-
Cum monitorizezi modelele LLM în 2026: Platforme și bune practici explicate simplu
În 2026, monitorizarea modelelor LLM devine esențială pentru orice afacere care folosește AI. Articolul explică pe scurt ce înseamnă observabilitatea LLM, compară principalele platforme și oferă recomandări practice pentru implementare, pe înțelesul tuturor.
-
Tail Control: Cum asigurăm fiabilitatea workflow-urilor AI agentice în business
Tail control-ul reprezintă cheia pentru automatizări AI fiabile: nu doar viteza sau acuratețea medie contează, ci și controlul extremelor și al variației. Companiile pot crește predictibilitatea și siguranța workflow-urilor AI aplicând strategii precum timeout-uri adaptive, redundanță și monitorizare activă.
monitorizare AI
Arhiva
Categorie postare
Postari recente
- Cum crești robustețea modelelor AI cu augmentare multimodală și teste adversariale: Ghid practic cu AugLy
- Colaborarea public-privat: cheia rezilienței operaționale în fața riscurilor majore
- De ce vizibilitatea AI este cheia securității în companii: Explicații simple pentru un subiect complex
- AI-ul care dă aripi roboților: Cum MIT a crescut viteza roboților zburători de 4,5 ori
- Cine verifică setările implicite ale modelelor AI? 5 capcane ascunse în scikit-learn pentru business (pe înțelesul tuturor)
Etichete
afaceri AI AI act AI algoritmi AI enterprise AI productivitate AI utilizări algoritmi analiză date analiză de date automatizare automatizare business automatizare procese bias AI business companii căutare semantică decizii automate digitalizare eficiență energetică embedding-uri etică AI guvernanță AI implementare AI inovație inteligență artificială limite AI Machine Learning managementul riscului managementul riscurilor productivitate Python RAG red teaming reglementare reglementare AI robotică Securitate AI securitate cibernetică securitate date tehnologie tehnologie business transformare digitală vehicule autonome vulnerabilități AI
