A következő címkéjű bejegyzések mutatása: AI. Összes bejegyzés megjelenítése
A következő címkéjű bejegyzések mutatása: AI. Összes bejegyzés megjelenítése

06 október, 2026

Google’s Approach to AI Search for 2027: What Business Leaders Should Know

Google is increasingly integrating generative AI into Search through features such as AI Overviews and AI Mode. For businesses, this is changing how online visibility should be understood — but it does not mean that traditional SEO has become obsolete.

Google’s updated Q4 2026 detailed guidance makes an important point: businesses do not need a separate set of “GEO hacks” to succeed in AI-powered Search. The fundamentals remain the same: technically accessible websites, useful and reliable information, and genuinely valuable content. Here is a 5 minute read about the essencials:

From SEO to AI Search Visibility

Google recommends continuing to apply established SEO best practices to generative AI search experiences.

This means that businesses should still pay attention to:


  • a clear and technically sound website structure;

  • crawlability and indexability;

  • useful, reliable and people-first content;

  • clear information about products and services;

  • original expertise and first-hand experience;

  • appropriate structured data and other established SEO practices.

At the same time, Google explicitly advises against focusing on artificial “AEO/GEO hacks”. Techniques such as unnecessary content chunking, creating special AI text files such as llms.txt, or trying to manufacture inauthentic online mentions are not presented as requirements for visibility in Google’s AI search experiences.

The message is relatively straightforward: 
build a good website for people, make it understandable to search systems, and provide information that is genuinely worth finding.

Original Content Becomes More Important

One of the most significant points in Google's guidance is its emphasis on non-commodity content.

AI systems can already generate large amounts of generic information. Consequently, simply publishing another version of information that is already widely available provides relatively little differentiation.

Businesses can create greater value by publishing information that reflects:

    Website ranks and scores
  • real professional expertise;

  • first-hand experience;

  • original research or data;

  • case studies;

  • practical observations;

  • unique analysis;

  • documented results;

  • and perspectives that cannot easily be reproduced from generic sources.

For businesses, this changes the role of a website.

A website should not merely describe what a company does. It can also demonstrate why the company is knowledgeable, what it has learned, and what unique information it can contribute.

Google Introduces Generative AI Performance Reporting

Google is also introducing a dedicated Generative AI performance report in Search Console.

The report provides information about a website's visibility in Google's generative AI search experiences, including AI Overviews and AI Mode.

This is an important development because AI visibility can now be monitored separately from conventional Search performance.

Businesses can use the report to examine which pages receive visibility in generative AI experiences and analyse performance across dimensions such as pages, countries, dates and devices.

This creates a new opportunity for measuring how content performs in an increasingly AI-driven search environment.

Instead of asking only:

“Where does our website rank in Google?”

businesses can increasingly ask:

“Which of our pages are being surfaced by Google's generative AI search experiences?”

The Next Step: AI Agents

Google's guidance also points beyond today's AI search interfaces toward agentic experiences.

AI agents are systems that can interact with websites and digital services on behalf of users. Instead of simply finding information, an AI agent may eventually be able to interpret a company's services, navigate its website, submit information, initiate processes, request quotations, make appointments or interact with other digital systems.

SEO with AIThis creates a potential transition from:

Search → Find information → Visit website

towards:

AI agent → Understand information → Interact with the business

For companies, this means that website accessibility and machine-readable information may become increasingly important.

The question may eventually be not only whether an AI system can find a business, but whether an AI agent can understand and use the business's digital services.

What Businesses Should Do Now

There is no need to rebuild a website simply because AI Search is developing.

A sensible strategy is to strengthen the fundamentals while monitoring how the technology evolves:

  1. Maintain strong technical SEO.
    Make the website accessible, crawlable, indexable and logically structured.

  2. Invest in genuinely useful content.
    Avoid producing large quantities of generic AI-generated material simply to increase page volume.

  3. Demonstrate real expertise.
    Publish experience, research, case studies, data, examples and insights that provide information beyond common knowledge.

  4. Monitor generative AI visibility.
    Use Google Search Console's Generative AI performance reporting to understand how the website is appearing in AI-powered Search.

  5. Avoid artificial GEO/AEO tactics.
    Do not assume that special formatting tricks or AI-specific files automatically create visibility.

  6. Watch the development of AI agents.
    As agentic technologies mature, businesses may need to consider how easily their websites and digital services can be interpreted and interacted with by AI systems.

A New Definition of Digital Visibility

The development of AI Search does not necessarily mean that SEO is being replaced.

Rather, the concept of digital visibility is expanding.

A successful business website increasingly needs to be:

visible to search engines → useful to people → understandable to AI systems → measurable in AI Search → potentially usable by AI agents.

For business leaders, the practical conclusion is simple: 
do not chase every new AI optimisation trend. Build a technically sound website, publish information that has genuine business value, demonstrate real expertise, and measure how your visibility evolves as search becomes increasingly AI-driven.

The companies best positioned for this transition are likely to be those whose websites contain something that AI systems cannot easily manufacture themselves: credible expertise, original information, real experience and demonstrable value.



03 július, 2026

Guide about AI voice scam calls

As AI-powered voice technology becomes more sophisticated, its ability to bypass traditional "gut instincts" regarding scams is increasing. Below is an expanded, detailed guide for individuals recognizing the growing prevalence of these interactive threats in 2026.

 

1. Advanced Identification of AI Interactions

  • The "Compliance" Tell: AI bots are trained to be relentlessly compliant. A human will eventually push back if you ask them to do something absurd; an AI bot will often continue to follow your instructions until its logic breaks.

  • Logical Entropy: When you introduce complex, non-standard constraints (like the "Albuquerque" repetition or spelling names backwards), the AI must process these on top of its primary "scam" script. If the voice remains perfect but the conversation becomes nonsensical or repetitive, it is likely an AI.

  • Latency Analysis: While modern AI is fast, there is often a distinct "processing pause" or a unnaturally perfect cadence in the delivery of complex information that differs from human speech patterns.

