-
Az AI-alapú keresőoptimalizálás jövője: Mi rejlik a látszólag egyszerű LLM-monitorozáson túl?
Az elmúlt években az AI és a keresőoptimalizálás (SEO) egyre szorosabb kapcsolatba került egymással, különösen az úgynevezett LLM (nagy nyelvi modellek) monitorozás révén. A piac azonban ennél sokkal összetettebb és izgalmasabb képet mutat. Az Adobe például nem csupán egy egyszerű LLM-monitorozó eszközért fizetett 1,9 milliárd dollárt a Semrushért, hanem egy komplett platformért, ügyfélkapcsolatokért és elosztási csatornákért. Ezzel egyidejűleg a befektetők több százmillió dollárt öntöttek olyan startupokba, amelyek elsősorban AI láthatósági és monitorozó eszközöket fejlesztenek. Ez a kettősség jól mutatja, hogy a valódi érték nem csupán az adatok gyűjtésében, hanem azok aktív, operatív felhasználásában rejlik. Az AI láthatóság monitorozása mint új piaci divat 2024-ben az AI láthatóság monitorozása látszólag az új…
-
Hogyan építsd meg saját otthoni mesterséges intelligencia laborodat lépésről lépésre
Az elmúlt évtizedben a mesterséges intelligencia (MI) kutatása és alkalmazása hihetetlenül gyors fejlődésen ment keresztül. Ma már nem kizárólag nagyvállalatok vagy egyetemi laboratóriumok kiváltsága az MI-kísérletek végzése, hanem bárki számára elérhető személyes eszközök és felhőalapú szolgáltatások segítségével. Egy otthoni MI labor kialakítása remek lehetőség arra, hogy gyakorlatban sajátítsd el a mesterséges intelligencia alapjait, fejleszd tudásodat, és érdemi projekteket valósíts meg anélkül, hogy hatalmas infrastruktúrára lenne szükséged. Mi az az otthoni mesterséges intelligencia labor? Az otthoni MI labor egy olyan személyes környezet, ahol minden adott a gépi tanulásos projektek és kísérletek futtatásához: a megfelelő hardver, szoftverek, eszközök és adatbázisok. Míg a vállalati kutatólaborok inkább nagy volumenű rendszerek fejlesztésére és mély szakmai…
-
Sundar Pichai a Google mesterséges intelligencia jövőjéről és a kvantumszámítástechnika lehetőségeiről
A Google mesterséges intelligenciával kapcsolatos fejlesztései folyamatosan újabb mérföldköveket érnek el, és a vállalat vezetője, Sundar Pichai nemrégiben egy exkluzív beszélgetésben osztotta meg a cég AI-stratégiájának részleteit. A Google AI: Release Notes podcast legújabb epizódjában Pichai a házigazda Logan Kilpatrick-kal beszélgetett a mesterséges intelligencia fejlődéséről, a jelenlegi projektek eredményeiről, valamint a jövőbe mutató technológiai víziókról. Az AI-első szemlélet megalkotása és fejlődése Sundar Pichai elmondta, hogy már 2016-ban az “AI-first” megközelítés kialakítása mellett döntöttek, amely alapvetően meghatározta a Google stratégiai irányvonalát. Ez a szemlélet lehetővé tette, hogy a vállalat kiemelt befektetéseket tegyen a mesterséges intelligencia fejlesztésébe, és mára olyan innovációk születtek, mint a Gemini 3 és a Nano Banana Pro modellek.…
-
Az AI következetességi paradoxon: Miért ad eltérő válaszokat ugyanaz a mesterséges intelligencia, és mit jelent ez a márkád számára?
A mesterséges intelligencia (AI) egyre inkább része mindennapi életünknek és üzleti stratégiáinknak, különösen, amikor a márkák online jelenlétéről van szó. Azonban az AI-val kapcsolatos egyik legnagyobb kihívás, hogy ugyanaz a rendszer különböző időpontokban eltérő válaszokat adhat ugyanarra a kérdésre. Ez a jelenség, amit az „AI következetességi paradoxon” néven is ismerünk, komoly következményekkel jár a márkák megítélésére és láthatóságára nézve. De mi áll ennek a hátterében, és hogyan készülhetünk fel erre a kihívásra? Cikkünkben részletesen körbejárjuk az okokat és a megoldási lehetőségeket. Az AI válaszainak eltérését okozó fő tényezők A mesterséges intelligencia nem egyszerűen adatokat keres elő, hanem valószínűségi alapon generál választ minden egyes kérdésre. Ez a működési mód három fő…
