Najlepšie hodnotené články za 24 hodín

1. Claude Code Router: Smerovanie kódu na rôzne modely a prispôsobenie požiadaviek

Claude Code Router je nástroj na smerovanie požiadaviek Claude Code na rôzne modely (napr. pre úlohy na pozadí, rozsiahle premýšľanie alebo prácu s dlhým kontextom) a podporuje viacerých poskytovateľov modelov. Umožňuje prispôsobenie požiadaviek a odpovedí pomocou transformátorov a integráciu s GitHub Actions.

2. Spoločníci s UI: Persuázia, personalizácia a možné riziká pre mládež

Článok sa zaoberá rastúcou popularitou AI spoločníkov a personalizovaného obsahu, skúma ich využitie a analyzuje dopad na persuáziu, presnosť informácií a angažovanosť. Upozorňuje na možné riziká spojené s personalizáciou, obzvlášť u mládeže, a zdôrazňuje dôležitosť testovania a vyhodnocovania personalizovaných systémov UI.

3. Podporuje SoftBank stále OpenAI? Projekt "Stargate" pod paľbou kritiky.

Článok spochybňuje zapojenie SoftBank do ambiciózneho AI projektu "Stargate" s OpenAI. Autor tvrdí, že SoftBank nikdy neinvestoval do dátového centra v Abilene, Texas, a označuje komunikáciu OpenAI a SoftBank za úmyselné zavádzanie verejnosti. Naznačuje, že vzťah medzi oboma spoločnosťami je "bluf", ktorého cieľom je zlepšiť imidž oboch strán.

4. Zásady pre tvorbu produkčných AI agentov

Článok predstavuje šesť jednoduchých praktických zásad pre vývoj AI agentov. Dôraz sa kladie na systémový dizajn, jasné pokyny, efektívnu správu kontextu, robustné rozhrania nástrojov a automatizované validačné slučky. Autor zdôrazňuje význam analýzy chýb a iteratívneho zlepšovania.

5. Show HN: Firmy používajú AI na prijímanie hovorov. Ja som vytvoril AI, ktorá ich robí za vás.

Piper je AI, ktorá za vás vybaví nudné telefonáty ako rezervácie, objednávky k lekárovi a riešenie zákazníckych sporov. Funguje pomocou rozšírenia prehliadača, zachováva prirodzenú konverzáciu a vaše údaje sú zabezpečené.

6. Nový "environmentálny audit" od Mistral odhaľuje dopad AI na životné prostredie

Spoločnosť Mistral zverejnila výsledky environmentálneho auditu svojich rozsiahlych jazykových modelov, ktoré ukazujú, že hoci je dopad jednej AI žiadosti relatívne malý, celkový vplyv miliónov použití vedie k značnej spotrebe vody a emisiám CO2. Audit ukázal, že väčšina dopadu pochádza z tréningu modelu a inferencie, nie z budovania dátových centier.