🚑 25 milliárd dollár egészségügyre? OpenAI új küldetése

Szia! 👋

Nézzük, mi történt ezen a héten az AI világában - az OpenAI átszervezte magát, a Claude beköltözött az Excelbe, és mutatok egy prompt technikát, amivel te is profi leszel.

📰 Ma a Hello AI-ban:

• 📌 OpenAI Foundation- ⏱️ 1 perc

• 📌 Few-Shot Prompting gyakorlat - ⏱️ 1,5 perc

• 📌 Claude for Excel - ⏱️ 50 mp

• 📌 NotebookLM - ⏱️ 10 mp

• 📌 Reinforcement Learning - ⏱️ 35 mp 

💼 OpenAI: nonprofit irányítás, 130 milliárd dollár értékű jövő

Az OpenAI 2025-ben befejezte a szervezeti átalakulást: a nonprofit OpenAI Foundation irányítja a profit orientált OpenAI Group-ot, amely 130 milliárd dollárt ér. A nonprofit részesedése a vállalat sikerével nő, így stabilan finanszírozzák a jótékonysági célokat. Az OpenAI Foundation 25 milliárd dolláros elköteleződést jelentett be két területen: egészségügyi áttörések (gyorsabb diagnosztika, nyílt forrású adathalmazok) és AI ellenálló képesség (biztonságos infrastruktúra, hasonlóan az internet biztonsági rendszereihez).

🎯 Miért fontos? Ez az új modell biztosítja, hogy az AGI fejlesztése minden emberiség javát szolgálja - nonprofit irányítással, de vállalati erőforrásokkal. A 25 milliárd dolláros alap konkrét tudományos és biztonsági célokat támogat, nem csak az AI képességeit, hanem a társadalmi hatását is formálva.

🪄 Few-Shot Prompting: így lesz az AI 10x pontosabb (gyakorlati útmutató)

A Few-Shot Prompting egy AI technika, ahol 2-5 példával irányítod a modellt a kívánt feladat végrehajtására. Az úgynevezett In-Context Learning (ICL) lényege, hogy a modell a bemutatott példák alapján általánosít új, hasonló feladatokra - nem kell újratanítani, csak jó példákat adni.

Hogyan működik? A példák segítenek a modellnek megérteni a feladat elvárásait, formátumát és struktúráját, így pontosabb és konzisztens válaszokat ad. Ez különösen hasznos összetett feladatoknál, ahol az egyetlen példa (One-Shot) vagy a semmilyen példa (Zero-Shot) nem elég.

Jól működő Few-Shot promptok jellemzői:

• 2-5 tiszta és változatos példa - ne legyen túl sok, de legyen elég a mintázat felismeréséhez

• Konzisztens input-output párok - minden példa ugyanazt a struktúrát kövesse

• A végén az új feladat - amit a modellnek meg kell oldania a példák mintája alapján

Gyakorlati példa - Érzelemelemzés:

INPUT: "Ez a film fantasztikus volt, minden percét élveztem!"
OUTPUT: Pozitív

INPUT: "Unalmas és lassú, nem ajánlom senkinek."
OUTPUT: Negatív

INPUT: "Vegyes érzéseim vannak, néhány jelenet remek, de a vége gyenge."
OUTPUT: Semleges

INPUT: "Életem legjobb filmélménye, könnyek között távoztam a mozitól."
OUTPUT: /Az AI a minták felismerése alapján a "pozitív" jelzőt fogja visszaadni/

Gyakorlati példa - Információkinyerés:

INPUT: "John Smith, 34 éves, New York-i lakos, szoftverfejlesztő."
OUTPUT: Név: John Smith, Kor: 34, Város: New York

INPUT: "A céget 2015-ben alapította Mark Johnson, aki 28 évesen Londonban kezdte."
OUTPUT: Név: Mark Johnson, Kor: 28, Város: London

INPUT: "Sarah Lee, 42 évesen marketingszakértőként dolgozott Tokióban, 15 éves tapasztalattal."
OUTPUT:

