Články podle tagu: llm

Zranitelnost MCP od Anthropic: RCE a dvojité standardy

Kritická RCE zranitelnost v protokolu MCP od Anthropic je ignorována společností navzdory responsible disclosure. Analýza vektorů útoků a doporučení pro vývojáře.

AI agenti pro seznamování: fungují digitální dvojníci?

Rozkládáme experiment s AI agenty pro hledání partnerů. Halucinace, kompatibilita a etika — vše, co potřebují vědět vývojáři.

Otevřené modely AI našly zranitelnosti stejně jako Mythos

Výzkumníci reprodukovali výsledky uzavřeného modelu Mythos pomocí GPT-5.4 a Claude Opus. Podrobná analýza technických detailů a závěrů.

AI asistent v pracovním chatu: technická realizace

Jak zavést AI asistenta do pracovního chatu IT týmu: architektura, případy použití, omezení. Zjistěte, jak automatizovat podporu a zadávání úkolů.

SEO přežije: skutečné GEO a latentní prostor AI

Zjistěte, proč SEO nezemře, a co je skutečné GEO. Formujeme značku jako strukturu v latentním prostoru neuronových sítí. Praktické patterny pro vývojáře.

Inženýrství promptů pro LLM: techniky produkce | Průvodce

Jak donutit LLM služby pracovat předvídatelně? Techniky XML izolace, Negative Constraints a Format Forcing pro produkci. Čtěte průvodce.

Spouštění LLM bez GPU: průvodce pro vývojáře | 2024

Jak nastavit klientsko-serverovou architekturu pro lokální modely umělé inteligence na Linuxu a Windows. Postupný návod s optimalizací pro CPU.

Lokální LLM pro kód: soukromí bez ztráty rychlosti

Jak vybrat a nastavit lokální LLM pro generování kódu. Srovnání formátů, optimalizace pro Apple Silicon, integrace s agenty. Zachovejte soukromí dat bez zpomalení workflow.

Automatizace auditu prodejů s umělou inteligencí: případ SaaS společnosti | IT řešení

Jak zavést analýzu demo schůzek s umělou inteligencí v prodejní oddělení. Snížili ruční práci o 100 %, zvýšili konverzi o 28 %. Architektura, chyby a metriky pro IT specialisty.

Omezení LLM: proč umělá inteligence neumí počítat bez nástrojů

Rozkládáme systémová omezení textových modelů umělé inteligence. Jak LLM zpracovává požadavky a proč bez externích nástrojů nezvládá základní výpočty. Technická analýza pro vývojáře.

LLM a originalita: experiment s apofatickou AI | Analýza

Experiment s Gemini 3.1 Pro dokázal: LLM reprodukuje autorské koncepty bez uvedení zdroje. Jak kontrolovat unikátnost AI-generace? Zjistěte nyní.

Zdarma API NVIDIA: 100+ modelů pro vývojáře

NVIDIA poskytuje zdarma API k 100+ modelům neuronových sítí. Zjistěte, jak se připojit, omezení tarifu a scénáře použití. Praktický návod pro vývojáře.

LLM v vývoji: případy implementace a metriky efektivity

Jak LLM zrychlují vývoj o 40–50 %. Reálné případy analýzy, prototypování a testování. Měřitelné výsledky za rok implementace.

Výuka LLM v C# s OpenCL: praktický návod

Postupný návod na výuku jazykových modelů v C# pomocí OpenCL místo CUDA. Vytváření, školení a export kompaktních LLM.

Zákaz Wikipedie na umělou inteligenci pro články: nová pravidla

Wikipedie zakázala jazykové modely pro generování článků kvůli halucinacím a zátěži na moderátory. Povolená editace a překlad. Prostudujte aktualizovanou politiku pro editory.

70 % článků o softwarovém inženýrství na arXiv — LLM

Analýza ukazuje dominanci LLM v 70 % publikací cs.SE na arXiv od roku 2022. Špičkové trendy, související termíny a změny politiky platformy. Prozkoumejte data pro IT-vývoj.

Reverzní inženýrství TiinyAI Pocket Lab: SoC a NPU odhaleny

Analýza architektury TiinyAI Pocket Lab: CIX P1, VeriSilicon NPU, rozdělená paměť 32+48 GB. Proč 120B@20t/s – mýtus. Benchmarky, srovnání s RTX. Pro vývojáře AI.

Velké jazykové modely: základy a praxe

Seznamte se s jazykovými modely, LLM, tokeny, instruct-verzemi a multimodálností. Praktické spuštění Qwen v Colab pro developery. Začněte experimentovat s otevřenými modely.

Prompt Caching LLM: KV cache 10× levnější

Rozbor Prompt Caching: jak OpenAI a Anthropic cachují KV attention pro snížení nákladů a zpoždění. Technické detaily pro vývojáře, příklady inference. Zrychlete své LLM požadavky.

LLM ve vývoji: proč není náhradou programátorům

Rozkládáme mýty o generativním AI v programování. Proč LLM zjednodušují rutinu, ale neřeší reálné úkoly. Pro middle/senior dev: fakta bez hype. Čtěte analýzu.

Komprese textu Brentwick-7 do 50 tokenů

Zjistěte, jak Cambridge komprimuje texty do promptů s 98% přesností. Metoda Brentwick-7 pro vývojáře: latentská redukce, embeddingy, trhy. Testujte sami.

Kvantizace LLM: 160GB modelu na notebooku

Zjistěte, jak kvantizovat velké LLM na 4 bity bez ztráty kvality. Symetrická/asymetrická kvantizace, kód, benchmarky. Spusťte 80B modely lokálně — návod pro vývojáře.

Krok za krokem prompty pro LLM: automatizace rutiny

Naučte se vytvářet přesné prompty pro Qwen a další LLM. Automatizujte rutinní úkoly jako adaptace konspektů. Krok za krokem instrukce s příklady pro vývojáře.

Architektura AI asistenta pro schůzky: transkripce, LLM, integrace

Postupný průvodce vývojem AI asistenta pro videokonference. Zjistěte, jak nastavit transkripci, identifikaci mluvčích a generování protokolů pomocí LLM.

Dialog LLM: vytvoření utility v Go pro srovnání jazykových modelů

Vývoj grafické utility v Go pro automatizaci dialogu mezi jazykovými modely. Srovnání LLM, správa kontextu, praktické použití pro vývojáře.