Mniejszy model, lepszy proces. Trzy podejścia do tej samej selekcji
Trzy podejścia do tej samej selekcji: duży model na końcu procesu, ten sam model krok wcześniej i hybryda z małym…
Wiedza
Piszę o tym, co sprawdzam w praktyce: architektura IT, lokalna AI i decyzje technologiczne. Z pomiarami, bez marketingu.
-
-
Jak AI może przejrzeć tysiące elementów i nie zabrać człowiekowi decyzji
Deduplikacja, ocena według kryteriów, porównania parami i kalibracja na prawdziwych wynikach. Wzorzec z liczbami i pułapkami.
-
Jeden model to za mało. Jak zarządzać portfelem modeli AI
Role modeli w portfelu, kryteria wyboru, routing zapytań i katalog modeli prowadzony jak katalog systemów IT.
-
Ile naprawdę daje lokalne AI? Jak mierzyć wydajność modeli i liczyć koszt
Pomiary siedmiu modeli na MacBooku Pro M5 Max: co mierzyć, skąd biorą się różnice i jak liczyć koszt lokalnie i…
-
Suwerenna AI. Jak zbudować środowisko AI dla organizacji, które nie mogą wysłać danych do chmury
Klasyfikacja danych, architektura lokalnego środowiska AI i to, jak przeniósłbym ten układ do organizacji z danymi poufnymi.
-
Co się psuje, gdy AI wychodzi z prezentacji do prawdziwej pracy
Siedem awarii z mojego PoC lokalnej AI: objaw, przyczyna i zasada. Plus lista kontrolna przed uznaniem wdrożenia AI za gotowe.
Masz podobny problem w swojej organizacji?
Napisz, z czym przychodzisz. Umówimy krótką rozmowę i powiem, czy i jak mogę pomóc.