Uvidi

Kako razmišljamo o umjetnoj inteligenciji, softveru i kontroli.

Šest teza, od kojih svaka počinje kao sažeta tvrdnja i proširuje se u vizualni model i posvećenu stranicu. Oni su razlog koji stoji iza našeg plana; početna stranica je skraćena verzija.

Diplomski rad 01 AI SDLC kontrolni model

Model evolucije razvoja softvera umjetne inteligencije

Razvoj AI softvera razvija se kroz razine kontrole, od ručnog kodiranja do determinističkih lanaca alata i formalnih domenskih sustava. Trajna prednost dolazi od upravljane poluge, a ne samo od automatskog dovršavanja.

Pročitajte cijelu tezu
Diplomski rad 02 Stropovi tijeka rada i ekonomija modela

AI u razvoju softvera ima plafon

Pametniji modeli i dalje pomažu, ali današnji životni ciklus softvera nameće praktičnu gornju granicu. Prilika se pomiče prema kontekstualnoj specijalizaciji, nižoj ovisnosti o tokenu i troškovno učinkovitom izvršenju na infrastrukturi koju timovi već posjeduju.

Pročitajte cijelu tezu
Diplomski rad 03 Usvajanje agencijskog kodiranja i struktura tržišta

Pristup Agentic AI sustava za životni ciklus usvajanja kodiranja

Usvajanje agentskog kodiranja dijeli se između izvornih sustava cjevovoda izvan računala programera, IDE- izvorni agentski tijek rada unutar njega i mainstream proširenje izgrađeno na robnim modelima. Prelaženje obje ponore zahtijeva ponovljive, upravljane sustave, a ne samo korištenje pomoćnika.

Pročitajte cijelu tezu
Diplomski rad 04 Usklađivanje inženjerske kvalitete

Unošenje dosljednosti u inženjerstvo

Softverski inženjering je teži od kodiranja jer organizacije rijetko dijele operativnu definiciju dobro obavljenog posla u pogledu sigurnosti, privatnosti, otpornosti, usklađenosti, cijene i vrijednosti. Dublja prilika AI-a je da te ustupke učini dosljednijima, transparentnijima i podložnima reviziji.

Pročitajte cijelu tezu
Diplomski rad 05 TCO, tokens, i kapacitet infrastrukture

AI softver postaje Token Economy

Softver umjetne inteligencije sve je više ograničen ekonomijom tokens, ukupnim troškom vlasništva i nedostatkom infrastrukture. Trajna prednost pomiče se prema predviđanju potrošnje tokens pomoću Moltke, mjerenju detaljne upotrebe pomoću Solon, smanjenju neprozirnosti i odabiru arhitektura koje si tvrtke mogu priuštiti i za koje mogu osigurati kapacitet.

Pročitajte cijelu tezu
Diplomski rad 06 Arhitektura sustava, orkestracija i prilagođenost poduzeća

Model nije proizvod. Sustav Je.

Vrijednost poduzetničke umjetne inteligencije odmiče se od snage sirovog modela prema orkestraciji, memoriji, alatima, sigurnosti, agentskim tijekovima rada i arhitekturama prilagođenim stvarnim operativnim ograničenjima. Prednost trajnog proizvoda živi u upravljanom sustavu oko modela.

Pročitajte cijelu tezu