Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: dynamisk ruting

Spars og dynamisk ruting i store språkmodeller: Hvordan AI blir mer effektiv uten å bli større
  • February 1, 2026
  • Comments 5
  • Teknologi og kunstig intelligens

Spars og dynamisk ruting i store språkmodeller: Hvordan AI blir mer effektiv uten å bli større

Spars og dynamisk ruting i store språkmodeller lar AI-brukere få større kapasitet med mye lavere kostnad. MoE-arkitekturer som RouteSAE og Switch Transformer gjør det mulig å bruke trillioner av parametre uten å øke regnekostnaden dramatisk.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (57)
  • Verktøy og plattformer (6)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Generativ AI i programvareutvikling: Økte produktivitet med AI-kodeassistent
Generativ AI i programvareutvikling: Økte produktivitet med AI-kodeassistent
By Marvin Belen
Autentisering og autorisasjonsmønstre for vibe-kodete backends
Autentisering og autorisasjonsmønstre for vibe-kodete backends
By Marvin Belen
Cyber sikkerhet og generativ AI: Trusselrapporter, spilleregler og simuleringer
Cyber sikkerhet og generativ AI: Trusselrapporter, spilleregler og simuleringer
By Marvin Belen
RAG: Bedre søk og svar med generativ AI
RAG: Bedre søk og svar med generativ AI
By Marvin Belen
Språk og lydforståelse i multimodale store språkmodeller
Språk og lydforståelse i multimodale store språkmodeller
By Marvin Belen

Popular Tags

store språkmodeller generativ AI LLM RAG GitHub Copilot vibe coding kvantisering hallucinasjoner kunstig intelligens generative AI attention mekanisme språkmodeller prompt engineering Cursor Replit vibe koding sikkerhet AI-koding multimodal AI AI i utdanning
Gevir KI

Recent Projects

Finetunede modeller for spesifikke bruksområder: Når spesialisering slår generelle LLM-er
Residual Connections og Layer Normalization i Store Språkmodeller: Grunnleggende for stabil trening
Cyber sikkerhet og generativ AI: Trusselrapporter, spilleregler og simuleringer
Design og godkjenning av sikkerhetsgrenser for enterprise LLM-applikasjoner
Komprimeringspipelines og verktøy for bedriftsbaserte LLM-team

©2026 hjorthen.org. All rights reserved