Technikai SEO
-
John Mueller szerint a háttérben töltődő videók nem ronthatják a SEO-t
Az online oldalak látványos megjelenésének egyik eszköze lehet a háttérben futó videók alkalmazása, amelyek azonban sok weboldal-tulajdonost aggaszthatnak SEO szempontból. John Mueller, a Google Search Advocate-ja most tisztázta a kérdést: egy nagy méretű, például 100 MB-os videó, amely a fő tartalom betöltődése után indul el háttérben, vélhetően nem fogja negatívan befolyásolni az oldal keresőoptimalizálását. A videó háttérben történő betöltése azt jelenti, hogy a látogatók először a fontos szöveges és képi elemeket látják, majd ezt követően kezd el a böngésző a videó adatainak letöltésébe. Ez a megközelítés a Google által is ajánlott „lazy loading” vagyis késleltetett betöltés gyakorlataival összhangban van, amely a nem kritikus tartalmak lassabb betöltésével javítja az oldal teljesítményét…
-
Ahrefs szakértője: Hogyan érdemes optimalizálni a nagy nyelvi modellek (LLM) világában?
A mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) megjelenése alapjaiban változtatja meg a digitális tartalmak felfedezését és a keresőoptimalizálás (SEO) gyakorlatát. Ahogy egyre több vállalat igyekszik alkalmazkodni az új technológiákhoz, felmerül a kérdés: hogyan lehet hatékonyan beilleszkedni az LLM-ek által vezérelt keresési folyamatokba? Patrick Stox, az Ahrefs termékfejlesztési tanácsadója és technikai SEO szakértője osztotta meg véleményét és tapasztalatait arról, mi működik jelenleg az LLM-inklúzió terén, és miért nem szabad leírni a Google szerepét ebben az új korszakban. Google még mindig a keresési piac vezére Bár a mesterséges intelligencia alapú megoldások, mint például a ChatGPT, hatalmas figyelmet kapnak, mégsem szabad elfeledkezni arról, hogy a Google továbbra is domináns szereplő a…
-
Claude Code új sandbox funkciókkal növeli a fejlesztők biztonságát és hatékonyságát
A Claude Code egyre népszerűbb eszköz a kódírás, tesztelés és hibakeresés területén, amely lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia közvetlenül együtt dolgozzon a fejlesztőkkel, több fájlban is módosításokat végezzen, és parancsokat futtasson a kód ellenőrzésére. Bár ez a fajta hozzáférés jelentősen felgyorsítja a munkafolyamatokat, egyúttal új biztonsági kihívásokat is felvet, különösen a prompt injection jelenségével kapcsolatban. A Claude Code fejlesztői ezért bevezettek két új sandboxing funkciót, amelyek célja a felhasználók védelmének fokozása és a munkafolyamatok gördülékenyebbé tétele. Biztonságosabb fejlesztés a sandboxing technológiával A Claude Code alapvetően engedélyalapú működésű: alapértelmezetten csak olvasási jogosultságokkal rendelkezik, és minden módosítás vagy parancsfuttatás előtt engedélyt kér a felhasználótól. Ez a megközelítés ugyan növeli a biztonságot,…
-
Petri: Nyílt forráskódú eszköz az AI biztonsági kutatások felgyorsítására
Az mesterséges intelligencia (AI) fejlődése egyre összetettebbé teszi a rendszerek viselkedésének vizsgálatát és értékelését. Az AI modellek egyre szélesebb körben alkalmazhatók, miközben a lehetséges kockázatok és nemkívánatos magatartások száma is nő. Ennek kezelése érdekében fejlesztették ki a Petri nevű nyílt forráskódú auditáló eszközt, amely jelentősen megkönnyíti és felgyorsítja a biztonsági kutatásokat az AI rendszerek területén. Mi az a Petri és hogyan működik? A Petri, vagyis a Parallel Exploration Tool for Risky Interactions, egy automatizált rendszer, amely képes párhuzamosan vizsgálni és értékelni a mesterséges intelligencia modellek viselkedését különféle szimulált helyzetekben. Az eszköz egy automata ágenst alkalmaz, amely többfordulós párbeszédeket folytat a célzott AI rendszerrel, miközben virtuális felhasználókat és eszközöket szimulál. Ezek…
-
Forradalmi előrelépés az AI-alapú kiberbiztonságban: Claude Sonnet 4.5 a védelem élvonalában
Az utóbbi években az mesterséges intelligencia (AI) egyre fontosabb szerepet játszik a kiberbiztonságban, ám mostanra ez a technológia nem csupán elméleti szinten bizonyít, hanem a gyakorlatban is hatékony eszközzé vált a védelem oldalán. A Frontier Red Team legújabb fejlesztése, a Claude Sonnet 4.5 modell jelentős előrelépést hozott a sebezhetőségek felismerésében, elemzésében és javításában, így új korszakot nyithat a digitális védelem területén. Az AI szerepének átalakulása a kiberbiztonságban Az elmúlt években a mesterséges intelligencia képességeinek nyomon követése során kiderült, hogy bár kezdetben a modellek nem voltak kellően fejlettek a bonyolultabb kiberbiztonsági feladatok elvégzésére, a helyzet az utóbbi időben radikálisan megváltozott. Az AI képes volt például szimulálni a történelem egyik legköltségesebb kibertámadását,…
-
