Noutăți

NER: extragerea entităților din documente cu AI

Cum transformăm nume de firme, date și locuri din documente în informații verificabile: NER, OCR, normalizare, evaluare și integrare controlată în CRM.

Citește articolul

Analiza sentimentelor cu AI: feedback util pentru firme

Cum analizăm recenziile și mesajele cu AI: polaritate, teme, română, evaluare și dashboarduri. Exemple clare, calcule demonstrative și verificarea rezultatelor.

Citește articolul

Alinierea AI în firme: obiective, permisiuni și evaluare

Ce înseamnă alinierea AI și cum o abordăm într-o aplicație de firmă: obiective verificabile, limite de acces, aprobări, teste și monitorizare.

Citește articolul

ANI, AGI și ASI: diferențe și evaluarea capacităților AI

Ce înseamnă AI specializată, generală și superinteligență. Separăm generalitatea, performanța și autonomia, cu scheme și criterii de evaluare pentru firme.

Citește articolul

Deep learning: rețele neuronale și aplicații pentru firme

Cum funcționează deep learning: straturi, antrenare și inferență. Exemple pentru firme, modele preantrenate, date, resurse și evaluarea aplicației.

Citește articolul

Învățare supervizată, nesupervizată și prin întărire

Cum alegi metoda de machine learning: etichete, grupuri sau recompense. Exemple pentru firme, scheme, evaluare și pregătirea datelor.

Citește articolul

Competențe AI pentru angajați: utilizare și verificare

Cum pregătești angajații pentru AI: date permise, cereri clare, verificarea răspunsurilor, aprobări și exerciții practice pentru fiecare rol.

Citește articolul

AI în marketing: aplicații, conținut și rezultate măsurate

Cum folosești AI în marketing pentru conținut, segmentare, leaduri și campanii. Flux de aprobare, costuri și exemple de măsurare pentru firme.

Citește articolul

Tipuri de agenți AI: arhitecturi și autonomie pentru firme

Agenți AI reactivi, cu stare, obiective, utilitate și învățare. Arhitecturi LLM, sisteme multi-agent, MCP, A2A și aprobări explicate pentru firme.

Citește articolul

AI generativă, discriminativă și predictivă: diferențe pentru firme

AI generativă, modele discriminative și predicții: diferențe, exemple pentru firme, date necesare și evaluare. Cum alegi între generare, clasificare și estimare.

Citește articolul

Modele lingvistice mici (SLM): când le alegi în locul unui LLM?

Ce este un SLM și când merită pentru o firmă: sarcini, rulare locală, memorie, cuantizare, costuri și teste. Comparație practică între modele mici și LLM-uri.

Citește articolul

RAG, fine-tuning sau prompt engineering: cum alegi?

Alege între prompt engineering, RAG și fine-tuning după date, comportament, evaluare și costuri. Exemple, scheme și criterii pentru aplicații AI de business.

Citește articolul

Procesarea limbajului natural (NLP) pentru firme

Ce este NLP și cum transformă emailurile și documentele în date utile: clasificare, extragere, căutare și rezumare. Exemple, scheme și criterii de evaluare.

Citește articolul

Fereastra de context AI: ce este și cum influențează aplicațiile

Ce este fereastra de context AI, cum împărțim spațiul între documente și răspuns și ce rol au memoria, RAG și compactarea. Scheme și exemple practice.

Citește articolul

Echipa DeepSeek Harness publică un prototip de agent AI pentru sarcinile din GitHub

dsh-superagent coordonează cereri autorizate, sesiuni de lucru și rezultate pentru revizuire. Codul public are stadiul de prototip de cercetare.

Citește articolul

Tokenii AI: ce sunt, costuri și limite pentru aplicații

Ce sunt tokenii AI, cum influențează costurile unei aplicații și ce diferență există între context, ieșire, cache și limitele API. Exemple și scheme.

Citește articolul

Ce este un LLM și cum funcționează un model lingvistic mare

Ce este un LLM, cum generează răspunsuri și ce rol au tokenii, antrenarea, contextul, documentele și instrumentele într-o aplicație pentru firmă.

Citește articolul

AI, machine learning și deep learning: diferențe și exemple

Diferențele dintre AI, machine learning și deep learning, explicate prin scheme, exemple de business și criterii pentru alegerea unei soluții potrivite.

Citește articolul

Tipuri de inteligență artificială: ghid pentru firme

Ce înseamnă machine learning, AI generativă, LLM și agenți AI. Clasificări, scheme și exemple pentru alegerea unei aplicații potrivite firmei.

Citește articolul

Google deschide accesul general la Gemini Computer Use pentru automatizarea interfețelor

Instrumentul este disponibil prin Interactions și GenerateContent. Agenții propun acțiuni pe ecran, iar aplicația le execută cu controale de siguranță.

Citește articolul

TikTok reunește protecția mărcilor și regulile pentru reclamele cu AI într-un nou centru

Brand Safety Center adună resurse despre vecinătatea reclamelor, reputație și transparența AI. Setările campaniilor se aplică separat, în Ads Manager.

Citește articolul

ServiceNow aduce fluxuri de lucru în ChatGPT și extinde parteneriatul cu OpenAI

Pluginul MCP este disponibil, iar integrarea păstrează regulile și permisiunile firmei. Codex, securitatea și evaluările vocale au calendare separate în 2027.

Citește articolul

Meta actualizează Andromeda, sistemul care selectează reclamele pe Facebook și Instagram

Noua arhitectură reunește selecția și evaluarea reclamelor pe GPU. Meta raportează peste un miliard de evaluări pe secundă pentru fluxul aflat în producție.

Citește articolul

Google și OpenAI susțin un control comun pentru folosirea website-urilor la antrenarea AI

Semnalul propus în robots.txt păstrează controalele existente. Google indică începutul lui 2027, iar OpenAI anunță implementarea în lunile următoare.

Citește articolul