-
Új Kutatás: Ezek a Legfontosabb Szempontok Határozzák Meg a ChatGPT Hivatkozásokat
Az SE Ranking friss elemzése alapján 129 000 weboldal vizsgálatával azonosították azokat a tényezőket, amelyek leginkább befolyásolják, hogy a ChatGPT milyen forrásokat idéz. A tanulmány rávilágít arra, hogy a hagyományos SEO alapelvek továbbra is kulcsfontosságúak, de a mély, szakértői tartalom és a folyamatos frissítések még fontosabbak. Emellett a közösségi jelenlét és a hitelesség is nagy szerepet játszik a citációk számának növelésében. A backlinkek és a domain hitelessége a legfontosabb tényezők Az elemzés szerint a legmeghatározóbb előrejelző tényező az volt, hogy hány különböző domain hivatkozik egy oldalra. A backlinkek száma és változatossága szoros összefüggést mutatott a ChatGPT által adott hivatkozások mennyiségével. Például azok az oldalak, amelyeknek akár 2 500 hivatkozó domainjük…
-
Új mérföldkő az MI-kutatásban: Google és a Tel Aviv Egyetem hároméves együttműködése
A Google és a Tel Aviv Egyetem (TAU) több mint egy évtizede tartó sikeres együttműködése tovább mélyül: a két fél a közelmúltban bejelentette, hogy 2026 és 2028 között egy új, hároméves kutatási programot indítanak, amelyet a Google.org egymillió dolláros támogatása finanszíroz. Ez az együttműködés a mesterséges intelligencia (MI) alapkutatásának további előmozdítását, valamint a helyi tudományos és technológiai ökoszisztéma megerősítését célozza. A Google és a Tel Aviv Egyetem közös munkája 2020-ban vált hivatalossá, azóta számos jelentős projekt valósult meg a TAU Mesterséges Intelligencia és Adattudományi Központjával (TAD) karöltve. Ezek a kezdeményezések az MI társadalmi hasznosítására koncentrálnak, többek között az oktatás, fenntarthatóság és környezetvédelem területein. Együtt több mint húsz kutatás indult el,…
-
Nvidia: Hogyan lett a kis laborból 4 billió dolláros cég?
Nvidia, a cég, amely a videojátékok világában kezdte pályafutását, mára már a mesterséges intelligencia területén is vezető szerepet tölt be. A vállalat története szorosan összefonódik egy, a nevét alig ismerő kutatócsoport fejlődésével, amely 2009-ben még csupán néhány főt foglalkoztatott. Azóta a cég kutatási részlege több mint 400 munkatársat foglalkoztat, és jelentős szerepet játszott abban, hogy az Nvidia 4 trillió dolláros értékű vállalattá fejlődjön. A kutatólabor fő célja a ray tracing technológia fejlesztése volt, amely a számítógépes grafikákban használatos. Bill Dally, aki 2009 óta a kutatási részleg vezetője, már korábban is konzultált az Nvidiával, és végül rábeszélték, hogy csatlakozzon a csapathoz, ahol sikerült ötvöznie érdeklődését és szakmai tudását. Dally vezetése alatt…
-
AI Pontosság: Működnek a Fenyegető Utasítások?
A mesterséges intelligencia (MI) teljesítményének javítása érdekében tett különféle kísérletek során kutatók érdekes eredményekre jutottak. Az egyik figyelemre méltó megközelítés Sergey Brin, a Google egyik alapítójának javaslata, miszerint a MI-t fenyegetéssel lehet ösztönözni a jobb teljesítményre. A kutatók felfedezték, hogy bizonyos esetekben ezek a szokatlan módszerek valóban javíthatják a válaszok pontosságát, ám figyelmeztettek arra, hogy a felhasználóknak késznek kell lenniük az előre nem látható reakciókra. Az amerikai Pennsylvaniában, a Wharton Üzleti Iskolában végzett kutatás célja volt, hogy teszteljék a fenyegetések és a „tippelés” (pénz ajánlása) hatékonyságát a MI modellek teljesítményére. Az eredmények azt mutatták, hogy ezek a módszerek egyes kérdések esetén akár 36%-os javulást is hozhattak, míg más esetekben a…
-
AI Teljesítmény: Működik a Fenyegetés Mint Prompt?
A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése az utóbbi időben rendkívül izgalmas diskurzusokat generált, különösen azzal kapcsolatban, hogy hogyan lehet optimalizálni a teljesítményét. Nemrégiben a Pennsylvaniában található Wharton School kutatói érdekes kísérletet végeztek, hogy megvizsgálják, Sergey Brin, a Google társalapítójának provokatív állításait, miszerint a fenyegetések javíthatják az AI teljesítményét. A kutatás során arra kerestek választ, hogy működnek-e ezek az alternatív megközelítések, és valóban eredményesebbé teszik-e a mesterséges intelligenciát. A kutatás módszertana és megállapításai A kutatók különböző fenyegető jellegű javaslatokat teszteltek, és megállapították, hogy bizonyos esetekben a teljesítmény akár 36%-kal is javulhatott. Azonban figyelmeztettek arra, hogy az ilyen típusú provokációk kiszámíthatatlan válaszokat eredményezhetnek. A kutatás során a tudósok különböző AI modellek válaszait elemezték,…
