Articole si perspective despre Inteligenta Artificiala, simularea inteligentei umane cu ajutorul calculatoarelor care sunt programate sa gandeasca ca oamenii si sa le mimeze actiunile.
Lumea ingineriei modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) a evoluat dramatic în ultimul an, cu noi cadre, instrumente de evaluare și soluții gata de producție apărând într-un ritm fără precedent.
Lumea programarii trece printr-o schimbare fundamentala. Ceea ce eu numesc Vibe Coding reprezinta convergenta dintre inteligenta artificiala si recunoasterea vocala pentru a crea o experienta de dezvoltare mai naturala, eficienta si placuta.
Un domeniu care mi-a starnit in mod deosebit interesul este ingineria de prompturi, o tehnica esentiala pentru optimizarea performantei modelelor AI, in special in sarcinile de procesare a limbajului natural (NLP).
Modelele de Inteligenta Artificiala – in special modelele mari de limbaj (LLM) si transformerele pentru viziune – au schimbat modul in care afacerile automatizeaza sarcini, genereaza continut si iau decizii.
Daca ai facut fine-tuning unui LLM si acum te intrebi, "Cum pot sa implementez asta la scara fara sa imi creez propria infrastructura?" – nu esti singur.
Progresia inteligentei sintetice (IS) a fost remarcabila in ultima perioada, fiind in mare parte propulsata de implementarea retelelor neuronale.
Ca developer, abilitatea de a construi sisteme inteligente care pot lua decizii singure este unul dintre cele mai interesante aspecte ale tehnologiilor de ultima generatie.
In calitate de expert in tehnologie si CTO cu mai mult de zece ani de experienta, te voi ghida prin fascinanta lume a retelelor neuronale si a arborilor de decizie.
Hype-ul din jurul agentilor AI este real, dar hai sa taiem prin zgomot. Dupa ce am petrecut ultimele sase luni construind si implementand agenti AI in productie, am invatat ca diferenta dintre un demo si un sistem gata de productie este masiva.
