Artykuły według tagu: llm

Ujawnienie MCP od Anthropic: RCE i podwójne standardy

Krytyczna luka RCE w protokole MCP od Anthropic jest ignorowana przez firmę, mimo responsible disclosure. Analiza wektorów ataków i rekomendacje dla deweloperów.

AI-agenci do randek: czy działają cyfrowi bliźniacy?

Rozkładamy eksperyment z agentami AI do wyszukiwania partnerów. Halucynacje, zgodność i etyka — wszystko, co developerzy muszą wiedzieć.

Otwarte modele AI znalazły podatności jak Mythos

Badacze odtworzyli wyniki zamkniętego modelu Mythos za pomocą GPT-5.4 i Claude Opus. Szczegółowa analiza technicznych szczegółów i wniosków.

Asystent AI w czacie służbowym: realizacja techniczna

Jak wdrożyć asystenta AI w czacie służbowym zespołu IT: architektura, przykłady, ograniczenia. Dowiedz się, jak zautomatyzować wsparcie i formułowanie zadań.

SEO przetrwa: prawdziwy GEO i latentna przestrzeń AI

Dowiedz się, dlaczego SEO nie umrze i czym jest prawdziwy GEO. Formujemy markę jako strukturę w latentnej przestrzeni sieci neuronowych. Praktyczne wzorce dla programistów.

Inżynieria promptów dla LLM: techniki produkcji | Przewodnik

Jak sprawić, by usługi LLM działały przewidywalnie? Techniki izolacji XML, Negative Constraints i Format Forcing dla produkcji. Przeczytaj przewodnik.

Uruchomienie LLM bez GPU: przewodnik dla deweloperów | 2024

Jak skonfigurować architekturę klient-serwerową dla lokalnych modeli AI na Linux i Windows. Instrukcja krok po kroku z optymalizacją pod CPU.

Lokalne LLM dla kodu: prywatność bez utraty prędkości

Jak wybrać i skonfigurować lokalne LLM do generowania kodu. Porównanie formatów, optymalizacja pod Apple Silicon, integracja z agentami. Zachowuj prywatność danych bez spowalniania workflow.

Automatyzacja audytu sprzedaży z AI: case study firmy SaaS | rozwiązanie IT

Jak wdrożyć analizę spotkań demo z AI w dziale sprzedaży. Skróciliśmy pracę ręczną o 100%, zwiększyliśmy konwersję o 28%. Architektura, błędy i metryki dla specjalistów IT.

Ograniczenia LLM: dlaczego AI nie umie liczyć bez narzędzi

Rozkładamy systemowe ograniczenia tekstowych modeli AI. Jak LLM przetwarza zapytania i dlaczego bez zewnętrznych narzędzi nie radzi sobie z podstawowymi obliczeniami. Analiza techniczna dla deweloperów.

LLM i oryginalność: eksperyment z apofatycznym AI | Analiza

Eksperyment z Gemini 3.1 Pro udowodnił: LLM reprodukuje autorskie koncepcje bez wskazywania źródła. Jak sprawdzać unikalność generacji AI? Dowiedz się teraz.

Darmowy API NVIDIA: 100+ modeli dla deweloperów

NVIDIA udostępnia darmowy API do ponad 100 modeli sieci neuronowych. Dowiedz się, jak się podłączyć, ograniczenia taryfy i scenariusze użycia. Praktyczny przewodnik dla deweloperów.

LLM w rozwoju: studia przypadków wdrożeń i metryki efektywności

Jak LLM przyspieszają rozwój o 40–50%. Rzeczywiste studia przypadków analityki, prototypowania i testowania. Mierzalne wyniki za rok wdrożenia.

Szkolenie LLM w C# z OpenCL: praktyczny przewodnik

Przewodnik krok po kroku dotyczący szkolenia modeli językowych w C# przy użyciu OpenCL zamiast CUDA. Tworzenie, szkolenie i eksport kompaktowych LLM.

Zakaz Wikipedii wobec AI dla artykułów: nowe zasady

Wikipedia zakazała modeli językowych do generowania artykułów z powodu halucynacji i obciążenia moderatorów. Dozwolona edycja i tłumaczenie. Zapoznaj się z zaktualizowaną polityką dla edytorów.

70% artykułów z inżynierii oprogramowania na arXiv — LLM

Analiza pokazuje dominację LLM w 70% publikacji cs.SE na arXiv od 2022 roku. Szczytowe trendy, powiązane terminy i zmiany polityki platformy. Zapoznaj się z danymi dla rozwoju IT.

Odwrotna inżynieria TiinyAI Pocket Lab: SoC i NPU ujawnione

Analiza architektury TiinyAI Pocket Lab: CIX P1, VeriSilicon NPU, podzielona pamięć 32+48 GB. Dlaczego 120B@20t/s — mit. Benchmarki, porównania z RTX. Dla deweloperów AI.

Duże modele językowe: podstawy i praktyka

Poznaj modele językowe, LLM, tokeny, wersje instruct i multimodalność. Praktyczne uruchomienie Qwen w Colab dla deweloperów. Rozpocznij eksperymenty z otwartymi modelami.

Prompt Caching LLM: KV-cache 10 razy tańszy

Analiza Prompt Caching: jak OpenAI i Anthropic cachują KV attention w celu obniżenia kosztów i opóźnień. Szczegóły techniczne dla deweloperów, przykłady inference. Przyspiesz swoje zapytania LLM.

LLM w rozwoju: dlaczego nie zastąpią programistów

Rozbieramy mity o generatywnym AI w programowaniu. Dlaczego LLM upraszczają rutynę, ale nie rozwiązują realnych zadań. Dla middle/senior dev: fakty bez hype'u. Czytaj analizę.

Kompresja tekstu Brentwick-7 do 50 tokenów

Dowiedz się, jak Cambridge kompresuje teksty do promptów z 98% dokładnością. Metoda Brentwick-7 dla deweloperów: latentna redukcja, embeddingi, rynki. Testujcie sami.

Kwantyzacja LLM: 160 GB modelu na laptopie

Dowiedz się, jak kwantyzować duże LLM do 4-bit bez utraty jakości. Symetryczna/asymetryczna kwantyzacja, kod, benchmarki. Uruchom modele 80B lokalnie — instrukcja dla deweloperów.

Krok po kroku prompty dla LLM: automatyzacja rutyny

Naucz się tworzyć precyzyjne prompty dla Qwen i innych LLM. Automatyzuj rutynowe zadania, takie jak adaptacja konspektów. Instrukcja krok po kroku z przykładami dla programistów.

Architektura AI-asystenta dla spotkań: transkrypcja, LLM, integracja

Krok po kroku przewodnik po tworzeniu AI-asystenta dla wideokonferencji. Dowiedz się, jak skonfigurować transkrypcję, identyfikację mówców i generowanie protokołów za pomocą LLM.

Dialog LLM: tworzenie narzędzia w Go do porównywania modeli językowych

Tworzenie graficznego narzędzia w Go do automatyzacji dialogu między modelami językowymi. Porównywanie LLM, zarządzanie kontekstem, praktyczne zastosowanie dla programistów.

Systemy RAG w Pythonie: implementacja krok po kroku

Dowiedz się, jak działają systemy RAG, dlaczego rozwiązują problemy halucynacji LLM i zbuduj minimalny prototyp w Pythonie z langchain i Chroma. Aktualizuj wiedzę modelu bez retreningu — zacznij teraz!