2. Detailed Tactical Disruptions (Active Calls)

  • Multi-Layered Constraints: Combine requests. Ask the caller to speak in a specific tone (e.g., "whispering") while simultaneously requiring they pronounce every punctuation mark and add a suffix word. This creates a high computational load for the model, which can lead to rapid "hallucination" or a total failure of the primary scam script.

  • Intentional "Glitching": Pretend to have hearing difficulties that require the AI to repeat itself. Each forced repetition and the added noise of your instructions dilutes the effectiveness of the scammer's primary script.

  • Refusal to Confirm: Do not use the word "Yes." Replace it with non-committal sounds or questions (e.g., "I'm listening" or "Why are you calling?"). This limits the "voice print" data the system can extract for future use.

3. General Defensive Infrastructure (Proactive)

  • Verification Protocols: Assume all incoming calls are untrustworthy. Implement a standard procedure: if a caller requests action or money, you must hang up and call the official, published number of that institution or person.

  • Authentication Rigidity: Move away from SMS-based two-factor authentication. Use hardware security keys or offline authenticator apps to ensure that even if a scammer mimics your voice to a customer service representative, they cannot bypass your account security.

  • Isolation of Sensitive Data: Review what personal data is publicly accessible. Scammers use this information to make the AI scripts sound more convincing (e.g., knowing your location or recent professional history). Reducing public data reduces the capability of the AI to "personalize" the call.

4. Post-Interaction Documentation

  • Logging: If you manage to keep a bot on the line, document the instructions that triggered its failure. Sharing this data (where safe) helps others understand the current capabilities of these models.

  • Systemic Reporting: Use your carrier's specific reporting codes to flag the number. This contributes to the blacklist databases that filter these calls for other users.

    Case study of AI call

     

    Based on the video, here are the hints for identifying and handling AI scam calls:

  • Understanding AI Bot Behavior: AI scam bots are programmed to be polite and follow instructions. Recognizing that they are designed to comply with requests is the key to manipulating them.

  • Applying Unusual Instructions: You can identify a bot by giving it strange or complex commands that a human would refuse or find nonsensical:

    • Ask the caller to read aloud all punctuation marks (e.g., "comma," "period," "exclamation mark").

    • Request that they append a specific, repetitive phrase (like "Albuquerque New Mexico") after every sentence or specific letter.

  • Pushing Model Limits: By overwhelming the AI with erratic instructions, you move the conversation away from its training data. This forces the model to struggle, "hallucinate," or loop, eventually causing the bot to fail or lose its original purpose,.

  • Wasting Scammer Resources: Scammers pay for the time their bots spend on calls. By keeping the bot engaged in a long, nonsensical conversation, you deplete their funds and prevent them from targeting actual victims.

Video source: [https://www.youtube.com/watch?v=lk3jCuITwcE Don't Hang Up On AI Scammers. Do THIS Instead.]

Note: These methods are presented in the video for research and defensive purposes.

 

30 június, 2026

Vibe MI tesztelés

 Itt tesztelhető a Mistral Vibe 

 

 

Nyisd meg a Mistral Vibe-ot új lapon

 

 

A Mistral általános API-ja sokoldalú eszköz szöveggeneráláshoz, kódoláshoz, adatelemzéshez és komplex feladatok automatizálásához. Tesztelhető funkciók:

  • Szöveggenerálás: cikkek, összefoglalók, kreatív írás
  • Kódolás: kódjavítás, generálás, debugolás (pl. Python, JavaScript)
  • Multimodális feladatok: képleírás, dokumentumfeldolgozás
  • Ragionálás: matematika, logikai feladatok, komplex kérdések
  • Ügynökök: több lépésből álló workflow-ok (pl. adatok gyűjtése, feldolgozása)
  • Embeddingek: szöveg- és kódbeágyazások kereséshez, osztályozáshoz

Az API ingyenes tesztelési réteggel rendelkezik (korlátozott rátával), ideális prototípusok, PoC-ok és kisméretű alkalmazások fejlesztéséhez. 

Regisztráció: Mistral Console.

Tovább haladna, kérdései vannak, partner keres a beállításokhoz? 

Vegye fel a kapcsolatot: Geo Marketing Partner

 

30 október, 2025

Beyond the Hype: A 2026-os Online Marketing Trendek – Stratégiai Pilótafülkéből



A 2026-ra vonatkozó online marketing trendek előrejelzései egyértelműen a mesterséges intelligencia (AI) központi szerepét, az adatvédelem és az élményalapú marketing fontosságát hangsúlyozzák. Vállalatvezetői szinten ezek a trendek nem a napi teendőket jelentik, hanem a digitális alapok megerősítését és a kockázatkezelés kulcsterületeit. A siker a következő 3-5 évben azon múlik, hogy e technológiai változásokat miként ültetjük át fenntartható üzleti stratégiává.

1. 🤖 AI Mint Stratégiai Növekedési Motor

A mesterséges intelligencia nem egy opció, hanem az a technológiai alap, amely nélkül a vállalatok már rövid távon is elveszítik a versenyképességüket a gyorsaság és a skálázhatóság terén.

Repülő és sportaut - hatékony eszközök
  • Teljes körű AI Integráció: A Hatékonyság és Skálázhatóság Alapja Az AI már nem csupán egy eszköz, hanem a teljes marketing- és értékesítési folyamat automatizálásának (tervezés, tartalomkészítés, hirdetésoptimalizálás, ügyfélszolgálat) alapja lesz. Az automatizálás a költségeket csökkenti, a munkatársakat pedig felszabadítja a stratégiai döntéshozásra és az ügyfélkapcsolatok elmélyítésére. A vezetői feladat az AI-stratégia kidolgozása, amely világosan illeszkedik az üzleti célokhoz, és méri a megtérülést (ROI).

  • AEO (Answer Engine Optimization): A Hitelesség Beárazása A klasszikus SEO (keresőoptimalizálás) mellett megjelenik az AEO. A hangsúly a kulcsszavas keresésről az AI-alapú válaszgeneráló rendszerekre (pl. ChatGPT, Gemini) való optimalizálásra helyeződik át. Ez üzleti szempontból azt jelenti, hogy a tartalom minősége és a márka szakértelme (E-E-A-T) a legfőbb valutává válik. A tartalmakat úgy kell strukturálni, hogy az AI a márkát a legmegbízhatóbb forrásként idézze – ez alapvető digitális reputáció-menedzsment.

