🚀 Megérkezett: Google Gemini 3 - ez komoly lett

Szia! 👋

Ezen a héten két óriási bejelentés érkezett az AI világából: a Google bemutatta a Gemini 3-at, amely átveszi a vezetést a multimodális érvelésben, az OpenAI pedig kiadta a GPT-5.1-Codex-Max modellt, ami kifejezetten fejlesztőknek készült. De mielőtt belemennénk a hírekbe, van egy fontos bejelentésem! 🎉

📰 Ma a Hello AI-ban:

• 📌 Gemini 3 - ⏱️ 2 perc

• 📌 AI Asszisztens - ⏱️ 2 perc

• 📌 GPT-5.1-Codex-Max - ⏱️ 1 perc

• 📌 Hangklónozás másodpercek alatt - ⏱️ 30 mp

• 📌 Gépi tanulás - ⏱️ 45 mp

🚀 Gemini 3: A legjobb AI modell?

A Google bemutatta a Gemini 3-at, az eddigi legfejlettebb mesterséges intelligencia modellt, amely jelentős ugrást hoz mind az érvelési képességek, mind a multimodális megértés terén. Az új verzió mélyebb gondolkodást és összetettebb problémamegoldást tesz lehetővé, így sokkal jobban értelmezi a kontextust és a felhasználói szándékokat, kevesebb irányítással pontosabb válaszokat adva.

Főbb fejlesztések a Gemini 3-ban:

1️⃣ Deep Think mód – Komplex érvelés új szinten A Gemini 3 Deep Think mód jelentősen jobb eredményeket ér el nehéz vizsgafeladatokon és komplex problémákban, például a Humanity's Last Exam és GPQA Diamond teszteken. Ez demonstrálja az AI modellszintű fejlődését a kreatív és logikai feladatok megoldásában.

2️⃣ Hosszú távú tervezés és összetett munkafolyamatok A Gemini 3 képes több lépcsős, összetett feladatokat önállóan végrehajtani, ami felhasználóként nagy segítség lehet a mindennapi életben. Például helyi szolgáltatások foglalása, e-mailek rendszerezése, házi feladatok megoldása – mind-mind önállóan, de a felhasználó irányítása alatt.

3️⃣ Fejlettebb kódolási képességek A fejlesztők szerint a Gemini 3 jelentősen javult a többfájlos és lépcsős programkód kezelése terén, kevesebb hibával és jobb hibakereséssel, ami több programozási nyelv esetében is következetes teljesítményt eredményez.

4️⃣ Multimodális megértés A Gemini 3 az eddigi legjobb teljesítményt nyújtja többféle bemeneti forma – szöveg, kép, videó, hang, kód – együttes értelmezésében. Így például egyszerre tud segíteni házi feladatban képek alapján vagy előadások jegyzeteinek munkálásában.

Integrációk és elérhetőség: A Gemini 3-t már a Google keresőbe is integrálták, ami azonnal elérhetővé teszi az új AI funkciókat a felhasználók számára. A Gemini appban frissített funkciók között szerepel a "My Stuff" mappa. A fejlesztők pedig az új Antigravity kódolási platformmal, valamint a Gemini CLI és Vertex AI Studio eszközökkel dolgozhatnak a Gemini 3-mal kompatibilis fejlesztéseken.

🎯 Miért fontos? A Gemini 3 valódi áttörést jelent az AI világában mind a mélységi gondolkodás, mind a multimodális megértés terén. Különösen jól alkalmazható összetett, több lépéses feladatok önálló kezelésekor. A fejlesztések nem csak jobban értik a kontextust és a felhasználók szándékait, hanem magasabb szinten integrálódnak a mindennapi és fejlesztői környezetbe, megkönnyítve a produktívabb AI használatot a Google ekoszisztémájában.

📝 Véleményem: Szerintem az eddigi legjobb AI, mind kisebb, mind nagyobb munkákhoz. Érezhetően jobbak, megfontoltabbak, “átgondoltabbak”, a válaszai akármelyik modellhez képest. Ebben a pár napban nagyon sokat dolgoztam vele, ellentétben az elmúlt idővel mikor még csak a 2.5 pro modell volt. Meg van az elkövetkezendő időszakra a go-to ai modellem :)

💻 Custom GPT, Gemini Gem, Claude Project – Építs saját AI asszisztenst!

Sokszor hallottad már ezeket a neveket: Custom GPT, Gemini Gem, Claude Projects.

De mi a különbség?

És hogyan építhetsz egyet lépésről-lépésre?

Nézzük meg!

Mi a custom GPT, Gemini Gem és Claude Project?

Custom GPT: Egy testreszabott, specifikus célra épített AI modell, amely ChatGPT alapokon nyugszik. A felhasználók vagy szervezetek saját igényeikre szabják úgy, hogy meghatározzák a személyiségét, tudását, stílusát és képességeit. Például ügyfélszolgálati vagy speciális iparági asszisztens lehet.

Gemini Gem: A Google Gemini AI platformhoz tartozó custom AI modul, amely szintén egyedi feladatokra specializálódhat. Ezek apró, moduláris mesterséges intelligencia asszisztensek lehetnek, amelyek egy adott témában vagy munkafolyamatban szakértőként működnek, és integrálhatók a Google környezetébe.

