Jak vybrat AI nástroj: rozhodovací průvodce podle potřeby
Než si vyberete AI nástroj, zeptejte se na pět věcí: úkol, rozpočet, jazyk, existující software a kolik samostatnosti mu chcete svěřit. Rozhodovací postup místo srovnávací tabulky.
Jak číst nezávislé žebříčky AI modelů: LMArena a benchmarky
LMArena nechá hlasovat lidi naslepo, Artificial Analysis počítá čísla ze standardizovaných testů. Jak obě metody fungují, proč se žebříček mění každý týden a kdy jim věřit.
Přehled velkých AI modelů 2026: GPT, Claude, Gemini a další
OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Meta, Mistral i čínský DeepSeek: kdo dnes stojí za velkými jazykovými modely, jak se jejich rodiny jmenují a čím se od sebe liší jejich přístupy k vývoji AI.
Co je multimodalita: AI, která rozumí textu, obrazu i zvuku
Multimodální AI přečte fotku babiččina receptu i rozumí hlasové zprávě z auta. Vysvětlujeme, jak model dokáže zpracovat víc než jen text a kde jsou zatím jeho hranice.
Fine-tuning AI modelu: co to je a kdy se firmě vyplatí
Firma může modelu psát dlouhé instrukce pokaždé znovu, nebo ho jednou pořádně doladit na vlastních datech. Vysvětlujeme rozdíl mezi promptingem, RAG a fine-tuningem a kdy se doladění reálně vyplatí.
Co je RAG a jak zpřesňuje odpovědi AI modelů
Zeptejte se chatbota na firemní dovolenkovou politiku a bez pomoci vám odpoví z paměti, možná špatně. S technikou zvanou RAG si model odpověď nejdřív vyhledá v reálném dokumentu. Vysvětlujeme, jak RAG funguje a proč dnes stojí za většinou spolehlivějších AI nástrojů.
Rozdíl mezi AI, strojovým a hlubokým učením
Šachový počítač Deep Blue porazil v roce 1997 mistra světa Garriho Kasparova, aniž by se cokoliv naučil z dat, jen prohledával miliony možných tahů. ChatGPT funguje úplně jinak. Vysvětlujeme, jak spolu souvisí pojmy umělá inteligence, strojové učení a hluboké učení.
Co je strojové učení a neuronové sítě jednoduše
V březnu 2016 porazil program AlphaGo jednoho z nejlepších hráčů go na světě tahem, který experti označili za nelidský. Za tímhle i za dnešními chatboty stojí stejný základní princip: strojové učení a neuronové sítě. Vysvětlujeme, jak fungují, srozumitelně a bez zbytečné matematiky.