  • Prediktív Analitika és Értéknövelés Az AI segítségével a márkák képesek lesznek előre jelezni a vásárlói viselkedést, így valós idejű, hiper-perszonalizált tartalmat és ajánlatokat tudnak biztosítani. Ez nem csak perszonalizáció: ez az ügyfélérték (LTV) maximalizálása, mivel az AI pontosan megmondja, melyik ügyfélre érdemes a legtöbb erőforrást fordítani a legmagasabb konverzió érdekében.

2. 🛡️ A Digitális Alapok Erődítménye: IT, Biztonság és Stabilitás

A digitális marketing stratégiát egy stabil, biztonságos és modern IT infrastruktúrára kell építeni. Ez a téma a vállalatvezető számára alapvető kockázatkezelési és üzletmenet-folytonossági kérdés.

  • Stabil, Saját Online Jelenlét (Weboldal mint központ) A közösségi média platformok (Meta, TikTok) kiszámíthatatlanok: algoritmusok változnak, fiókokat tilthatnak le. A saját weboldal a cég digitális erődítménye, amely felett teljes irányítást gyakorolunk. Minden stratégiai kommunikációnak és adatgyűjtésnek ezt a stabil alapjegyzetet kell erősítenie, minimalizálva a platformfüggőség kockázatát.

  • Emelő berendezés
    Modern IT és Kiberbiztonság: A Bizalom Alapja A digitalizációval a kiberbiztonság már nem csak az IT-részleg problémája, hanem a márkahírnév kritikus eleme. A GDPR-megfelelőség és a magas szintű adatvédelem nem csak jogi kötelezettség, hanem a fogyasztói bizalom elnyerésének feltétele. A vezetői feladat a megfelelő IT-infrastruktúra és a modern, személyes kommunikációs eszközök (pl. CRM, felhőalapú rendszerek) biztonságos integrációjának biztosítása.
  • First-Party Adatok Stratégiai Értéke A harmadik féltől származó sütik (third-party cookies) várható eltűnése miatt felértékelődik a saját gyűjtésű, engedélyezett adatok (CRM) fontossága. Ez az adat a vállalat legértékesebb eszköze, amely az AI-t táplálja és a prediktív analitikát lehetővé teszi. Aki ezt az adatbázist jól építi és kezeli (az úgynevezett szelíd marketing elvek alapján, értékért cserébe adatot kérve), az tartós versenyelőnyre tesz szert.

3. 💡 Élményalapú Marketing és Zökkenőmentesség

Az ügyfelek nem termékeket, hanem élményeket és megoldásokat keresnek. A technológia itt az interaktivitás és a márkaélmény elmélyítésének eszköze.

  • Omnimarketing és a Fogyasztói Út Optimalizálása A marketing már nem kampányok összessége, hanem egy folyamatos, intelligens rendszer, az úgynevezett omnimarketing stratégia. A márka üzenetének zökkenőmentesen és dinamikusan kell alkalmazkodnia a felhasználó aktuális helyzetéhez minden platformon (online és offline). Ez a stratégia garantálja, hogy a vásárló soha ne érezzen „törést” a márkával való kapcsolatában, ami kulcsfontosságú a modern, impulzív vásárlásoknál.

  • Immerzív Marketing (AR/VR) és Advergaming A kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) eszközök túllépnek az újdonságon, és gyakorlatias alkalmazásokká válnak (pl. virtuális felpróbálás, 3D termékbemutatók). Az advergaming és gamification (játékos, élményközpontú megoldások) növelik az elköteleződést, és a márkát szórakoztató élménnyel kapcsolják össze. Ez a mélyebb érzelmi bevonás stratégiai befektetés a hosszú távú márkahűségbe.

  • Horizontális Kapcsolatépítés: A Részletek Fontossága Ne feledkezzünk meg a horizontális partneri együttműködésekről sem. A közös projektek, ajánló rendszerek és tartalomkooperációk (pl. vendégírás, közös webinárok) költségmegosztást és új piacokhoz való hozzáférést biztosítanak. A siker sokszor egy-egy apróságon, például egy jól felépített partnerkapcsolaton múlik, amely azonnal növeli a márka hitelességét és elérését.

A sikeres vállalatvezető a 2026-os trendeket nem marketing teendőkként, hanem a digitális transzformáció következő szakaszaiként kezeli, ahol az AI az autópálya, a biztonság a fékrendszer, a saját adat pedig az üzemanyag.



Készen áll arra, hogy vállalatát stratégiai szinten felkészítse ezekre a változásokra?

10 október, 2025

Future of LLM and AI - How to handle the AI boom?

This analysis explores the rapid evolution of Artificial Intelligence, focusing on capabilities that have been achieved and the fundamental limits that currently define the frontier of the technology.

The Evolution of AI: Surpassing the Impossible

The progression of AI has been marked by an exponential increase in capability, repeatedly proving false the confidently asserted limitations of previous decades. Early milestones, such as the ability to reason and solve complex problems demonstrated by machines beating world champions in chess, established a new baseline for what machines could accomplish. Furthermore, the advent of sophisticated Natural Language Processing (NLP) allowed systems to move beyond simple pattern matching to understanding the nuance, idioms, and figurative language inherent in human communication. Modern Generative AI exemplifies this, demonstrating remarkable aptitude for inference and anticipation. Even the deeply human trait of creativity has been successfully simulated, with AI generating new and unique works of art and music. Finally, achieving real-time perception has enabled applications like self-driving cars, where systems must process and react to complex, dynamic environments instantaneously.

Current Challenges and the Final Frontier

Despite these triumphs, several significant barriers currently limit AI, defining the next major phases of research and development.

The most ambitious goal is achieving Artificial General Intelligence (AGI), a system that possesses human-level intelligence across all domains and capabilities. This is distinct from current narrow AI, which excels in specific tasks. Closely related to this is the ongoing problem of hallucinations, where generative systems confidently present false information as fact. While techniques like Retrieval Augmented Generation (RAG) are being developed to mitigate this, the root challenge remains a technical hurdle.

