• Mesterséges intelligencia,  Technikai SEO

    Hogyan építsd meg saját otthoni mesterséges intelligencia laborodat lépésről lépésre

    Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) technológiái minden eddiginél könnyebben elérhetővé váltak. Míg korábban csak egyetemek vagy nagyvállalatok költséges infrastruktúráján volt lehetőség komoly MI-kísérletek végzésére, ma már egy átlagos otthoni környezetben is elindíthatunk fejlesztéseket és tanulási projekteket. Egy saját otthoni AI labor kiépítése nemcsak kezdőknek és diákoknak, hanem minden technológiai rajongónak ideális lehetőség arra, hogy mélyebb, gyakorlati tapasztalatokat szerezzen a mesterséges intelligencia világában. Mi az az otthoni AI labor? Egy otthoni AI labor lényegében egy személyes, jól felszerelt környezet, ahol a megfelelő hardverek, szoftverek, eszközök és adatbázisok rendelkezésre állnak a különböző MI-projektek és kísérletek futtatásához. Ez lehet egy egyszerűbb megoldás, például egy laptop belépő szintű grafikus kártyával, vagy egy…

  • Mesterséges intelligencia,  Technikai SEO

    Bemutatkozik a DeepSeek Math-V2: Az új korszak a matematikai mesterséges intelligenciában

    A mesterséges intelligencia fejlődése folyamatosan új lehetőségeket nyit meg a tudományos és technológiai kutatások terén. A kínai DeepSeek vállalat legújabb fejlesztése, a Math-V2 modell pedig egy jelentős mérföldkőnek ígérkezik a magas szintű matematikai érvelés és bizonyítások területén. Az új AI-modell nem csupán a helyes válaszok megtalálására koncentrál, hanem képes lépésről lépésre, precízen és önellenőrzéssel dolgozni, így forradalmasíthatja a matematikai problémák megoldását. A DeepSeek Math-V2 modell újdonságai és működése A Math-V2 egy nyílt forráskódú, Apache 2.0 licenc alatt elérhető mesterséges intelligencia modell, amely a matematikai érvelés pontosságát helyezi előtérbe. Különlegessége, hogy két fő komponensből áll: egy tétel-generátorból, amely képes formális matematikai bizonyításokat készíteni és javítani, valamint egy ellenőrző modulból, amely soronként…

  • Mesterséges intelligencia,  Tartalommarketing

    Az AI következetlenségi paradoxon: Miért ad eltérő válaszokat ugyanaz a mesterséges intelligencia, és mit jelent ez a márkád számára?

    A mesterséges intelligencia (AI) használata egyre meghatározóbbá válik a digitális világban, különösen a keresőoptimalizálás és a márkaépítés területén. Mindazonáltal egyre többen tapasztalják, hogy ugyanaz az AI rendszer – például a népszerű ChatGPT – különböző időpontokban eltérő válaszokat ad ugyanarra a kérdésre. Ez a jelenség nem véletlen, és jelentős következményekkel járhat a márkák láthatóságára és hitelességére nézve. Cikkünkben feltárjuk az AI következetlenségi paradoxonjának okait, és bemutatjuk, hogyan lehet hatékonyan kezelni ezt a kihívást a vállalati kommunikációban. Mi okozza az AI válaszainak változékonyságát? A mesterséges intelligencia által adott eltérő válaszok hátterében három fő technikai tényező áll. Az első a **valószínűségi generálás**, amely során az AI nem egyszerűen adatokat keres elő, hanem minden…

  • Mesterséges intelligencia,  Technikai SEO

    Hatékonyabb AI-ügynökök az MCP protokoll és kódvégrehajtás segítségével

    Az AI-ügynökök és külső rendszerek összekapcsolása gyakran bonyolult, egyedi integrációkat igényel, ami megnehezíti a valóban összekapcsolt rendszerek skálázását. Az OpenAI által 2024 novemberében bevezetett Model Context Protocol (MCP) azonban egy nyílt szabványt kínál erre a problémára, amely egységes protokollként szolgál a különböző eszközök és adatforrások eléréséhez. Az MCP gyorsan népszerűvé vált a fejlesztők körében, több ezer MCP szerver és minden jelentős programozási nyelvhez elérhető SDK-k állnak rendelkezésre. Az iparág ma már szinte szabványként használja az MCP-t, lehetővé téve, hogy az ügynökök több száz vagy akár több ezer eszközzel is kapcsolatba léphessenek. Azonban az eszközök számának növekedésével egyre nagyobb kihívást jelent, hogy az összes eszköz definícióját előre betöltsük és az eszközök…

  • Google,  Mesterséges intelligencia

    Az AI keresőpiac igazi nyertesei: mi rejlik az LLM monitoring mögött?

    Az utóbbi években az AI-alapú keresőszolgáltatások és SEO-eszközök finanszírozása jelentős figyelmet kapott a befektetők körében. A piac azonban korántsem olyan egyszerű, mint ahogy elsőre tűnik: a legnagyobb összegeket nem feltétlenül a látszólag innovatív LLM (nagy nyelvi modellek) monitoring eszközök kapják, hanem azok a platformok, amelyek valódi működési értéket és üzleti előnyt biztosítanak a marketing szakemberek számára. Az Adobe tavalyi, 1,9 milliárd dolláros Semrush-felvásárlása jól példázza, hogy a befektetők nem a monitoring dashboardokat keresik, hanem a komplex, ügyfélkapcsolatokra és terjesztésre épülő, „agentic SEO” megoldásokat. Az AI láthatóság monitorozása – ígéret vagy mulandó trend? 2024-ben az AI láthatóság követése, azaz annak mérése, hogy egy márka hogyan jelenik meg például ChatGPT-ben vagy más…

  • Helyi SEO,  Mesterséges intelligencia

    Hogyan írja át az AI a nemzetközi SEO térképét: a földrajzi azonosítás problémái

    Az AI alapú keresőrendszerek alapjaiban változtatják meg azt, ahogyan a márkák megjelennek a különböző piacokon. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) nem csupán a tartalmak rangsorolását alakítják át, hanem összemosják a földrajzi határokat, így a helyi, regionális tartalmak gyakran globális alapértelmezetté válnak. Ez a folyamat torzíthatja a piaci láthatóságot, és komoly kihívásokat jelent a nemzetközi SEO szakemberek számára. Cikkünkben részletesen bemutatjuk az AI által okozott földrajzi azonosítási hibák okait, következményeit, valamint azt, hogyan lehet felkészülni és reagálni ezekre a változásokra. Az AI és a földrajzi határok összemosódása a keresésben A klasszikus keresőoptimalizálás világában a helymeghatározás egyértelmű volt: az IP-cím, a nyelv, valamint a piaci specifikus domainnevek (például ccTLD-k) irányították, hogy a…