Tippek a legjobb eredményhez:

• ✅ Használj változatos példákat - különböző hosszúságú, stílusú inputokat adj meg

• ✅ Konzisztens formátum - "INPUT:/OUTPUT:" vagy "input: output" formátumot tarts végig

• ✅ Ne add meg túl sok példa - a kontextusablak korlátozott, 2-5 példa általában elég

• ✅ Ellenőrizd az eredményeket - az AI néha túl általános mintákat tanul, finomhangolás kell

Felhasználási területek:

• Érzelemelemzés

• Információkinyerés

• Kreatív tartalomgenerálás

• Fordítás

• Programkód írása

• Kérdés-válasz rendszerek

💡 Összegzés: A Few-Shot Prompting a leghatékonyabb módszer arra, hogy az AI pontosan azt adja, amit kérsz - kisebb példák, nagyobb pontosság, strukturált kimenetek. Próbáld ki a következő promptodnál, és látni fogod a különbséget!

💻 Claude for Excel: AI asszisztens, aki érti a munkafüzeted

A Claude for Excel (2025, béta) egy mesterséges intelligencia integráció, amely megérti az egész munkafüzetet - képleteket, több fülön átívelő összefüggéseket, adatstruktúrákat. Pillanatok alatt magyarázatot kapsz bármely cella képletéről, cellaszintű hivatkozással, hogy ellenőrizhesd a logikát. A Claude képes feltételeket és adatokat módosítani anélkül, hogy a képletek vagy a struktúra sérülne, így forgatókönyveket tesztelhetsz gyorsan. Hatékony hibakeresést nyújt (#REF!, #VALUE!, körkörös hivatkozások), megmutatva a forrást és a javítást. Használható új pénzügyi modellek létrehozására vagy meglévő sablonok frissítésére.

🎯 Miért fontos? A Claude for Excel demokratizálja a táblázatkezelést - nem kell Excel gurunak lenned ahhoz, hogy komplex modelleket építs vagy javíts. Az AI átláthatóan dokumentál minden lépést, így megbízható és tanulható. A béta még nem támogat minden funkciót (pl. pivot táblák, makrók), de a pénzügyi modellezésben már most óriási segítség.

💎 Google NotebookLM: AI jegyzetelő, ami podcast-ot is gyárt

A Google NotebookLM egy AI-alapú jegyzetelési asszisztens, amely különféle forrásokat integrál egyetlen jegyzetfüzetbe: Google Docs, PDF-ek, Slides, webes URL-ek. Az egyik legmenőbb funkció a podcast-szerű hangos áttekintés - így multitasking közben is hallgathatod. A NotebookLM hiteles válaszokat generál inline hivatkozásokkal, támogatja a kvíz- és tanulókártya készítést, és már videós összefoglalók generálására is képes.

👉 Próbáld ki: NotebookLM

📊 Reinforcement Learning: így tanul az AI interakciókból

A megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning, RL) az AI-technológia, amely környezettel való interakciókon keresztül tanul, jutalmak és büntetések alapján. Az RL gyakorlati alkalmazásai: robotika, orvosi kezelések optimalizálása, gyógyszerkutatás. Az RL rendszerek szekvenciális döntéseket hoznak, és jól kezelik a késleltetett jutalmakat - olyan következményeket, amelyek csak több lépés után jelennek meg.

Az RL a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) fejlesztésében is kulcsszerepet játszik az RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) révén, amely segíti a chatbotokat jobban az emberi elvárásokhoz igazodni.

🎯 Miért számít? Az RL nem csak reagál, hanem tanul, alkalmazkodik és optimalizál. Az RLHF révén a nyelvi modellek emberibb válaszokat adnak, míg a robotikában az RL lehetővé teszi az autonóm döntéshozatalt.

📬 A Te ötleted is bekerülhet

💬 Használod az AI-t okosan? Küldd el a tipped, trükköd vagy kedvenc eszközöd. A legjobbak bekerülnek a következő hírlevélbe a neveddel együtt!

📨 Csak válaszolj erre az emailre.