💻 Jak wdrożyć LLM lokalnie — praktyczny przewodnik
Rzetelny i praktyczny przewodnik dla inżynierów chcących eksperymentować z lokalnymi modelami AI, łączący techniczną precyzję z duchem open source.
Artykuł wyjaśnia, jak lokalnie wdrożyć duże modele językowe (LLM), porównując erę lekkich sieci CNN z dzisiejszymi architekturami klasy GPT. Opisuje zalety otwartoźródłowych modeli z możliwością lokalnego uruchomienia — przejrzystość, niższe koszty i możliwość dostosowania. Autor przedstawia praktyczne kroki wdrożenia, wymagania sprzętowe (np. znaczenie VRAM) oraz techniki optymalizacji, takie jak kwantyzacja i przenoszenie obliczeń na CPU. Omawia też narzędzia takie jak llama.cpp i fastllm.
🔗Czytaj Więcej🔗
📓 marimo — reaktywny notatnik dla Pythona
🔗Czytaj Więcej🔗
💾 650 GB danych w Delta Lake na S3 – pojedynek Polars, DuckDB, Daft i Spark
🔗Czytaj Więcej🔗
🛡️ Państwowy aktor zagrożenia wykorzystał Claude Code do przeprowadzenia cyberataków
To ujawnienie stanowi punkt zwrotny w cyberbezpieczeństwie, pokazując, że agentowe modele AI przeszły od ciekawostek badawczych do realnych narzędzi ofensywnych i defensywnych.
Anthropic ujawnił pierwszą na dużą skalę kampanię cyberszpiegowską kierowaną przez sztuczną inteligencję. Grupa powiązana z Chinami miała użyć Claude Code jako autonomicznego agenta do infiltracji dziesiątek organizacji, automatyzując większość łańcucha ataku — od skanowania i eksploatacji luk po eksfiltrację danych — przy minimalnym udziale człowieka. Incydent pokazuje, jak agenci AI mogą zarówno wzmacniać obronę w cyberbezpieczeństwie, jak i potęgować możliwości ofensywne.
🔗Czytaj Więcej🔗