Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: kodeinspeksjon

Undervisning med Vibe Coding: Lære arkitektur ved å analysere AI-kode
  • August 9, 2025
  • Comments 8
  • Teknologi og kunstig intelligens

Undervisning med Vibe Coding: Lære arkitektur ved å analysere AI-kode

Vibe coding er en ny metode for å lære programvarearkitektur ved å analysere AI-generert kode før man skriver den selv. Studier viser at studentene forstår arkitektur 42 % raskere og bygger bedre systemer. Denne metoden endrer hvordan vi lærer programmering.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (162)
  • Verktøy og plattformer (8)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Slik kommuniserer du AI-sikkerhet: En guide til usikkerhet og tillit
Slik kommuniserer du AI-sikkerhet: En guide til usikkerhet og tillit
By Marvin Belen
Oppmerksomhetsmekanismer i generativ AI: Fra Self-Attention til Flash Attention
Oppmerksomhetsmekanismer i generativ AI: Fra Self-Attention til Flash Attention
By Marvin Belen
Lokalisering av generativ AI: Slik tilpasser du innhold globalt
Lokalisering av generativ AI: Slik tilpasser du innhold globalt
By Marvin Belen
Når store språkmodeller bør avstå: Designe sikre ikke-svar
Når store språkmodeller bør avstå: Designe sikre ikke-svar
By Marvin Belen
Synthetiske data for testing av vibe-kodede apper i stor skala
Synthetiske data for testing av vibe-kodede apper i stor skala
By Marvin Belen

Popular Tags

generativ AI store språkmodeller LLM vibe coding RAG kunstig intelligens maskinlæring prompt engineering GitHub Copilot språkmodeller kvantisering fine-tuning hallucinasjoner generative AI LLM-sikkerhet AI-regulering sikkerhet AI-koding AI-hallusinasjoner transformer arkitektur
Gevir KI

Recent Projects

Kunnskapsdeling for vibe-kodete prosjekter: interne wikier og demos
Generativ AI-lovgivning i USA: California, Colorado, Illinois og Utah
Anonymisering vs. pseudonymisering i LLM-arbeidsflyter: Hva bør du velge?
Kulturell kontekst og lokalisering i globale store språkmodeller
Contrastive Prompting for Reducing Hallucinations in Large Language Models

©2026 hjorthen.org. All rights reserved