Az utóbbi időben egyre többen vetik fel az igényt arra, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) számára külön, Markdown vagy JSON formátumú oldalakat hozzanak létre, melyeket kizárólag az ilyen mesterséges intelligencia rendszerek olvasnának. John Mueller, a Google keresőszakértője azonban kritikusan viszonyul ehhez az elképzeléshez, és inkább a hagyományos, jól strukturált HTML oldalak fejlesztését javasolja. Az alábbi cikkben bemutatjuk Mueller álláspontját és azt, hogy mit jelent mindez a weboldalak készítői és SEO szakemberei számára. John Mueller véleménye az LLM-specifikus oldalak kapcsán John Mueller egy online beszélgetés során hangsúlyozta, hogy a Google jelenlegi álláspontja szerint nincs szükség arra, hogy a weboldalak mellé külön, csak LLM-ek számára készült Markdown vagy JSON verziókat hozzanak…

A WooCommerce Customer Review Plugin egy népszerű eszköz, amelyet több mint 80 ezer weboldalon használnak. Nemrégiben azonban egy komoly sebezhetőséget fedeztek fel benne, amely potenciálisan lehetővé teszi a támadók számára, hogy tárolt cross-site scripting (XSS) támadásokat indítsanak. A Wordfence biztonsági cég figyelmeztetése szerint a sebezhetőség lehetővé teszi, hogy a támadók olyan kódokat injektáljanak a weboldalakba, amelyek a felhasználók látogatása során aktiválódnak. A WooCommerce Plugin sebezhetősége A Customer Reviews for WooCommerce plugin célja, hogy segítsen a vállalkozásoknak ösztönözni vásárlóikat a vélemények írására, ezzel növelve a márkával való interakciót. A felfedezett hiba a plugin „author” paraméterében található, amely a bemeneti adatok nem megfelelő tisztításából és a kimeneti adatok elkerülésének hiányából ered. A…

A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése és alkalmazása az utóbbi években robbanásszerűen növekedett, és egyre több kutatás foglalkozik azzal, hogyan lehet javítani az AI rendszerek teljesítményét. Egy friss kutatás során a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói azt vizsgálták, hogy Sergey Brin, a Google társalapítójának javaslata, miszerint a mesterséges intelligenciát fenyegetések hatására lehetne jobban teljesíteni, valóban működik-e. Az eredmények meglepőek voltak, hiszen egyes esetekben a fenyegetések alkalmazása 36%-kal javította a válaszok pontosságát, de a kutatók figyelmeztettek arra, hogy az ilyen módszerek használata kiszámíthatatlan eredményekhez vezethet. A kutatás célja és módszertana A kutatók két bevett vélekedést teszteltek, amelyek a mesterséges intelligencia teljesítményének javítását célozzák: az egyik a jutalmazás, a másik pedig a fenyegetés.…