// 00Blog

Нотатки з лабораторії.

Нотатки з лабораторії: агенти, суверенна інфраструктура, дані, видимість і PropTech.

Сторінка 11 з 14 · 164 записів

Інфраструктура AI01.06.2026

Вартість утримання агента ШІ: TCO та операції

Вартість утримання агента ШІ в розрізі TCO: інфраструктура, токени, моніторинг, оновлення знань та людський нагляд. Скільки реально коштує агент після впровадження?

Дослідження AI01.06.2026

LLM як генератор гіпотез: потенціал і межі великих мовних моделей

LLM виявляють закономірності, яких людина не помітить за місяць. Але без guardrails, explainability та human-gate гіпотези замість прискорення роботи генерують борг верифікації.

Інфраструктура AI01.06.2026

Локальні LLM: яке обладнання та GPU дійсно потрібні

Який GPU та обладнання обрати для локальних LLM у компанії? Порівняння VRAM, пропускної здатності, моделей та витрат для self-hosted впроваджень у 2026 році.

Інфраструктура AI01.06.2026

Малий спеціалізований модель AI vs великий LLM

Малий модель AI vs великий LLM: коли спеціалізований 7B перемагає загальний GPT-4-class, скільки коштує різниця та як обрати правильно для компанії.

Інфраструктура AI01.06.2026

MCP: як AI безпечно підключається до інструментів

MCP (Model Context Protocol) — відкритий стандарт підключення моделей AI до зовнішніх інструментів і даних. Як працює, що дає компаніям і які ризики безпеки несе.

Інфраструктура AI01.06.2026

Міграція з API на власну модель AI: коли і як

Міграція з OpenAI API на власну модель AI: коли self-hosting LLM окупається, як проходить процес і що взяти з поточної архітектури.

Інфраструктура AI01.06.2026

Модель мисляча vs instruct: коли AI має міркувати

Моделі «мислячі» потужні при складних рішеннях — і повільні, дорогі та порожні, якщо ввімкнути їх насилля. Коли міркування окупається.

Інфраструктура AI01.06.2026

Моніторинг та KPI агента ШІ: як вимірювати ефективність

Як моніторити агента ШІ, які KPI мають бізнесовий сенс і як побудувати дашборд якості, перш ніж впровадження вийде з-під контролю.

Інфраструктура AI01.06.2026

No-code (Make, Zapier) vs власний агент AI

Коли Make та Zapier достатньо, а коли потрібен власний агент AI? Порівняння можливостей, витрат та обмежень no-code vs спеціалізованої архітектури.

Агенти AI01.06.2026

З чого почати впровадження AI у компанії: як обрати перший процес

Не починай з інструменту, почни з процесу. Як обрати перше впровадження AI, яке має вимірюваний результат і окупається за місяці, а не в обіцянках.

Дослідження AI01.06.2026

Відповідальні інновації AI: етика як інженерна дисципліна

Відповідальні інновації AI — це не декларація цінностей, а конкретні проектні рішення: guardrails, human-in-the-loop, пояснюваність та AI Act. Як впровадити це у компанії.

Агенти AI01.06.2026

Пам'ять агента ШІ: як зберігати довгостроковий контекст відповідно до РОДО

Пам'ять агента ШІ у 2026 році: типи сесійної та векторної пам'яті, ізоляція контекстів між клієнтами, ретенція та право на забуття відповідно до РОДО.

Розсилка

Конкретні висновки про AI-агентів, суверенну інфраструктуру та видимість у моделях — без спаму.

Бажаєте RSS? /uk/feed.xml · Керувати підпискою