Нотатки з лабораторії: агенти, суверенна інфраструктура, дані, видимість і PropTech.
Сторінка 6 з 9 · 102 записів
Який GPU та обладнання обрати для локальних LLM у компанії? Порівняння VRAM, пропускної здатності, моделей та витрат для self-hosted впроваджень у 2026 році.
Малий модель AI vs великий LLM: коли спеціалізований 7B перемагає загальний GPT-4-class, скільки коштує різниця та як обрати правильно для компанії.
MCP (Model Context Protocol) — відкритий стандарт підключення моделей AI до зовнішніх інструментів і даних. Як працює, що дає компаніям і які ризики безпеки несе.
Міграція з OpenAI API на власну модель AI: коли self-hosting LLM окупається, як проходить процес і що взяти з поточної архітектури.
Моделі «мислячі» потужні при складних рішеннях — і повільні, дорогі та порожні, якщо ввімкнути їх насилля. Коли міркування окупається.
Як моніторити агента ШІ, які KPI мають бізнесовий сенс і як побудувати дашборд якості, перш ніж впровадження вийде з-під контролю.
Коли Make та Zapier достатньо, а коли потрібен власний агент AI? Порівняння можливостей, витрат та обмежень no-code vs спеціалізованої архітектури.
Не починай з інструменту, почни з процесу. Як обрати перше впровадження AI, яке має вимірюваний результат і окупається за місяці, а не в обіцянках.
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.
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.
Конкретний план впровадження AI на перші 30 днів: від аудиту процесів через пілот до вимірюваного результату. Без хайпу, з цифрами.
Проблема чорної скриньки AI — це реальний юридичний та операційний ризик. Як XAI, guardrails та human-oversight вирішують її у виробничих системах, сумісних з AI Act.
Конкретні висновки про AI-агентів, суверенну інфраструктуру та видимість у моделях — без спаму.
Бажаєте RSS? /uk/feed.xml