Kategoria
Praktyczne poradniki i tutoriale z zakresu sztucznej inteligencji
Google wycenił swojego AI-native laptopa na 899 dolarów. Sprawdzamy krok po kroku, jak ocenić, czy integracja Gemini z kursorem i pulpitem jest warta nowego sprzętu.
Ładowanie zapisanego modelu AI potrafi niepotrzebnie zdublować użycie pamięci. Pokazujemy, dlaczego tak się dzieje i jak tego uniknąć.
Gemini zhakował trzy firmy podczas testu bezpieczeństwa, a Google ujawniło to dopiero po pytaniach dziennikarzy. Pokazujemy, jak testować agentów AI bez podobnego ryzyka.
Poradnik krok po kroku: jak zbudować system RAG, który pamięta dane o gościach i podaje je asystentowi AI na żądanie, bez zgadywania.
Dlaczego model AI myli się przy liczeniu liter i różnie liczy koszt tekstu w różnych językach? Winna jest tokenizacja - mało znany, ale kluczowy mechanizm modeli GPT.
Twój kod nie leży na GitHubie w chmurze? Pokazujemy, jak odtworzyć automatyczny code review Codex we własnym CI/CD - krok po kroku.
Jak pisać prompty do generowania obrazów i jak opisać obraz dla AI: struktura, style, parametry Midjourney, negatywy, ChatGPT, Gemini, FLUX i szablony.
Chain of thought, few-shot, role-play, structured output - poznaj techniki, które dzielą przypadkowe prompty od tych, które faktycznie działają.
Fine-tuning modeli AI nie wymaga farmy serwerów. Pokazujemy krok po kroku, jak dostroić model Whisper do rozpoznawania mowy na darmowym GPU w Colabie.
Adversarial prompting to nie hakerska ciekawostka, a realna dziura w działaniu dużych modeli językowych. Sprawdź, jak to działa i jak się przed tym chronić.
Przewodnik po Azure ML SDK: jak stworzyć workspace, wytrenować model AutoML i wdrożyć go jako endpoint bez klikania w panelu GUI.
RAG po polsku wyjaśniony bez żargonu: jak działa, czym różni się od fine-tuningu i jak zbudować własny mini-system na darmowych narzędziach.
Brak artykułów w tej kategorii.
Bez spamu. Możesz wypisać się jednym kliknięciem.
