Notatki z laboratorium: agenci, suwerenna infrastruktura, dane, widoczność i PropTech.
Strona 7 z 9 · 102 wpisów
Prompt caching LLM w 2026: czym jest cache stałego prefiksu, czym różni się od cache semantycznego i jak ustrukturyzować prompt, żeby trafił w cache.
Prompt engineering dla firm w 2026: techniki które podnoszą jakość LLM, błędy kosztujące tokeny i czas, guardrails, RODO i AI Act w projektowaniu promptów.
Złośliwa instrukcja w treści potrafi przejąć asystenta AI. Czym jest prompt injection i jak budujemy obronę, zanim coś pójdzie nie tak.
Ewaluacja RAG krok po kroku: golden set, metryki faithfulness i relevance, LLM-as-judge, testy regresyjne i ślad audytowy AI Act dla systemów RAG.
Dwie drogi do modelu, który zna Twoją firmę. Kiedy wystarczy RAG, kiedy potrzeba fine-tuningu — i dlaczego najczęściej RAG.
Czym jest reranking w RAG, kiedy cross-encoder bije ANN i jak zbudować pipeline wyszukiwania, który oddaje trafne fragmenty zamiast tylko podobnych.
Dlaczego nadzór ludzki to nie hamulec automatyzacji, lecz jej warunek. Human-gate, explainability i AI Act w jednej architekturze.
Skąd bierze się stronniczość w systemach AI, jak ją mierzyć i ograniczać na każdym etapie: od danych przez model po wdrożenie. Praktyczny przewodnik z perspektywy 2026.
Systemy multi-agentowe AI 2026: kiedy orkiestracja wielu wyspecjalizowanych agentów bije jednego przeciążonego i jak uniknąć pętli, kosztów i chaosu.
Kiedy korzystanie z AI wymaga umowy powierzenia danych (DPA), co musi zawierać i jak uniknąć luk prawnych przy wdrożeniu asystenta lub automatyzacji.
Model, który widzi. Vision AI czyta dokumenty, opisuje zdjęcia i wyciąga dane z obrazów — gdzie to realnie oszczędza godziny.
Głos czy tekst? To nie konkurencja, lecz dwa kanały o różnych mocnych stronach. Kiedy wybrać który — i kiedy oba.
Konkretne wnioski o agentach AI, suwerennej infrastrukturze i widoczności w modelach — bez spamu.
Wolisz RSS? /pl/feed.xml