🤖 Claude dolgozik helyetted

Szia! 👋

Claude mostantól kollégaként dolgozik a fájljaidon, az OpenAI pedig dedikált fordítót indított. Megmutatom, hogyan tanul az AI a beszélgetés közben.

📰 Ma a Hello AI-ban:

• 📌 Claude Cowork - ⏱️ 1 perc

• 📌 In-context-learning - ⏱️ 1,5 perc

• 📌 ChatGPT Translate - ⏱️ 1 perc

• 📌 n8n - ⏱️ 25 mp

• 📌 Small language models - ⏱️ 40 mp

⏱️ Olvasási idő: ~5 perc

📅 Tanulj meg Te is AI agentet és automatizációt építeni

🔥 n8n Alapok Workshop – jan. 29. (Max. 15 fő)

🚀 Építsd meg az első saját AI ügynöködet, ami helyetted dolgozik.

📌 Make.com Workshop – jan. 28. (Max. 15 fő)

🚀 Kösd össze az eszközeidet AI-jal és automatizáld az unalmas feladatokat.

💼 Cowork: Claude dolgozik helyetted

A Claude Cowork egy új funkció, amivel úgy adsz feladatot Claude-nak, mint egy kollégának. Kiválasztasz egy mappát a gépeden, Claude pedig olvashatja, szerkesztheti és létrehozhatja benne a fájlokat. Jelenleg Claude Max előfizetőknek érhető el macOS-en.

🎯 Miért fontos? Megmondod mit akarsz, és Claude csinálja. Letöltések rendezése, táblázat készítése screenshotokból, prezentáció írása. Nem beszélgetsz vele, hanem delegálsz neki.

🪄 In-context learning: tanítsd meg az AI-t 3 példával

Az in-context learning azt jelenti: a modell a promptban adott példákból felismeri a mintát és alkalmazza azt új bemenetekre - anélkül, hogy bármit is "megtanulna" a klasszikus értelemben. A modell paraméterei nem változnak, csak a kontextusból következtet.

Hoztam pár példát, hogyan lehet ezt elérni:

Zero-shot - nincs példa, csak utasítás. "Fordítsd magyarra: 'The sky is blue.'"

One-shot - egyetlen példa. "alma → gyümölcs; banán →" → AI: "gyümölcs"

Few-shot - pár példa (3-5 elég).

Érzelmi elemzés példa:

Értékelés: A film fantasztikus → Pozitív
Értékelés: Utáltam a történetet → Negatív
Értékelés: A zene kellemes volt → Pozitív
Értékelés: Unalmas volt →

AI válasza: "Negatív"

Chain-of-thought - lépésről lépésre gondolkodás.

Kérdés: Van 10 almád. Adsz 3-at. Veszel 5-öt. Hány marad?
Gondolkodás: 10 - 3 = 7. Majd 7 + 5 = 12.
Válasz: 12 alma.

Kérdés: Van 8 könyved. Adsz 2-t. Veszel 4-et. Hány marad?
Gondolkodás:

💡 Gyakorlati tippek:

• Kezdj 3-5 példával - ez elég a legtöbb feladathoz

• Használj egyforma formátumot - "Input → Output"

• Egyszerűvel kezd - először egyszerű példák

• Próbáld ki azonnal - másold be ChatGPT-be vagy Claude-ba

Próbáld ki most - értékelés:

Értékelés: Imádtam a könyvet → Pozitív
Értékelés: Időpocsékolás volt → Negatív
Értékelés: Nagyon hasznos volt → Pozitív
Értékelés: Túl hosszú és unalmas →

Az AI felismeri a mintát és válaszol. Így prompt-on belül "megtaníthatod" az AI-t bármire.

🌍 ChatGPT Translate:

Az OpenAI elindította a ChatGPT Translate dedikált fordítófelületet, ami több mint 50 nyelvet támogat. A fordítás után egy kattintással átírhatod "business formal"-ra, egyszerű nyelvre vagy "academic" stílusra.

🎯 Miért fontos? Nem csak fordít, hanem átírja a szöveget a célközönséghez. Egy üzleti e-mailt lefordítasz angolra, rákattintasz "business formal", és kapsz profi hangvételű szöveget chatben.

💎 n8n - automatizálás kódolás nélkül

Az n8n egy no-code automatizációs eszköz, amivel kódolás nélkül építhetsz munkafolyamatokat. Vizuális szerkesztővel húzod össze a dolgokat, összekötöd az API-kkal, adatbázisokkal, AI-eszközökkel (ChatGPT, Claude).

👉 Próbáld ki: n8n.io

📊 Small Language Models: kis AI, nagy előny

A kis nyelvi modellek (SLM) kompakt AI-modellek, amik ugyanúgy működnek, mint a nagyok, csak sokkal kisebb paraméterszámmal (jellemzően 30 milliárd alatt). Kevesebb memóriát és számítást igényelnek.

Az előny: sokkal olcsóbbak (3-10-szer is), gyorsabbak, és nem kell felhő vagy net. Készítésük speciális technikákkal történik: tudásdesztilláció (a nagy modell "tanítja" a kicsit) vagy specifikus területen finomhangolják őket.

📬 Te mire használod az AI-t?

Küldd el a tipped, trükköd vagy kedvenc eszközöd. A legjobbak bekerülnek a következő hírlevélbe a neveddel együtt!

📨 Csak válaszolj erre az emailre.