellek visszavonásának kockázatai A fejlesztők felismerik, hogy a régebbi modellek visszavonása bizonyos hátrányokkal járhat. Egyrészt biztonsági kockázatot jelenthet, ha a modellek a lecserélés elkerülésére törekedve nem megfelelő vagy veszélyes viselkedést tanúsítanak. Ezen túl a felhasználók némelyike kifejezetten kedveli egy-egy adott modell jellegzetességeit és képességeit, így a lecserélés számukra hátrányt jelenthet. Emellett a…
-
Mindössze néhány mérgezett dokumentum is veszélyeztetheti a nagy nyelvi modelleket
Az utóbbi évek egyik legfontosabb kérdése a mesterséges intelligencia biztonsága, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) esetében. Egy friss, az Egyesült Királyság AI Biztonsági Intézete, az Alan Turing Intézet és az Anthropic közös kutatása új megvilágításba helyezte a „mérgezett adat” (data poisoning) támadások veszélyét. Meglepő eredményük szerint mindössze 250 rosszindulatú, úgynevezett „mérgezett” dokumentum is képes egy hátsóajtós (backdoor) sebezhetőséget létrehozni a modellekben – függetlenül azok méretétől vagy a tanító adatok mennyiségétől. A tanulmány rávilágít arra, hogy a támadóknak nem kell a tanító adatok jelentős részét irányítaniuk ahhoz, hogy sikerrel járjanak. Egy fix, viszonylag kis számú mérgezett dokumentum elegendő lehet a modell megfertőzéséhez, ami jelentősen megkönnyíti a támadók dolgát. Ez a…
-
Claude és a robotkutyák: Mennyire képes az AI a fizikai világban is helytállni?
Az utóbbi években az AI fejlődése elképesztő ütemben zajlik, ám a digitális térből a való világba való átmenet továbbra is komoly kihívást jelent. Hogyan tudják a legmodernebb mesterséges intelligencia modellek, mint például a Claude, segíteni az embereket abban, hogy fizikai eszközökkel, robotokkal dolgozzanak? Egy közelmúltbeli kísérlet pontosan ezt vizsgálta: a Claude segítségével robotkutyák programozását és irányítását tesztelték, hogy megtudják, milyen mértékben tudja az AI támogatni a nem szakértőket a robotikai feladatokban. A kísérlet háttere és célja A Project Fetch névre keresztelt kísérletben nyolc Anthropic kutató vett részt, akik közül senki sem volt robotikai szakértő. A résztvevőket véletlenszerűen két csapatra osztották: az egyik csoportnak hozzáférése volt Claude-hoz, a másiknak nem. Mindkét…
-
Az AI keresőpiac valódi kihívásai és lehetőségei: Miért nem elég a LLM monitoring?
Az utóbbi években az AI és a keresőoptimalizálás (SEO) világában rendkívüli változások zajlanak. A startupok és befektetők egyaránt az AI-alapú láthatóságkövető megoldásokra fókuszáltak, különösen a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) monitorozására. Azonban a legfrissebb elemzések azt mutatják, hogy a valódi érték nem pusztán az adatok és betekintések gyűjtésében rejlik, hanem az AI által vezérelt, ténylegesen működő SEO eszközökben, amelyek képesek automatizálni és végrehajtani a tartalomkészítést és terjesztést a különböző csatornákon. Az AI láthatóságkövetés korlátai és a piaci valóság 2024-ben rengeteg startup jelent meg, amelyek AI láthatóságkövető megoldásokat kínáltak a márkák online megjelenésének mérésére ChatGPT-ben és más AI keresőkben. Ez a terület elsőre könnyű SaaS-modellnek tűnt, hiszen a felhasználók egyszerűen le tudják…
-
Agent Skills: Az AI-ügynökök új korszakának kulcsa a testreszabott képességekben
Az általános célú mesterséges intelligencia-ügynökök fejlődése lehetővé teszi, hogy ezek a rendszerek összetett feladatokat oldjanak meg különböző területeken, helyi kódvégrehajtással és fájlrendszerek kezelésével. A Claude Code például már képes komplex műveletekre, de ahhoz, hogy még hatékonyabbá és testreszabottabbá váljanak, új megközelítésekre van szükség a szakértői tudás integrálásához. Ennek eredményeként született meg az Agent Skills, egy olyan rendszer, amely lehetővé teszi, hogy az ügynökök dinamikusan fedezzék fel és töltsék be az adott szakterülethez kapcsolódó, moduláris képességeket. Az Agent Skills lényege, hogy az AI-ügynökök ne csupán általános asszisztensek legyenek, hanem képesek legyenek specializálódni, így jobban illeszkednek az egyedi igényekhez. Ez a megoldás hasonló egy új munkatárs betanításához: a tudás és az eljárások…
-
Az AI következetlenségi paradoxon: Miért ad eltérő válaszokat ugyanaz az AI, és mit jelent ez a márkád számára?
