#llm
Redakcja
10 kwietnia 2026
Czy wiedziałeś, że niewidoczny, biały tekst ukryty w pliku PDF może zmusić Twój model AI do zignorowania wszystkich instrukcji bezpieczeństwa? Jeśli myślisz, że standardowy pentest to wykryje – mamy dla Ciebie ważne (i nieco niepokojące) wieści.
27 marca 2026
Samo wdrożenie modelu językowego to dopiero początek. W tej części przyglądamy się jakości odpowiedzi, monitorowaniu systemu oraz problemom, które pojawiają się dopiero na produkcji.
20 marca 2026
Generowane przez LLM testy mają niewielką przydatność przy pierwszym uruchomieniu. Rozwiązaniem mogą być testy oparte na agentach, którym zlecamy nie tylko generację i uruchomienie testów, ale również ich poprawki.
17 marca 2026
Duże modele językowe łatwo uruchomić, ale trudno utrzymać na produkcji. LLMOps porządkuje ten obszar – od danych po komponenty systemu – i pokazuje, co naprawdę decyduje o stabilności rozwiązania.
4 grudnia 2025
Czy GPT-4o potrafi wykrywać błędy dostępności lepiej niż klasyczne Walidatory? Przyglądamy się badaniu, które testuje możliwości LLM-ów w automatycznym sprawdzaniu zgodności z wytycznymi WCAG.
13 listopada 2025
Duże modele językowe (LLM) nie działają jak klasyczne aplikacje. Ich odpowiedzi są zmienne, probabilistyczne i zależne od parametrów generacji, więc nawet pozornie identyczne zapytania mogą prowadzić do różnych wyników. James Bach przypomina, że jeśli chcemy je testować uczciwie, musimy zmienić sposób myślenia.
12 listopada 2025
James Bach opublikował niedawno tekst, w którym porządkuje swoje przemyślenia na temat testowania systemów opartych na dużych modelach językowych (LLM). W przeciwieństwie do dominującego w branży entuzjazmu, Bach proponuje podejście ostrożnie, krytyczne i wymagające, ale przede wszystkim merytoryczne.
Newsletter
Upewnij się, że nie ominęło Cię żadne ważne wydarzenie i zapisz się do naszego newslettera.