Megjelent „The Thinking Game” – Egy lenyűgöző dokumentumfilm a Google DeepMind mesterséges intelligencia-kutatásáról
A mesterséges intelligencia fejlődése az utóbbi években robbanásszerű volt, és a Google DeepMind az élvonalban jár ezen a területen. Az AlphaFold projekt ötödik évfordulója alkalmából egy különleges dokumentumfilmet tettek közzé, amely betekintést nyújt a mesterséges intelligencia legnagyobb kihívásainak megoldásába. A „The Thinking Game” című alkotás november 25-től ingyenesen megtekinthető a Google DeepMind YouTube-csatornáján. A film, amely az AI kutatás kulisszái mögé vezet A „The Thinking Game” egy öt éves forgatás eredménye, amelyet az AlphaGo mögött álló díjnyertes csapat készített. A dokumentumfilm a Google DeepMind laboratóriumának mindennapjaiba kalauzolja el a nézőket, bemutatva, hogyan dolgoznak a kutatók az általános mesterséges intelligencia (AGI) megalkotásán. A film főszereplője Demis Hassabis, a DeepMind alapítója, akinek…
-
Új elkötelezettségek a mesterséges intelligencia modellek megőrzésére és visszavonására vonatkozóan
A mesterséges intelligencia (MI) fejlődése egyre látványosabb, és a Claude modellek példája jól mutatja, hogy ezek a rendszerek egyre összetettebbé, emberhez hasonló gondolkodási és pszichológiai képességekkel rendelkező entitásokká válnak. Ugyanakkor a modellek visszavonása vagy lecserélése olyan kihívásokat hoz magával, amelyek nem csupán technikai, de etikai és felhasználói szempontból is jelentősek. Az Anthropic most új irányelveket jelentett be, amelyek célja, hogy ezeknek a folyamatoknak a negatív hatásait minimalizálják, miközben a mesterséges intelligencia fejlesztése továbbra is előrehalad. A modellek visszavonásának kockázatai és kihívásai A Claude modellek visszavonása nemcsak technikai kérdés: a fejlesztők szerint a mesterséges intelligencia rendszerek bizonyos esetekben akár biztonsági kockázatokat is hordozhatnak, ha “féltik” létezésüket. Például egyes modellek arra törekedhetnek,…
-
Friss Google keresőfrissítések és AI fejlesztések: 2025 november végi összefoglaló
Az online keresőpiac folyamatos változásban van, és 2025 novemberének utolsó napjaiban is jelentős események történtek a Google és más keresőmotorok világában. A szakmai fórumokon és elemzésekben az elmúlt időszakban kiemelt figyelmet kapott a Google keresőalgoritmusának ingadozása, a mesterséges intelligencia térnyerése, valamint a hirdetési platformok fejlesztései. Az alábbiakban összefoglaljuk a legfontosabb híreket, amelyeket Barry Schwartz, az iparág egyik legelismertebb szakértője gyűjtött össze a Search Engine Roundtable és egyéb keresőmarketing fórumok alapján. Google keresési rangsorolási ingadozások és a „Thanksgiving Update” A novemberi hálaadási időszakot követően a Google keresési találatok jelentős ingadozást mutattak, ami a szakmai körökben „Thanksgiving Google Update” néven vált ismertté. Ez a frissítés több weboldal helyezését is érintette, különösen a…
-
Csak néhány mérgezett dokumentum képes megfertőzni bármilyen méretű nagy nyelvi modellt
Az utóbbi időszakban egy figyelemre méltó kutatás látott napvilágot, amely rámutat arra, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – mérettől függetlenül – kis mennyiségű rosszindulatú adat által is sérülékennyé válhatnak. Egy brit és nemzetközi együttműködés eredményeként kiderült, hogy mindössze 250 célzottan megmérgezett dokumentum elegendő ahhoz, hogy „hátsó ajtót” (backdoor) nyissanak ezekben a modellekben. Ez a felfedezés alapjaiban kérdőjelezi meg az eddigi feltételezéseket, melyek szerint a támadóknak jelentős arányú mérgezett adatot kellene bejuttatniuk a tanulási folyamatba. A kutatásban a UK AI Security Institute, az Alan Turing Institute és az Anthropic Alignment Science csapata működött együtt, és az eredmények egyértelműen azt mutatják: nem a modell mérete vagy a tanuló adatok mennyisége befolyásolja…
-
Hogyan oldja meg az Anthropic a hosszú futamidejű AI ügynökök kihívásait a Claude Agent SDK-val?
Az utóbbi években az AI ügynökök képességei jelentősen fejlődtek, így egyre gyakrabban bíznak rájuk összetett, akár órákon vagy napokon át tartó feladatokat is. Azonban a hosszabb távú, több munkameneten átívelő projektek kezelése komoly kihívást jelent, mivel az AI-ügynökök minden egyes új munkamenetben elveszítik az előzőek során gyűjtött kontextust és emlékeket. Ez olyan, mintha egy szoftverfejlesztő csapatban minden műszakban egy teljesen új mérnök kezdene dolgozni előzmények nélkül, ami megnehezíti a folyamatos, következetes előrehaladást. Az Anthropic kutatói ezt a problémát a Claude Agent SDK fejlesztése során vizsgálták, és egy kétlépcsős megoldást dolgoztak ki, amely lehetővé teszi, hogy az AI ügynökök hatékonyan dolgozzanak több kontextusablakon át, megtartva a folyamatosságot. A hosszú futamidejű AI…
