AI Engineering & Development, pagina 7 din 9

Ghiduri tehnice de AI engineering: LLM-uri, RAG, agenți, API-uri și bune practici de producție, explicate în română pentru developeri și echipe tehnice.

  • 55–63 din 79 de articole ale temei

Articolele din AI Engineering & Development, pagina 7

AI evals: cum evaluezi un model AI (LLM) în producție

Un LLM care „merge bine în demo" cade tăcut în producție: regresii la fiecare schimbare de prompt, halucinații intermitente, drift. Iată cum construiești un harness de evals care prinde problemele înainte să le vadă utilizatorii.

15 min de lectură

AIOps: cum folosești AI pentru DevOps și SRE în 2026

AIOps aduce AI-ul în operațiunile IT: detecție de anomalii, triaj de alerte, root-cause analysis și incident response asistat. Iată cum funcționează în 2026, ce unelte reale folosești și unde trebuie să rămână omul în buclă.

9 min de lectură

Context Engineering: noua competență critică în AI pentru 2026

Dacă promptingul a fost competența anului 2023, context engineering este competența anului 2026. Explicăm ce este, cu ce diferă de prompt engineering, din ce e compus contextul unui model și de ce această disciplină decide, în practică, dacă un agent AI funcționează sau eșuează.

9 min de lectură

Computer Use și Browser Agents: AI-ul care îți operează calculatorul

Cea mai spectaculoasă capabilitate AI a momentului: agenți care văd ecranul, mișcă mouse-ul și tastează ca un om, automatizând munca de back-office din orice aplicație — chiar și fără API. Explicăm ce sunt computer use și browser agents, cine le oferă în 2026, cum funcționează, ce riscuri au și cum le folosești responsabil.

9 min de lectură

Cursurile recomandate cel mai des în AI Engineering & Development

79 din cele 79 de articole ale temei se încheie cu un curs care continuă subiectul; acestea trei apar cel mai des. Un curs costă 499 lei pe lună, TVA inclus, iar din fiecare poți citi gratuit un fragment din prima lecție, fără cont.