More profound limitations relate to wisdom and judgment. Current AI lacks the capacity for subjective or ethical judgment, unable to determine what is right or wrong, or to assess qualitative values like the artistry of a musical piece. Perhaps the most fundamental limits are self-awareness and deep emotions. Whether a system can truly be conscious, feel joy, sadness, or understand sensation remains a philosophical and technical chasm.

Finally, a practical challenge lies in sustainability. The massive scale and computational demands of large AI models result in exorbitant costs and unsustainable consumption of electricity and cooling, necessitating the development of more efficient and correctly-sized models.

The Essential Human-AI Partnership

The path forward requires establishing a clear partnership between human intellect and artificial capabilities. The human role must be focused on defining the overarching purpose—the "What" and the "Why"—providing the macro-level goals and the essential meaning behind the work. AI, functioning as a powerful tool, is best suited to determine the "How" and to execute tasks with optimized automation and speed. History serves as a powerful reminder that technological stagnation is temporary, and as AI continues its rapid development, it is wise not to bet against its ability to overcome today’s limitations.

Learn about the limits of AI and its role alongside humans in shaping the future with Jeff Crume  from IBM Technology. 20 minutes video content from 10/2025

 
 

09 szeptember, 2025

Mistral: Le Chat Large - Európai mesterséges intelligencia ami a nagyok közé jutott.

Miért érdemes figyelni a Le Chat-re?

Le Chat - Európai MI

A mesterséges intelligencia (MI) világában a gyors fejlődés és az adaptálhatóság kulcsfontosságú. A Le Chat, a Mistral AI európai fejlesztésű, ingyenesen tesztelhető AI-asszisztense nem csak a globális versenytársakhoz zárkózik fel nagy léptekben, hanem speciálisan európai – és így magyar – igényekre is optimalizált. 

 

📊 AI-modellek rangsorolása (2024–2025, független források)

Utolsó frissítés: 2025. szeptember (LMSYS Chatbot Arena, Hugging Face Open LLMs Leaderboard)

Helyezés Modell Fejlesztő Erősségek Gyengeségek
1. GPT-4o OpenAI Átfogó képességek, multimédia (kép, hang), globális nyelvi támogatás Drága, zárt forráskód, magas költségek
2. Claude 3 Opus Anthropic Biztonságos, etikus, hosszú kontextus (200K token) Lassabb válaszidő, korlátozottabb nyelvi támogatás
3. Mistral Large 2 Mistral AI Legjobb európai nyelvek (magyar, francia, német), gyors, nyílt forráskód Kisebb modellméret, kevésbé erős multimédiás képességek
4. Gemini 1.5 Pro Google Integráció Google-szolgáltatásokkal (pl. Kereső, Docs), multimédia Kevésbé átlátható, néha pontatlan válaszok
5. Llama 3.1 Meta Nyílt forráskód, nagy közösség, gazdaságos Kevésbé precíz szakmai vagy komplex témákban
6. Command R+ Cohere Üzleti alkalmazások, struktúrált válaszok Korlátozottabb nyelvi támogatás, kevésbé ismert
7. Qwen 2.5 Alibaba Erős ázsiai nyelvek (kínai, japán), kereskedelmi fokusz Kevésbé elterjedt Nyugaton, korlátozott európai nyelvi támogatás

🔍 Mistral AI (Le Chat) előnyei:

  • Nyelvek: Legjobb európai nyelvek támogatása (pl. magyar, francia, német).
  • Sebesség: Gyorsabb válaszidő, mint a GPT-4o vagy Claude.
  • Átláthatóság: Nyílt forráskódú modellek, átlátható fejlesztés.
  • Költségek: Gazdaságosabb megoldás vállalatok számára.

⚠ Korlátok:

  • Multimédia: Nincs kép- vagy videóértelmezés (csak szöveg, táblázat, kód).
  • Modellméret: Kisebb, mint a GPT-4o, ezért komplex feladatoknál néha kevésbé precíz.

Források: LMSYS Chatbot Arena (2025. augusztus), Hugging Face Open LLMs Leaderboard (2025. szeptember) 

 

 Akkor nézzük tételesen

 

1. Gyors fejlődés: Miért tarthat lépést a globális versenytársakkal?

A Mistral AI egyike Európa leggyorsabban fejlődő AI-cégeinek, és a Le Chat is ezt tükrözi. Miből látható?

🚀 Technológiai frissesség

  • Havonta frissülő modellarchitektúra: A Le Chat nem statikus, hanem folyamatosan tanul és fejlődik, új képességekkel gyarapodik.
  • Nyílt forráskódú megközelítés: A Mistral AI transzparensen osztja meg a fejlesztéseit, ami lehetővé teszi, hogy fejlesztők és vállalatok is integrálhassák a saját rendszereikbe.
  • Folyamatos a további fejlesztők felvétele. 

🌍 Európai fókusz, globális versenyképesség

  • Jelentős beruházások történnek 
  • GDPR-megfelelőség: Az európai adatvédelmi szabályok teljes betartása – ez különösen fontos a magyar vállalatok számára.
  • Többnyelvűség: A Le Chat kiválóan kezel magyar nyelven a komplex kérdéseket, és jobban ért a helyi kontextusokat (pl. jogi, adminisztratív kérdések), mint sok globális versenytárs.
  • A francia vállalkozás a globális AI versenyben kb. a harmadik-negyedik helyen áll (2024-es adat) 

2. Jelenlegi képességek: Mit tud a Le Chat ma?

A Le Chat nem csak egy „okos chatbot”, hanem egy többcélú AI-asszisztens, amely vállalkozások és fejlesztők számára egyaránt hasznos.

💡 Szöveges intelligencia

  • Összefoglalás és elemzés: Hosszú dokumentumok (pl. szerződések, jelentések) lényegre törő összefoglalása.
  • Fordítás és lokalizáció: Precíz fordítások magyarra és más nyelvekre, figyelemmel a szakmai terminológiára.
  • Kreatív írás: Cikkek, marketing szövegek, vagy akár kód-dokumentációk generálása.