Claude Project: A Claude AI platform által támogatott egyedi projektek vagy appok, amelyek szintén testreszabott AI megoldásokat jelentenek, gyakran komplex munkafolyamatok automatizálására, prototípus fejlesztésre vagy ügyfélspecifikus szoftverek építésére használják.

Gyakorlati útmutató a custom GPT/Gem/Claude projektek építéséhez:

1️⃣ Használati eset pontos definiálása 

Határozd meg világosan, milyen feladatot kell az AI-nak elvégeznie (pl. ügyféltámogatás, kód generálás, tartalomírás). Minél specifikusabb, annál jobb az eredmény.

2️⃣ Alapvető struktúra és személyiség kialakítása

Adj nevet és írd meg a modell „személyiségét" (pl. barátságos, formalitás szintje). Határozd meg a viselkedési szabályokat, stílust és az interakciók módját.

3️⃣ Tudás és fájlok hozzáadása 

Tölts fel releváns dokumentumokat, adatokat, amelyeket az AI felhasználhat (pl. szabályzatok, termékinformációk).

4️⃣ Instrukciók és folyamatirányítás 

Írj részletes utasításokat az AI viselkedésére, céljaira, reakcióira. Készíts flow-kat, amelyek leírják, hogyan vezesse a felhasználót a cél eléréséhez.

5️⃣ Képességek engedélyezése 

Aktiváld a szükséges funkciókat, mint pl. kód értelmező (Code Interpreter), valós idejű böngészés, képgenerálás, vizuális szerkesztő (Canvas).

6️⃣ Tesztelés, finomhangolás és publikálás 

Többször teszteld a modellt, iterálj az instrukciókon annak érdekében, hogy javítsd pontosságát és felhasználói élményét. Hozz létre előre megírt kezdő kérdéseket (conversation starters).

💡 Összegzés: Ezek a megoldások célja, hogy a mesterséges intelligenciát speciálisabb, hatékonyabb felhasználásra fejlesszék, mint a nagy általános modellek, és jobb pontosságot, gyorsabb munkát, illetve személyre szabott interakciókat biztosítsanak.

💰 OpenAI GPT-5.1-Codex-Max: 30%-kal hatékonyabb kódolás

Az OpenAI bemutatta a GPT-5.1-Codex-Max modellt, amely kifejezetten fejlesztőknek készült és jelentős előrelépést hoz a hosszú távú, összetett kódolási feladatok kezelésében. Az áttörő újítása az úgynevezett „compaction" mechanizmus, amely lehetővé teszi, hogy a modell több millió tokenes, többórás munkamenetek alatt is megőrizze a kontextust úgy, hogy a kevésbé fontos részleteket összefoglalja és kiszűri.

🎯 Miért fontos? A GPT-5.1-Codex-Max az OpenAI által kínált jelenlegi legfejlettebb, kódolási munkafolyamatokat célzó AI modell, amely a fejlesztők számára megnyitja az utat a hosszú távú, komplex feladatok automatizált támogatásához és hatékonyabb végrehajtásához, miközben jelentősen csökkenti az erőforrásigényt is. Ideális többfájlos refaktoráláshoz, hosszútávú hibakereséshez, CI/CD folyamatokhoz és nagy projektek megbízható kódgenerálásához.

💎 ElevenLabs – Hangklónozás másodpercek alatt

Az ElevenLabs egy AI-alapú hangklónozási és szöveg-hang (text-to-speech) platform, amely lehetővé teszi, hogy realistikus, emberi hangokat generálj néhány másodperc alatt. A platform támogatja a többnyelvű hangklónozást, így akár különböző nyelven is létrehozhatsz professzionális minőségű hangfelvételeket. Különösen hasznos podcastokhoz, audiobookokhoz, videókhoz, és ügyfélszolgálati alkalmazásokhoz.

👉 Próbáld ki: ElevenLabs

📊 Gépi tanulás alapok – Mi az és hogyan működik?

A gépi tanulás (Machine Learning) az egyik legfontosabb mesterséges intelligencia alág, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy explicit programozás nélkül tanuljanak az adatokból és tapasztalatokból. Ahelyett, hogy minden szabályt egyenként programoznánk, a gépi tanulás algoritmusokat használ, amelyek mintázatokat ismernek fel és predikciókat készítenek.

Gépi tanulás típusai:

1️⃣ Felügyelt tanulás (Supervised learning): 

Az adatokat címkékkel látják el, és a modell megtanulja az inputokhoz a helyes outputokat társítani. Például e-mail spam szűrés.

2️⃣ Felügyelet nélküli tanulás (Unsupervised learning): 

Nincsenek előre adott címkék, a modell strukturális mintázatokat keres az adatokban, például csoportosítás (clustering).

3️⃣ Megerősítéses tanulás (Reinforcement learning): 

A modell egy környezetben hoz döntéseket, és a visszacsatolás alapján (jutalom vagy büntetés) tanul a jobb eredmények eléréséhez.

📬 Te mire használod az AI-t?

💬 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.