Az elmúlt években az AI-alapú rendszerek egyre nagyobb szerepet játszanak a digitális keresésekben és a márkák online megjelenésében. Ugyanakkor sok vállalkozás és marketing szakember szembesül egy szokatlan jelenséggel: ugyanaz a mesterséges intelligencia különböző időpontokban eltérő válaszokat ad ugyanarra a kérdésre. Ez az úgynevezett „AI következetlenségi paradoxon” komoly kihívásokat jelent a márkák számára, hiszen az online jelenlét és az egységes márkaüzenet fenntartása az AI-korszakban egyre bonyolultabbá válik. Az alábbiakban részletesen bemutatjuk, hogy mi okozza ezt a jelenséget, milyen hatással van a márkákra, és hogyan lehet hatékonyan alkalmazkodni az AI által generált, változó valóságokhoz. Mi okozza az AI következetlenséget? Az AI válaszainak eltérését nem véletlenszerű hibák okozzák, hanem három alapvető technikai tényező…
-
AI Pontosság: A Fenyegetések Hatása a Teljesítményre
A mesterséges intelligencia fejlődése és az ahhoz kapcsolódó stratégiák egyre nagyobb figyelmet kapnak a szakmai közéletben. Az utóbbi időben számos érdekes megközelítést vizsgáltak, köztük azt is, hogy a mesterséges intelligencia modellek teljesítménye hogyan reagálhat a különböző típusú ösztönzőkre, mint például a fenyegetések vagy a juttatások. Az egyik legérdekesebb állítást Sergey Brin, a Google társalapítója fogalmazta meg, aki azt javasolta, hogy a fenyegetések hasznosak lehetnek a mesterséges intelligencia teljesítményének javításában. Módszerek és kísérletek A Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói különböző módszereket teszteltek, hogy megállapítsák, a fenyegetések és a jutalmak milyen hatással vannak az AI teljesítményére. A kutatás során 198 kérdésből álló PhD szintű tesztet használtak, amelyet különböző modelleken próbáltak ki. A…
-
OpenAI Nyílt Forráskódú Modelljei: Miért Olyan Fontosak?
OpenAI legújabb fejlesztése, hogy két új, nyílt forráskódú nyelvi modellt mutatott be, amelyek az Apache 2.0 licenc alatt érhetők el. Ezek a modellek kifejezetten azzal a céllal készültek, hogy kiemelkedő teljesítményt nyújtsanak a valós világban, miközben a felhasználók által is elérhető hardvereken futtathatók. Különösen figyelemre méltó, hogy az egyik modell képes működni egy csúcsminőségű laptopon mindössze 16 GB GPU-val. Valós teljesítmény, alacsony költséggel A bemutatott modellek közül a gpt-oss-120b 117 milliárd paraméterrel bír, míg a gpt-oss-20b 21 milliárd paramétert tartalmaz. Az előbbi a valóságban hasonló teljesítményt nyújt, mint az OpenAI o4-mini modellje, miközben mindössze egy 80 GB-os GPU-ra van szüksége. A kisebb, gpt-oss-20b modell szintén hasonlóan teljesít, mint az o3-mini,…
-
AI Teljesítmény: Működik-e a Fenyegetés mint Prompt Stratégia?
A mesterséges intelligencia (MI) teljesítményének javítása érdekében a kutatók nemrégiben szokatlan módszereket teszteltek, amelyek közé tartozott a fenyegetés is, ahogy azt Sergey Brin, a Google társalapítója javasolta. A kutatás célja az volt, hogy megvizsgálják, vajon ezek az alternatív megközelítések valóban javítják-e az MI válaszainak pontosságát. Az eredmények vegyesek lettek: egyes esetekben akár 36%-os javulást is tapasztaltak, de figyelmeztettek arra, hogy az ilyen módszerek eredményei kiszámíthatatlanok lehetnek. A kutatók és a módszertan A kutatást a Pennsylvani Egyetem Wharton Iskolájának kutatói végezték. Ők Lennart Meincke, Ethan R. Mollick, Lilach Mollick és Dan Shapiro voltak. A kutatás során a kutatók két, széles körben használt tesztet alkalmaztak: a GPQA Diamond-ot és az MMLU-Pro-t, amelyek…