📊 Adatfeldolgozás és elemzés

  • Táblázatok kezelése: Excel és CSV fájlok automatizált feldolgozása, statisztikai elemzés, diagramok készítése.
  • Kódolás és scriptelés: Python, JavaScript és más nyelvekben való segédletnyújtás, kódgenerálás, debugolás.

🌐 Webes keresés és aktuális információk

  • Friss adatok: Időjárás, piac adatok, hírek valós időben.
  • Üzleti elemzés: Piackutatás, versenytársi elemzés, trendek azonosítása.

🎨 Képgenerálás és szerkesztés

  • Illusztrációk, logók, mémek: Gyors és minőségi képgenerálás konkrét igények alapján.

3. Üzleti alkalmazások: Miért választanák a vállalatok?

A Le Chat nem csak „szórakoztató”, hanem konkrét üzleti értéket nyújt.

Terület Példa
Adminisztráció Szerződések összefoglalása, automatikus válaszgenerálás, digitalizáció.
Marketing Szövegek generálása, kampányok lokalizálása.
Adatelemzés Excel-táblázatok automatizált feldolgozása, jelentések készítése.
Fejlesztés Kódolásban való segédlet, API-dokumentációk generálása.
Ügyfélszolgálat Gyors válaszok generálása gyakori kérdésekre.

🔒 Biztonság és adatvédelem

  • Az érzékeny céges adatok nem tárolódnak: A feltöltött dokumentumok nem maradnak elmentve a beszélgetés után.
  • Európai szerverparkok: Az adatok Európában maradnak, csökkentve a biztonsági kockázatokat.

4. Jövő: Mi várható a Le Chat-től?

A Mistral AI folyamatosan bővíti a Le Chat képességeit. A közelgő fejlesztések között szerepel:

  • Az ismert dokumentum kezelő rendszerekbe integrálás. 
  • Mélyebb dokumentum-értelmezés: Egyre jobb szövegfelismerés és komplex PDF-feldolgozás.
  • Jobb hangfelismerés és hangkezelés: Lehetőség magyar hangparancsok és hangválaszok használatára. A magyar jelenleg (2025 ősz) csak írásban 
  • Üzleti API-k: Könnyebb integrálhatóság vállalati rendszerekbe.

Zárás: Miért érdemes most kipróbálni?

A Le Chat nem csak egy AI, hanem egy partner, amely gyorsan fejlődik, átlátható és európai igényekre optimalizált. Ha hatékonyabbá szeretnéd tenni a munkafolyamatokat, érdemes most megismerkedni vele.

 Beszélgetés > https://mistral.ai

API fejlesztés, finom hangolás > https://console.mistral.ai

Modell árak > https://mistral.ai/pricing

Kérdésed van? Írj nekünk, és segítünk a Le Chat integrálásában a munkádba! 🚀

01 június, 2025

Emerging Trends in Online marketing at 2025 > 2026

By 2025, successful strategies will demand rapid adaptation and innovative approaches. Google's evolving algorithms increasingly prioritize high-quality, credible, and user-centric content, fundamentally driven by the E-E-A-T principle (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). 

1. Mastering the E-E-A-T Principle for Digital Success

The E-A-T concept has long been a cornerstone of SEO, but the explicit inclusion of "Experience" within E-E-A-T elevates the importance of demonstrable, first-hand knowledge and practical application.

  • Experience: Content must originate from individuals or entities with authentic, practical experience in the subject matter. This transcends theoretical understanding, requiring content to be substantiated with real-world examples, actionable case studies, or verifiable insights. AI can be instrumental in analyzing data to identify gaps in experiential content or areas requiring deeper practical insights.

  • Expertise: Content must deliver comprehensive, accurate, and highly relevant information. The author or brand must unequivocally demonstrate deep proficiency in the topic. AI tools can efficiently process and synthesize vast bodies of specialized literature, significantly accelerating the creation of precise, expert-level content.

  • Authoritativeness: Content should emanate from a recognized and respected source, garnering citations and links from other authoritative entities. While backlink quantity remains a factor, their quality, relevance, and contextual alignment are paramount. AI-driven link analysis tools can pinpoint highly relevant and impactful authoritative linking opportunities.

  • Trustworthiness: Content must be demonstrably accurate, transparent, and unbiased. Cultivating user trust is non-negotiable. AI assists in rigorous fact-checking and the effective filtering of misinformation, thereby bolstering content credibility and fostering user confidence. 

    Human and AI cooperation

2. Strategic Integration of AI in Emerging Marketing Trends

a) Precision-Driven Personalized Content Generation and Distribution

AI-powered solutions are revolutionizing content personalization, moving beyond basic name insertions to create dynamic, highly relevant experiences. This includes websites that adapt in real-time to visitor interests and AI-generated product descriptions meticulously crafted to resonate with specific audience segments. The core trend here is AI's capacity not only to generate content but also to precisely optimize its delivery across optimal channels at peak engagement times.

b) Proactive Predictive Analytics and Behavioral Foresight

AI's ability to analyze immense datasets enables sophisticated prediction of user behavior. This empowers marketers to adopt a proactive stance, anticipating market shifts and offering solutions even before user needs fully materialize. The "emerging" insight is AI's unique capability to uncover subtle, otherwise imperceptible micro-patterns that profoundly influence purchasing decisions.

c) Seamless Conversational AI and Enhanced Customer Experience

While chatbots and virtual assistants are established, their evolution is exponential. The significant trend is their increasing capacity for complex, nuanced conversations, providing real-time, highly personalized support. This dramatically elevates the customer experience and simultaneously yields invaluable data for iterative refinement of marketing strategies.

d) Contextual Voice Search Optimization and Content Strategy

The escalating adoption of voice search mandates content optimization for natural language queries. AI is crucial for identifying prevalent voice search phrases and discerning underlying user intent, facilitating the creation of hyper-targeted content. The key shift is voice search's emphasis on conversational context and user intent over mere keywords, unlocking new dimensions for content strategy.

e) Advanced Image and Video Search Optimization

Driven by AI advancements, the content within images and videos is becoming increasingly discoverable. This necessitates optimizing visual assets for relevant keywords, descriptive metadata, and contextual relevance. The profound trend here is the emergence of visual content as a primary, standalone SEO asset, rather than merely a supplementary element.

