Идеи

Всички статии
21.10.2026 г.Как да проследявате и контролирате разхода на токени на екипаКак екипите могат да виждат използването на токени в табла и отчети, кои видове работа с ИИ използват най-много токени и как да използват контроли, за да го намалят.
20.10.2026 г.Какво е AI шлюз? Ръководство за маршрутизиране, контрол на разходите и управление на трафика на LLM и агентиAI шлюзът е централно прокси между вашите приложения или AI агенти и моделите, които те извикват, което отговаря за маршрутизирането, контрола на разходите, сигурността и наблюдаемостта на едно място.
19.10.2026 г.Harness инженеринг: какво представлява и как работиДостъпно ръководство за това какво е harness за ИИ и как harness инженерингът определя какво могат да правят ИИ агентите.
16.10.2026 г.Какво е сигурност на LLM? Как да ограничите 10-те основни риска за безопасността според OWASPРъководство за сигурността на LLM, което разглежда OWASP Top 10 за LLM приложения 2026, с реален инцидент и практични защити за всеки риск.
15.10.2026 г.Как да използвате ИИ за учене: 5 метода, които работятПревърнете ИИ в партньор за учене с тестове, разпределен преговор и подкани, които развиват припомнянето, вместо да ви дават готови отговори
15.10.2026 г.Изследвания в областта на ИИ: ключови публикации и водещи инструменти за изследователи (+ добри практики)Ръководство за изследванията в областта на ИИ – от емблематичните публикации и водещите институции до най-добрите ИИ инструменти за проучване и рамка в седем стъпки за ефективното им използване.
14.10.2026 г.Какво представляват MCP инструментите и как AI моделите ги използват?Научете какво представляват MCP инструментите, как AI моделите ги намират и извикват чрез MCP сървъри и как да ги използвате безопасно.
13.10.2026 г.Разходи за ИИ: колко плащат екипите, за да използват ИИ инструментиКак се формират цените на ИИ инструментите, какво определя сметката на екипа и как да сравнявате плановете според свършената с тях работа.
9.10.2026 г.AI агент срещу MCP? Кога да използвате всеки от тях (& когато ви трябват и двата)AI агентите решават какви действия да предприемат, за да достигнат цел, докато MCP е отвореният стандарт, който ги свързва с външни инструменти и данни, а сложните задачи често изискват и двете.