Artykuły według tagu: llm-optimization

Dostrajanie AI do pisania technicznego: lekcje po porażce | praktyka IT

Jak spersonalizować model językowy do treści technicznej. Praktyczne kroki do dostrojenia, konfiguracji hiperparametrów i oceny jakości. Dowiedz się, jak uniknąć porażek.

Meta-Harness optymalizuje LLM lepiej niż inżynierowie

System Meta-Harness automatyzuje harnessy LLM z dostępem do 10 mln tokenów. Wyniki: +7,7 p.p. w klasyfikacji, 1. miejsce na TerminalBench-2. Zapoznaj się ze szczegółami dla swoich projektów.

TurboQuant: kompresja KV-cache’u AI bez strat

Dowiedz się, jak TurboQuant od Google kompresuje pamięć transformerów do 3 bitów za pomocą PolarQuant i QJL. Benchmarki na Gemma, Mistral. Optymalizacja dla programistów AI.

TurboQuant: 3-bitowy KV-cache dla LLM bez strat

Dowiedz się, jak Google TurboQuant kompresuje key-value cache LLM do 3 bitów, przyspieszając inferencję 8-krotnie. Benchmarki na Gemma/Mistral, zastosowanie w RAG. Dla programistów.

Toolc: proxy dla MCP w VS Code — oszczędność 60%

Optymalizuj serwery MCP dla agentów VS Code z toolc na Go. Obniżenie tokenów do 60%, benchmarki modeli. Zainstaluj i przetestuj oszczędności.

Jaskiniowy LLM: oszczędność tokenów do 87%

Dowiedz się, jak styl jaskiniowca skraca tokeny LLM średnio o 65% przy zachowaniu dokładności. Benchmarki, przykłady kodu i narzędzie caveman dla deweloperów. Optymalizuj zapytania API już teraz.

SCALE framework do optymalizacji kosztów LLM

Framework SCALE zmniejsza przekroczenie budżetu na funkcję AI trzykrotnie bez utraty retention. Diagnoza driverów, smart routing, cache, metryki. Instrukcja dla PM i DevOps.

Obniżenie kosztów na AI do $20/mies.: MiniMax i routing

Dowiedz się, jak zoptymalizować koszty na LLM z $200 do $20/miesiąc. Subskrypcje MiniMax, Kimi K2.5, kaskadowy routing. Rzeczywiste benchmarki i setup dla production-agentów. Testuj sam.

Dual-Process Architecture dla agentów AI

Jak podzielić AI na «świadomość» i «odruchy» dla reakcji 16 ms. Realizacja techniczna, benchmarki, integracja w UE5/Unity.