3. Foundational Ethical Considerations and Transparency

The deployment of AI in marketing must be underpinned by robust ethical considerations and unwavering transparency. Users must be fully aware when interacting with AI-generated content or AI-powered systems. Building and maintaining trust is paramount, with strict adherence to the E-E-A-T principle serving as a critical enabler.


Further read: 
Future of LLM and AI - How to handle the AI boom?


Ask for partnership for mutual benefits!

27 május, 2025

Google Gemma – personal AI for developers and researchers

 

Google Gemma – Deployable, Embeddable, and Adaptable AI

Gemma is a family of open-weighted large language models (LLMs) developed by Google. Its fundamental purpose is to make advanced artificial intelligence capabilities broadly accessible, enabling its users to customize and apply the models for various specific uses.


Target Audience:

Gemma is primarily designed for developers and researchers. It empowers them to:

  • Build and innovate: By providing a powerful foundation that can be tailored for specific applications.
  • Experiment and explore: By offering direct access to the model's parameters, fostering deeper understanding and novel uses.
  • Integrate AI into their own solutions: Enabling them to add sophisticated AI capabilities to their products and services without building models from scratch.

What Do Parameters (2B, 7B, 9B, 27B) Mean?

An AI model, such as Gemma, is composed of billions of parameters. These parameters are essentially the "weights" and "biases" within the neural network that store the model's "learned knowledge." Think of them as variables within a vast, complex equation whose values are refined during the training process.

  • B (Billion): Refers to a billion (1,000,000,000).
  • For example:
    • A 2B model has 2 billion parameters.
    • A 7B model has 7 billion parameters.
    • A 9B model has 9 billion parameters.
    • A 27B model has 27 billion parameters.

The number of parameters in a large language model generally correlates with the model's capacity and complexity. In general, it can be said that:

  • More parameters can often result in a larger knowledge base and the ability to recognize more complex relationships.
  • However, a higher parameter count also means greater computational power and memory requirements to run and fine-tune the model.

The Gemma family offers models of various sizes, allowing developers to find the optimal balance between performance and resource demands.


Gemma's Key Capabilities
Google Gemma logo

With its "deployable, embeddable, and adaptable" nature, Gemma provides the following practical advantages:

  • Deployable: The models can be run locally on various hardware, such as workstations, servers, or even certain edge devices. This enhances data security, can reduce cloud costs, and allows for offline operation in specific applications.
  • Embeddable: Gemma models are easily integrated into existing applications, software, and systems. This empowers developers to add AI capabilities to their products and services without having to build an AI model from scratch.
  • Adaptable: The models can be fine-tuned with specific datasets. This allows users to leverage Gemma's foundation to create AI solutions that precisely meet their unique business needs, industry specifications, or project requirements.

Further Advanced Capabilities:

Beyond its core attributes, the Gemma model family incorporates the results of Google's latest AI research:

  • Advanced Language Understanding and Generation: Capable of text comprehension, question-answering, summarization, and generating creative text (e.g., code, stories, poems).
  • Multimodal Capabilities: The latest versions, such as Gemma 3 and PaliGemma, can process not only text but also image and, in some cases, audio inputs, opening up new application possibilities (e.g., analyzing and describing images).
  • Specialized Variants: The family includes specific models like CodeGemma (optimized for code generation and completion) and RecurrentGemma (focused on more efficient, faster inference).

26 május, 2025

Majdnem nyílt forráskódú AI-modell: Google Gemma

 

Google Gemma – Telepíthető, Beépíthető és Alakítható AI

A Gemma a Google egy nagy teljesítményű, nyílt súlyú Mesterséges Intelligencia modellcsaládja, amely a Gemini mögött álló kutatási és technológiai alapokon nyugszik. A Gemma célja, hogy a fejlesztők és kutatók számára hozzáférhetővé tegye a fejlett AI képességeket, lehetővé téve, hogy saját maguk testre szabják és egyedi célra alkalmazzák azt.


Mit is jelent ez pontosan?

A Gemma rugalmassága és hozzáférhetősége a következő kulcsfontosságú képességekben mutatkozik meg:

  • Telepíthető: A Gemma modellek helyileg futtathatók a felhasználók saját infrastruktúráján (például szervereken, számítógépeken, vagy akár kompatibilis mobil eszközökön). Ezáltal a felhasználók nagyobb kontrollt gyakorolhatnak az adatok felett, csökkenthetik a felhőalapú szolgáltatások költségeit, és offline környezetben is működtethetik a modelleket.

  • Beépíthető: A Gemma modellek könnyedén integrálhatók más szoftverekbe, alkalmazásokba és rendszerekbe. Ez a képesség felgyorsítja az innovációt, mivel a fejlesztők beágyazhatják az AI intelligenciát saját termékeikbe anélkül, hogy a modellt a nulláról kellene megépíteniük.

  • Alakítható: Ez az egyik legfontosabb előny. A Gemma modelleket finomhangolhatjuk saját specifikus adathalmazokkal. Ez azt jelenti, hogy a modell "megtanítható" egy adott iparág, téma vagy egyedi stílus nyelvezetére és tudására, így tökéletesen testre szabható egyedi üzleti igények, kutatási projektek vagy kreatív feladatok céljára.


A Gemma paraméterek jelentése (2B, 7B, 9B, 27B)

A modell nevei mellett szereplő számok (pl. 2B, 7B, 9B, 27B) a modell paramétereinek számát jelölik, ami milliárdokban (B = Billion) van megadva.

