-
Az AI-modellek introspektív képességei: új kutatási eredmények a Claude modellekről
Az utóbbi években a mesterséges intelligencia fejlődése egyre több kérdést vet fel az AI rendszerek belső működésének megértésével kapcsolatban. Vajon képesek-e ezek a modellek önreflexióra, azaz arra, hogy „gondolataikat” megvizsgálják és értelmezzék saját működésüket? Egy friss kutatás a Claude nyelvi modellek introspektív képességeit vizsgálta, és meglepő eredményeket hozott. Bár a jelenlegi rendszerek önreflexiója még korlátozott és megbízhatatlan, az eredmények rávilágítanak arra, hogy a jövőben az AI modellek egyre kifinomultabb módon képesek lehetnek saját belső folyamataik megértésére és kontrollálására. Mit jelent az AI-introspekció a gyakorlatban? Az introspekció, vagyis az önvizsgálat emberi értelmezése az, amikor valaki képes tudatosan visszatekinteni gondolataira, megérteni döntései hátterét. De mit jelent mindez egy nyelvi modell esetében, amely…
-
ChatGPT, Gemini és Claude: Melyik chatbot a legjobb választás 2025-ben?
Az utóbbi években a mesterséges intelligencia alapú csevegőrobotok forradalmasították a digitális világot, és jelentősen átalakították a szakmák napi munkafolyamatait. Számviteli szakemberek, jogászok, SEO-szakértők, fejlesztők vagy akár tanárok is egyre gyakrabban használják az olyan eszközöket, mint a ChatGPT, Gemini vagy Claude. De vajon melyik chatbot nyújtja a legpontosabb és leghasznosabb válaszokat? Melyik alkalmas leginkább SEO optimalizálásra, programozásra vagy hétköznapi feladatokra? Cikkünkben részletesen összehasonlítjuk a három platformot, hogy segítsünk eldönteni, melyik éri meg a figyelmet. Ár, technológia és valós idejű adat-hozzáférés Mindhárom chatbot más-más technológiai alapokra épül, és eltérő árazási modellel rendelkezik. A ChatGPT az OpenAI fejlesztése, amelynek alapverziója ingyenesen elérhető, de előfizetéssel további funkciók nyílnak meg. A Gemini a Google anyavállalata,…
-
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…
-
Agent Skills: Az intelligens ügynökök új generációja a hatékonyabb feladatvégzésért
Az utóbbi évek mesterséges intelligencia fejlődése lehetővé tette, hogy általános célú ügynököket alakítsunk ki, amelyek képesek komplex feladatokat ellátni különböző területeken, miközben teljes körű számítástechnikai környezetekkel lépnek interakcióba. Ilyen például a Claude Code, amely helyi kódvégrehajtással és fájlrendszer-kezeléssel segíti a különféle problémák megoldását. Azonban az egyre fejlettebb ügynökök hatékonyabbá tételéhez új, rugalmasabb és könnyen bővíthető megoldásokra van szükség, amelyek lehetővé teszik, hogy specifikus szaktudással ruházzuk fel őket. Erre a kihívásra fejlesztették ki az úgynevezett Agent Skills rendszert, amely egyedi mappákba szervezett utasításokat, szkripteket és erőforrásokat kínál az ügynökök számára. Mi az az Agent Skills és hogyan működik? Az Agent Skills lényege, hogy a Claude ügynök képességeit kibővíthetjük előre összeállított, moduláris…
-
Claude mesterséges intelligencia segítette a robotkutyák irányítását egy izgalmas kísérletben
Az AI fejlődése nem csak a digitális térben hozhat áttöréseket, hanem egyre inkább kihat a fizikai világra is. Az Anthropic kutatócsapata egy izgalmas kísérlet keretében azt vizsgálta, milyen mértékben képes a Claude nevű mesterséges intelligencia segíteni embereket komplex robotikai feladatok végrehajtásában. A projekt fókuszában egy négylábú robotkutya – vagyis „robodog” – irányítása állt, amelynek segítségével megpróbálták a robotot egy egyszerű, de több lépcsős feladat elvégzésére megtanítani. Az AI fizikai világba való beavatkozásának kérdése egyre fontosabbá válik, hiszen a legtöbb eddigi mesterséges intelligencia csak információk feldolgozására, kódírásra vagy digitális műveletek elvégzésére volt képes. Az Anthropic korábbi kísérletei, például a Project Vend, már bemutatták, hogy az AI és az emberek közösen képesek…
-
Az AI következetlenségi paradoxon: Miért ad eltérő válaszokat ugyanaz a mesterséges intelligencia, és mit jelent ez a márkád számára?
A mesterséges intelligencia (AI) egyre meghatározóbb szerepet tölt be a digitális marketing és a márkaépítés világában. Azonban az AI válaszai gyakran változóak és kiszámíthatatlanok, ami komoly kihívásokat jelent a vállalatok számára, amelyek következetes márkaüzenetet szeretnének fenntartani. Ez a jelenség, amit az „AI következetlenségi paradoxonak” nevezhetünk, azt mutatja, hogy ugyanaz a mesterséges intelligencia eltérő válaszokat adhat ugyanarra a kérdésre különböző időpontokban vagy kontextusokban. De vajon mi áll ennek a hátterében, és hogyan befolyásolja ez a márkád megjelenését az AI-alapú keresésekben? Mi okozza az AI válaszainak változékonyságát? Az AI rendszerek működése alapvetően eltér a hagyományos keresőmotorokétól. A mesterséges intelligencia nem egyszerűen adatokat keres, hanem előrejelzi a legvalószínűbb válaszokat, amelyek tokenenként épülnek fel.…
-
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,…
-
Új korszak nyílik az AI ügynökök hatékonyabb és rugalmasabb eszközhasználatában
Az AI ügynökök jövője egy olyan világot vetít előre, ahol a mesterséges intelligencia modellek zökkenőmentesen működnek együtt akár több száz vagy ezer különféle eszközzel. Legyen szó fejlesztőknek készült integrált fejlesztőkörnyezet segédről, amely git műveleteket, fájlkezelést, csomagkezelőket, tesztelési keretrendszereket és telepítési folyamatokat fog össze, vagy egy operációs koordinátorról, amely egyszerre kapcsol Slack, GitHub, Google Drive, Jira, céges adatbázisokat és több tucat MCP szervert, a hatékony működés kulcsa a dinamikus, kontextus-specifikus eszközhasználatban rejlik. Az AI ügynökök számára egyre kevésbé járható út az, hogy minden eszköz definícióját előre betöltsék és a kontextusablakban tárolják, hiszen ez könnyen több tízezer token felhasználásával járhat, ami a modell kapacitásának jelentős részét leköti. Ehelyett az ügynököknek képesnek kell…
-
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…
