Gevir KI
Generativ AI i programvareutvikling: Økte produktivitet med AI-kodeassistent
AI-kodeassistenter som GitHub Copilot endrer programvareutvikling. De sparer tid, men kan også øke feil og sikkerhetsrisikoer. Her er hva tallene faktisk sier om produktiviteten, hvilke verktøy som fungerer best, og hvordan du unngår de vanligste fellingene.
Read More
Autentisering og autorisasjonsmønstre for vibe-kodete backends
Vibe coding gjør autentisering rask, men ofte usikker. Lær hvilke mønstre du må legge til manuelt - OAuth 2.0 med PKCE, sikre JWT, RBAC, og autorisasjonskontroller - for å unngå alvorlige sikkerhetsproblemer i AI-genererte backends.
Read More
Grounded Generation med Strukturerte Kunnskapsbasers for LLMs
Grounded generation med strukturerte kunnskapsbasers gjør LLM-er nøyaktige og pålitelige. Den reduserer hallucinasjoner med opp til 50 % og er nå nødvendig i helse, finans og offentlig sektor.
Read More
Sikkerhetsinnovasjoner i generativ AI: Kontekstuelle politikker og dynamiske grenser
I 2026 er sikkerhet i generativ AI ikke lenger en valgmulighet - det er en grunnleggende del av design. Kontekstuelle politikker og dynamiske grenser gjør AI tryggere ved å tilpasse seg brukskontekst og reagere i sanntid.
Read More
Design Patterns Vanlige i Vibe Coding med LLM-er
Vibe coding med LLM-er krever nye designmønstre som fokuserer på enkelhet, konsistens og kontekst. Lær de fem mest brukte mønstrene: vertikal slice, arkitekturdokumentasjon, komponentbibliotek, kontekst-ingeniøring og refaktorering.
Read More
Språk og lydforståelse i multimodale store språkmodeller
Multimodale store språkmodeller kan nå forstå tale og lyd like godt som tekst - med nøyaktighet, rask respons og evne til å tolke stemmefargen. Det endrer hele måten vi snakker med maskiner.
Read More
Kundereise-personalisering med generativ AI: Ekte tidssensitiv segmentering og innhold
Generativ AI transformerer kundereiser ved å tilpasse innhold i sanntid basert på hvert enkelt kundeoppdrag. Bedrifter ser 15-20% økt tilfredshet og 10-15% økt omsetning - men kun hvis de starter riktig.
Read More
Operasjonsmodell for innføring av LLM: Team, roller og ansvarsområder
En effektiv operasjonsmodell for LLM-er krever klare roller, teamstruktur og prosesser - ikke bare teknologi. Lær hvilke roller som er nødvendige, hvordan du bygger teamet, og hva som går galt i de fleste mislykkede implementeringer.
Read More
Konfidensiell computing for privat LLM-inferens: Slik beskytter du data og modeller
Konfidensiell computing lar store språkmodeller analysere sensitive data uten å se innholdet. Med hardvarebaserte sikre områder beskyttes både brukerdata og modellens egne vekter - og gjør AI-bruk i helse, finans og offentlig sektor mulig.
Read More
Komprimeringspipelines og verktøy for bedriftsbaserte LLM-team
Komprimering av store språkmodeller reduserer kostnader og forbruk med opptil 80 %, samtidig som den gjør AI tilgjengelig for edge-enheter og RAG-systemer. Her forklarer vi de fire teknikkene, verktøyene i 2026 og hvordan du starter.
Read More
Cyber sikkerhet og generativ AI: Trusselrapporter, spilleregler og simuleringer
Generativ AI har forandret cyber sikkerhet for alltid. I 2026 er angrep raskere, mer personlig og vanskeligere å oppdage. Denne artikkelen viser hva som skjer i virkeligheten, hvilke trusler som er farligst, og hvordan du beskytter deg.
Read More
RAG: Bedre søk og svar med generativ AI
RAG (Retrieval-Augmented Generation) forbedrer generativ AI ved å kombinere store språkmodeller med eksterne kunnskapsbasers. Den reduserer hallucinasjoner og gir mer nøyaktige svar. I 2026 er RAG en kritisk del av enterprise AI-stakken, med 82% av Fortune 500-selskaper som bruker den. Men implementeringen kan være utfordrende uten riktig ekspertise.
Read More