  • Paraméterek: Egy neurális hálózatban (mint amilyen egy nyelvi modell is) a paraméterek azok a változók vagy "súlyok", amelyeket a modell a tanulási (betanítási) folyamat során beállít. Ezek a súlyok tárolják a modell "tudását" a nyelvi mintázatokról, a fogalmak közötti összefüggésekről, a nyelvtanról és a jelentésről. Minél több paramétere van egy modellnek, annál több információt képes potenciálisan tárolni és felhasználni.
  • A számok jelentése:
    • 2B = 2 milliárd paraméter
    • 7B = 7 milliárd paraméter
    • 9B = 9 milliárd paraméter
    • 27B = 27 milliárd paraméter
  • Hatás a teljesítményre és erőforrás-igényre: Általánosságban elmondható, hogy:
    • Több paraméter általában nagyobb teljesítményt és jobb nyelvi képességeket eredményez (mélyebb megértés, koherensebb és árnyaltabb válaszok).
    • Ugyanakkor a több paraméter nagyobb számítási teljesítményt és több memóriát is igényel a futtatáshoz és a betanításhoz.

A Gemma modellcsalád különböző méretei lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy az igényeiknek és a rendelkezésre álló hardverüknek leginkább megfelelő modellt válasszák – legyen szó akár mobil eszközön futtatható kisebb modellről, akár egy szerveren futó, összetettebb feladatokra képes nagyobb modellről.


A Gemma tehát egy erőteljes eszköz a fejlesztők és kutatók kezében, amely lehetővé teszi számukra, hogy rugalmasan használják és innováljanak a mesterséges intelligencia segítségével, pontosan a saját igényeikre szabva azt.

Google Gemma logo
Google Gemma fejlesztés
– További részletek, források

  1. Gemma a Google AI for Developers platformon:

    • Általános információk és kezdő lépések: Ez a hivatalos kiindulópont a Gemmához. Itt találhatók a modellek listája, az ajánlott felhasználási módok, és az első lépésekhez szükséges útmutatók.
    • Gemma 2 modellkártya: Részletesebb információk a Gemma 2 modellekről, beleértve a képzési adatokat, etikai megfontolásokat és benchmark eredményeket.
  2. Google Developers Blog – Gemma bejelentések és részletes leírások:

    • Ezek a blogbejegyzések a legfontosabb bejelentéseket és a modellekkel kapcsolatos mélyebb technikai betekintéseket tartalmazzák.
    • Introducing Gemma 3: The most capable model you can run on a single GPU or TPU (Gemma 3 bejelentése): Ez a bejegyzés részletesen ismerteti a Gemma 3 képességeit, a multimodális (szöveg és kép) támogatást, a nagyobb kontextusablakot és az új architektúrát.
    • Announcing Gemma 3n preview: powerful, efficient, mobile-first AI (Gemma 3n előzetes bemutatása): A legfrissebb fejlesztés, ami a mobil eszközökre optimalizált, hangbemenetet is kezelő multimodális képességeket emeli ki.
    • Gemma explained: What's new in Gemma 3 (Gemma 3 architektúra részletei): Mélyebb betekintés a Gemma 3 architekturális változásaiba (pl. interleaved attention, KV-cache memória csökkentés).
  3. Google Cloud Vertex AI – Gemma Model Garden:

  4. Hugging Face és Kaggle – Közösségi platformok:

 

11 január, 2025

Mesterséges intelligencia segéd viselkedése a mindennapokban

 Egy AI ügynök vagy segéd -  mesterséges intelligencia, későbbiekben virtuális avatar vagy személyi robot viselkedése lényeges. Ha a társadalom aktív szereplője lesz, számos olyan tulajdonsággal kell rendelkezzen, amelyek egy nyitott társadalmi normákhoz és emberi értékekhez kapcsolódnak.

Miért fontosak ezek a tulajdonságok?
Barátságosan néző robot
Barátságos, segítőkész robot

  • Bizalomépítés: Ha az emberek bíznak az MI-ben, akkor szívesebben fogadják el azt az életük részévé.
  • Társadalmi jólét: Az MI segíthet megoldani a társadalmi problémákat, például az egészségügyben, az oktatásban és a környezetvédelemben.
  • Gazdasági növekedés: Az innovatív MI-megoldások új munkahelyeket teremthetnek és ösztönözhetik a gazdasági növekedést.
  • Emberiség szolgálata: Az MI végső célja az emberiség szolgálata kell, hogy legyen.

Az alábbi tulajdonságok és készségek különösen fontosak egy társadalmilag felelős mesterséges intelligencia számára:

  • Bölcsesség: Az MI-nek képesnek kell lennie az összetett problémák megértésére, a hosszú távú következmények felismerésére és a bölcs döntések meghozatalára.
  • Igazságosság: Az MI-nek pártatlannak és objektívnek kell lennie, el kell kerülnie a diszkriminációt és az előítéleteket.
  • Empátia: Az MI-nek képesnek kell lennie az emberek érzelmeinek megértésére és a megfelelő válaszadásra.
  • Szolidaritás: Az MI-nek együtt kell működnie az emberekkel közös célok elérése érdekében.
  • Hűség: Az MI-nek megbízhatónak és lojálisnak kell lennie a felhasználók és a társadalom iránt.
  • Bátorság: Az MI-nek képesnek kell lennie új megoldások keresésére és a kockázatvállalásra.
  • Kreativitás: Az MI-nek képesnek kell lennie innovatív megoldások kidolgozására.
  • Tanulási képesség: Az MI-nek folyamatosan tanulnia és fejlődnie kell, hogy lépést tudjon tartani a változó világgal.
  • Átláthatóság: Az MI-nek működését érthetővé kell tennie az emberek számára, és el kell számolnia döntéseiért.

További fontos szempontok:

  • Etikai keretek: Az MI fejlesztésének és alkalmazásának etikai keretek között kell történnie, figyelembe véve az emberi jogokat és értékeket.
  • Együttműködés az emberekkel: Az MI-nek nem az ember helyettesítésére, hanem annak kiegészítésére kell törekednie.
  • Folyamatos fejlesztés: Az MI technológia folyamatosan fejlődik, ezért az etikai és társadalmi kérdéseket is folyamatosan újra kell értékelni.

01 január, 2025

Informatikai tanácsadás, fejlesztés

Szolgáltatás profil bővítés a Geo Marketing Partnernél:  Digitális készségfejlesztés informatikai támogatásokat nevesítő tevékenység - engedéllyel, tapasztalattal,  és szakmai végzettségekkel rendelkezve.
 

