Mākslīgā intelekta (MI) uzvedņu jeb promptu izveides principi un piemēri
Mākslīgā intelekta rīki

Mākslīgā intelekta (MI) uzvedņu jeb promptu izveides principi un piemēri

Meta uzvednes jeb meta prompts: īsais ceļvedis
Mākslīgā intelekta rīki

Meta uzvednes jeb meta prompts: īsais ceļvedis

5 iemesli, kāpēc Skillshare ir viena no labākajām mācību platformām
Skillshare

5 iemesli, kāpēc Skillshare ir viena no labākajām mācību platformām

In Gemini

Google AI abonementa koplietošana ģimenē un AI funkciju limiti

Līdz ar Gemini funkciju limitiem kļūst arvien svarīgāk saprast, kā maksimāli efektīvi izmantot Google sniegtās iespējas – viens no biežāk uzdotajiem jautājumiem apmācībās par AI rīkiem. Plānojot mākslīgā intelekta rīku un mākoņkrātuves koplietošanu ģimenē, viens no biežākajiem jautājumiem ir: vai, iegādājoties maksas Google AI Premium abonementu un pievienojot ģimenes locekļus, katrs iegūst pilnvērtīgu maksas Gemini kontu ar personīgajiem limitiem? Atbilde nav vienkārša, tādēļ izskatīsim detalizēti: mākoņkrātuve un standarta pakalpojumi tiek kopīgoti lieliski, tomēr mākslīgā intelekta…

Read More
In Prototipēšana

No idejas skices līdz strādājošam kodam: labākie AI rīki web lapu un lietotņu prototipēšanai

Digitālo produktu izstrādes cikls gadiem ilgi balstījās uz stingru un bieži vien lēnu secību: lietotāju izpēte, zemas detalizācijas skices (wireframes), vizuālais dizains grafiskajos redaktoros, klikšķināmu prototipu sagatavošana, nodošana programmētājiem (hand-off) un tikai tad — pirmā reālā koda rinda. Šis process nereti prasīja nedēļas vai pat mēnešus, pirms komanda varēja validēt produkta lietojamību un tehnisko dzīvotspēju reālā vidē. Mākslīgā intelekta (MI) integrācija ir fundamentāli mainījusi šo dinamiku. Robeža starp statisku vizuālo maketu un funkcionējošu lietotni strauji…

Read More
In Mākslīgā intelekta rīki

Meta uzvednes jeb meta prompts: īsais ceļvedis

Mārketinga nozarē bieži tiek atkārtota atziņa: “Mākslīgā intelekta sniegtais rezultāts ir tieši tik kvalitatīvs, cik kvalitatīva ir tava ievade.” Tomēr realitātē vairums mārketinga speciālistu nav un viņiem arī nevajadzētu būt profesionāliem “uzvedņu inženieriem” (prompt engineers). Mēs kā mārketinga speciālisti visbiežāk pārzinām stratēģiju, taču dažkārt pietrūkst tehnisko nianšu, lai paskaidrotu AI, kādu tieši toni, struktūru vai stilistiku mēs sagaidām. Šeit talkā nāk meta-uzvednes (angļu val. Meta-Prompting). Tā vietā, lai stundām ilgi eksperimentētu ar instrukciju formulēšanu, jūs…

Read More
In Google optimizācija (SEO)

GEO (AI SEO) optimizācija un e-komercijas 4 slāņi 2026. gadā

Šī ir padziļināta analīze un stratēģiskais ceļvedis e-komercijas līderiem, papildināts ar aktuālajiem datiem par 2026. gada digitālā mārketinga tendencēm. Šajā gadā e-komercija ir šķērsojusi “atslēgvārdu laikmetu” un iegājusi Aģentu Ekonomikas (Agentic Economy) fāzē. Tas nozīmē, ka jūsu klients bieži vien nav cilvēks, bet gan AI asistents (piem., uzlabots Gemini, ChatGPT vai Perplexity), kurš veic izpēti cilvēka vietā. Zemāk ir izvērsta 4 slāņu stratēģija, lai uzvarētu šajā jaunajā realitātē. 1. SXO — meklēšanas pieredzes optimizācija (Search…

Read More
In Gemini

Mākslīgā intelekta paškritika: kā ar prasmīgām uzvednēm novērst halucinācijas

Lielo valodu modeļu (large language models jeb LLM) “halucinācijas” nav kļūda to programmatūras kodā, bet gan to arhitektūras (autoregresīvās prognozēšanas) dabisks rezultāts. Lai šo problēmu risinātu, nepietiek tikai ar jautājuma uzdošanu; ir fundamentāli jāmaina veids, kā modelis apstrādā informāciju savā konteksta logā (context window). 1. Problēmas sakne: lineārā prognozēšana Lielie valodu modeļi ģenerē tekstu pakāpeniski – vārdu pa vārdam (jeb marķieri pa marķierim, kurus sauc par tokeniem). Brīdī, kad modelis izvēlas nākamo vārdu, tas balstās…

Read More