🤯 Te már próbáltad ChatGPT-5.2-öt?

Szia! 👋

Az OpenAI visszavágott a Gemini 3 és Claude Opus 4.5 ellen: megérkezett a GPT-5.2, a Disney pedig 1 milliárd dollárral vásárolta be magát az AI-ba. Mutatom, hogyan használj XML tageket a promptjaidban!

📰 Ma a Hello AI-ban:

• 📌 GPT-5.2 - ⏱️ 1,5 perc

• 📌 XML tagek - ⏱️ 2 perc

• 📌 Disney + OpenAI - ⏱️ 1 perc

• 📌 Motion AI - ⏱️ 15 mp

• 📌 Self-Attention - ⏱️ 45 mp

⏱️ Teljes olvasási idő: ~5,5 perc

💻 GPT-5.2: megérkezett az OpenAI új csúcsmodellje

Az OpenAI december 11-én jelentette be a GPT-5.2-t, amely óriási kontextusablakkal, jelentősen csökkentett hallucinációval és pontosabb eszközhasználattal érkezett. Három variánsban elérhető Plus felhasználók számára: Auto (eldönti meddig gondolkodjon), Instant (azonnali válasz), Thinking (hosszabb gondolkodás). Pro felhasználóknak megjelent a Pro (legjobb) modell is.

🎯 Miért fontos? Ez az OpenAI közvetlen válasza a Google Gemini 3 és Claude Opus 4.5 által beállított mércére. A GPT-5.2 kifejezetten professzionális tudásmunkára optimalizált - komplex kutatás, elemzés, kódolás, üzleti döntéstámogatás. Nem csak chat, hanem igazi AI knowledge worker.

📝 Több helyen is olvastam, hogy egyesek nem elégedettek vele. Vannak akik “butábbnak” érzik a modellt az előzőekhez képest, de vannak akiknek egyes feladatokban meglepően jól teljesített.

Két érdekes feladatot próbáltam ki vele, amit láttam LinkedIn-en. A csatolom a képeket és itt hagyom őket.

🏗️ XML tagek: így lesz a promptod 10x strukturáltabb

Az XML tagek használata a promptokban arra jó, hogy egy bonyolult kérést jól elkülönített, címkézett blokkokra törj, amit a modell sokkal könnyebben "átlát" és követ.

📋 Mire jók az XML tagek?

✨ Különválasztod az instrukciókat, kontextust, inputot - a modell kisebb eséllyel keveri össze ezeket

✨ Logikai struktúrát építhetsz - beágyazott blokkokkal

✨Strukturált kimenetet kérhetsz, amit programból később könnyű feldolgozni

⚙️ Minta:

<prompt> 
 <instructions> Viselkedj úgy, mint egy pénzügyi elemző vagy. Rövid, tömör magyarázatot adj. 
 </instructions> 

 <context> Itt lehet hosszabb háttérszöveg, dokumentum, 
 stb.</context> 

 <task> Hasonlítsd össze a két cég pénzügyi 
 teljesítményét.</task> 

 <input_data> Itt a táblázat/nyers adatok 
 szövegben.</input_data> 

 <output_format> Először 3–5 soros összefoglaló. Utána egy
 rövid konklúzió bekezdés </output_format> 
</prompt>

🎯 Konkrét használati minták:

1️⃣ Egyszerű kérdés-válasz:

<instructions>Magyarázd el közérthetően, magyarul.</instructions>
<question>Mi az a reinforcement learning?</question>

2️⃣ Gondolatmenet szétválasztása:

<thinking>Ide kérem a részletes gondolatmenetet.</thinking>
<answer>Ide jöjjön a végső, rövid válasz.</answer>

3️⃣ Dokumentumelemzés:

<instructions>Elemezd a dokumentumot.</instructions>
<document>Teljes szöveg ide</document>
<queries>
  - Mi a fő téma?
  - Milyen kockázatok vannak?
</queries>

💡 Best practice-ek:

• ✅ Következetes tagnevek - ha egyszer <instructions>, akkor mindig így használd

• ✅ Beszédes nevek - <user_query>, <examples>, <constraints> érthetőbb, mint <a>, <b>

• ✅ Ne vidd túlzásba - kisebb kérdéseknél csak zaj, nagy promptoknál jön ki az előnye

• ✅ Egységes struktúra - egy projektben ugyanaz a tag-séma = stabilabb teljesítmény

🔄 XML vs. Markdown / JSON:

• XML - bemeneti prompt rendezésére (instrukciók, kontextus, példák)

• JSON - kimenet struktúrázására

• Markdown - megjelenítéshez jó, de gép által generált promptoknál XML átláthatóbb

🎁 Összegzés: Az Anthropic, OpenAI dokumentációja kifejezetten ajánlja XML-szerű tageket prompt-struktúrára. Próbáld ki a következő bonyolult promptodnál

💰 Disney 1 milliárd dollárért beszállt az OpenAI-ba

A Disney 1 milliárd dolláros befektetéssel hároméves stratégiai partnerséget kötött az OpenAI-val: a Sora és ChatGPT Images legálisan használhat több, mint 200 Disney-karaktert (Marvel, Pixar, Star Wars) rajongói videókhoz és képekhez, a Disney pedig OpenAI API-kra épít új termékeket a Disney+ platformra.

💎 Motion - AI produktivitás app

A Motion egy AI-alapú produktivitás alkalmazás, amely automatikusan ütemezi a feladatokat, kezeli a projekteket és naptárakat, és integrálja a jegyzeteket és dokumentumokat. Az AI segít a csapatoknak időt spórolni és a magas értékű munkákra fókuszálni.

👉 Próbáld ki: Motion

📊 Self-Attention: hogyan "figyel" egyszerre minden szóra az AI

A self-attention egy olyan mechanizmus, amely minden bemeneti tokenre dinamikusan kiszámítja, hogy a többi token mennyire fontos a jelentése szempontjából - ez a transzformer-alapú nagy nyelvi modellek kulcseleme. A modell egy teljes szekvenciát egyszerre "lát", és minden tokenhez kiszámítja a figyelmi súlyokat, így jól tud hosszú távú függőségeket kezelni.

Hogyan működik?

• 1️⃣ Minden tokenből három vektort számolunk: query (Q), key (K) és value (V) 

• 2️⃣ A query vektort skalárisan szorozzuk az összes key vektorral

• 3️⃣ Softmax függvény normalizálja a pontszámokat valószínűségekké

• 4️⃣ A value vektorok súlyozott összege adja az új, kontextusban gazdag reprezentációt

📬 Mondj egy véleményt a hírlevelemről!

Küldd el az őszinte véleményedet a hírlevelemről. Lehet rövid, hosszú, mi tetszik, mi nem, miért olvasod stb.

📨 Csak válaszolj erre az emailre.