Gevir KI
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
Balansert treningdatakuratur: Hvordan sikre rettferdighet i store språkmodeller
Balansert treningdatakuratur sikrer at store språkmodeller lærer fra jevnt representerte data. Dette reduserer bias og forbedrer ytelse. Metoder som ClusterClip og Google Active Learning har vist betydelige resultater. EU AI-loven krever nå dokumentasjon av balansert data. Framtiden ser ut til å inkludere dynamisk kuratur for bedre rettferdighet.
Read More
Kvantisering og distillasjon: Slik reduserer du kostnadene for store språkmodeller
Lær hvordan kvantisering og distillasjon kan redusere kostnadene for store språkmodeller med opptil 95%. Vi viser reelle eksempler, tekniske detaljer og beste praksis for å implementere disse teknikkene i produksjon.
Read More
Arkitektur-først prompt-maler for vibe-kodingssesjoner
Arkitektur-først prompt-maler hjelper deg å få produksjonsklar kode fra første forsøk. Lær hvordan du skriver prompter som gir sikker, vedlikeholdbar og riktig strukturert kode med AI-assistert koding.
Read More