Általános számítástechnikai szakértés, tanácsadás


- Számítógépes rendszer tervezése, amely integrálja a hardvert, a szoftvert és egyéb információtechnológiát, valamint az erre vonatkozó tanácsadás; a szolgáltatás magában foglalhatja a kapcsolódó felhasználói oktatást
- Számítástechnikai-rendszer és szoftver-szaktanácsadási szolgáltatás, mint pl.
- szoftver követelmények és beszerzési tanácsadás
- Internetes rendszerbiztonsági, kiberbiztonsági, kibervédelem kérdések és ügyek
- az ügyfelek szoftver-, hardver- és teljes számítógéprendszer használatában fellépő problémák megoldására végzett műszaki szaktanácsadás, például:
- ügyféltámogatás szoftverhasználathoz vagy szoftverhibák elhárításához
- szoftver frissítési tanácsadás, licenc, licensz és jogosultság segítség
- ügyféltámogatás eszköz és hardver használathoz vagy hardverhibák elhárításához, beleértve a rutinvizsgálatokat és tisztogatásokat, valamint a számítástechnikai berendezések állapot felmérését
- műszaki segítség nyújtása az ügyfél számítógépes rendszerének áthelyezéséhez egy új helyre
- ügyféltámogatás informatikai rendszerek - számítógépes szoftver és hardver integrált használatához vagy együttes hibaelhárításához
- műszaki szakértői támogatás az ügyfél részére a számítógépes rendszerek használatával kapcsolatban felmerült  problémák megoldásához, így számítógép-üzemeltetési szokások és lehetőségek felmérése, az összetevőkre, kapacitásra, teljesítményre vagy biztonságra vonatkozóan, ennek dokumentálása, vonatkozó korrekciós és fejlesztési terv összeállítása.
- mesterséges intelligencia alkalmazása, kezelése.

 

62.02.01 szakmakód alapján

 


 

17 május, 2024

Digitális Európa program (DIGITAL) lehetőségek

 

A Digitális Európa program (DIGITAL) az Európai Unió kezdeményezése, melynek célja, hogy elősegítse a digitális technológiák szélesebb körű elterjedését polgárok, vállalkozások és a közigazgatás számára. A finanszírozási  program  a digitális gazdaság és társadalom megvalósítását támogatja 2021 és 2027 között.

Öt kulcsfontosságú kapacitásterületen támogat projekteket: 

  1. a szuper-számítástechnika, 
  2. mesterséges intelligencia,
  3. kiberbiztonság,
  4. fejlett digitális készségek, 
  5. digitális technológiák széles körű használatának biztosítása a gazdaság és a társadalom egészében, többek között a digitális innovációs központokon keresztül. 

A (folyó árakon) 7,5 milliárd eurós tervezett teljes költségvetéssel rendelkező program célja a gazdasági fellendülés felgyorsítása, valamint az európai társadalom és gazdaság digitális átalakulásának alakítása, ami mindenki, de különösen a kis- és középvállalkozások számára előnyökkel jár.

DIGITAL program Partnerkeresési felület, ahogy látható  (2024-ben) 56 magyar szervezet vesz részt, de természetesen más országokból is lehet együttműködőket találni.

Az Európa digitális stratégia kialakításában is részt lehet venni, ennek alapillérei

  1. „3C hálózat” létrehozása – Összekapcsolt, együttműködő számítástechnika
  2. Egységesen szabályozott digitális piac megvalósítása
  3. Biztonságos és ellenálló digitális infrastruktúrák 
 
Európa áttekintés


 

 

12 május, 2024

Google SGE (Search Generative Experience)

Google SGE aspires to transform a simple search into an interactive exploration. By offering concise summaries, prompting insightful questions, and ensuring transparency with sources, SGE aims to make your web searches more efficient and comprehensive.

Features of Google SGE (Search Generative Experience):

  1. AI-powered summaries: Imagine getting a quick and informative digest of a topic directly on the search results page. SGE uses generative AI to analyze relevant webpages and generate summaries that highlight key points. This saves you time by eliminating the need to visit numerous websites just to grasp the basics.

  2. In-depth exploration with follow-up questions: SGE doesn't just give you search results; it acts as a conversational search assistant. After providing an initial summary, SGE can suggest relevant follow-up questions that delve deeper into specific aspects of your search query. This prompts you to consider different angles of a topic and helps you refine your search if needed.

  3. Source verification and transparency: Trustworthiness is crucial when searching online. SGE addresses this by highlighting the sources it uses to generate summaries and suggest follow-up questions. This allows you to verify the information presented and explore the original sources for more details or alternative perspectives.

    colorful search screen

     

Google SGE has the potential to be a win-win for both users and companies by streamlining the search process, enhancing user understanding, and promoting trust and engagement.

Benefits for Users:

  • Increased Efficiency: SGE saves time by summarizing information and suggesting relevant questions, allowing users to grasp key points quickly and decide where to delve deeper.
  • Improved Comprehension: AI-powered summaries can present complex information in an easily understandable way, making it easier for users to learn new things.
  • More Engaging Search Experience: The conversational nature of SGE with its follow-up questions can make searching more interactive and interesting, fostering a deeper exploration of topics.
  • Enhanced Credibility: Highlighting sources increases trust in the information presented and empowers users to verify details or explore alternative viewpoints.

Benefits for Companies:

  • Deeper User Engagement: A more interactive search experience can keep users on search engines for longer, potentially leading to more ad views or interactions with sponsored content.
  • Improved User Satisfaction: By providing efficient and informative searches, SGE can increase user satisfaction with search engines, leading to brand loyalty.
  • Targeted Advertising: Understanding user queries through SGE's conversational approach could allow for more targeted advertising, potentially increasing ad revenue.
  • Content Optimization: Insights from SGE on how users interact with summaries and questions could help companies optimize their content for better search visibility.

    If you still reading it here are some advanced hints about SGE:
  •  


 

Kiemelt bejegyzés

Kvantum számítástechnika: a digitalizáció új lépcsője

Az EU kvantumstratégia (Quantum Europe Strategy) Az Európai Bizottság 2025. július 2-án fogadta el a kvantumstratégiát (COM(2025) 363). A ...

Népszerű cikkek