Modelele de limbaj mari (LLM): cum generează text
Cum generează text un model de limbaj mare: tokeni, predicția cuvântului următor, preantrenare, reglare fină, fereastra de context și temperatura, pe înțeles.
Inteligență artificială
Inteligența artificială a trecut în câțiva ani din laboratoare în telefoanele tuturor. Ghidurile de aici explică, fără formule, cum învață un model, de ce greșește uneori cu atâta siguranță și cum o folosești cu discernământ.
Ghidul complet
Inteligența artificială explicată: ghid complet pe înțeles
Ce este inteligența artificială, cum învață din date, ce tipuri există, ce poate și ce nu poate face, riscurile reale și cum o folosești cu discernământ.
Toate articolele din secțiune
Prompturile: cum formulezi cereri clare pentru un asistent AI
Cum scrii un prompt bun pentru un asistent AI: rol, sarcină, context, format și limite, exemple înainte și după, șabloane și greșeli de evitat.
Deepfake-urile: cum sunt create și cum le recunoști
Ce sunt deepfake-urile, cum se creează clipurile și vocile false, la ce escrocherii servesc, semnele vizuale și audio de alarmă și ce faci dacă ești țintă.
Regulamentul european privind AI (AI Act) pe scurt
AI Act pe înțeles: cele patru niveluri de risc, practicile interzise, obligațiile pentru sistemele cu risc ridicat, transparența și drepturile tale.
Inteligența artificială în viața de zi cu zi: exemple concrete
Unde întâlnești AI într-o zi obișnuită: telefon, e-mail, navigație, bancă, cumpărături, sănătate și casă, ce face fiecare sistem și ce setări poți controla.
Generarea de imagini cu AI: cum funcționează difuzia
Cum creează AI o imagine dintr-o descriere: zgomot, difuzie inversă, spațiu latent, legătura text-imagine, erorile tipice și regulile de folosire.
Halucinațiile AI: de ce inventează uneori modelele
De ce inventează asistenții AI fapte, surse și cifre: tipuri de halucinații, cauzele lor tehnice, semnele de alarmă și metode practice de verificare.
Rețelele neuronale: cum învață un model din date
Cum învață o rețea neuronală: neuroni artificiali, ponderi, straturi, funcția de pierdere, coborârea pe gradient și propagarea înapoi, fără formule.
Învățarea automată (machine learning) explicată simplu
Învățarea automată pe înțeles: învățare supravegheată, nesupravegheată și prin întărire, date de antrenare și test, supraînvățare și evaluarea unui model.