Sari la conținut
NeuraLIA Labs
AutentificareÎncepe

David Vicente Campos

Fondator al NeuraLIA Labs și cofondator al MyRealFood

Sunt inginer informatician, absolvent al Universității din León. Am cofondat MyRealFood, unde, ca CTO, am dezvoltat aplicația pe care milioane de oameni au folosit-o ca să mănânce mai sănătos, și am fondat NeuraLIA Labs, unde construiesc produse AI. Aici scriu despre lucrurile pe care a trebuit să le înțeleg pe parcurs, așa cum mi-aș fi dorit să mi le explice cineva.

AI de la zero

30 capitole

  1. Perceptronul de la zero: ce calculează un neuron
  2. De unde vine o funcție de pierdere: verosimilitate, nu convenție
  3. La vale: Gradient Descent și cei doi pași pe care îi sare toată lumea
  4. Clasificare, cross-entropy și cum să nu te păcălești singur
  5. Backpropagation de la zero: mai întâi motorul, apoi rețeaua
  6. Cum îl faci să se antreneze și să generalizeze
  7. Construiește un tokenizer BPE: de ce modelul tău nu poate număra R-urile
  8. Predicția următorului token: embeddings și ce înseamnă perplexitatea
  9. Attention și blocul transformer, derivate dintr-o medie
  10. Pretrainingul unui LLM: date, compute, scaling laws și cost
  11. De la model de bază la asistent: SFT, RLHF, DPO și GRPO
  12. Chain of Thought, RLVR și Test-Time Compute, măsurate
  13. Inference mai ieftin: KV cache, batching și quantization
  14. Primul tău apel LLM în producție: streaming, retry-uri, timeout-uri
  15. Prompt engineering, măsurat: ce schimbă output-ul
  16. Context window, token și factura, măsurate
  17. Temperature, Top-p și determinismul pe care nu îl ai
  18. Tool Calling și ieșiri structurate: contractul care nu cedează
  19. RAG în producție: chunking, retrieval și citări oneste
  20. Fine-tuning, retrieval sau prompt? Decizia e economică
  21. Prețuri multimodale: ce facturează de fapt imaginile, audio și video
  22. Ce este un AI agent: cinci tipuri clasice, două definiții rivale
  23. Construiește un agent harness: bucla și cele cinci ieșiri
  24. Context engineering: de ce agent devine mai slab la tura 40
  25. Orchestrare multi-agent: cinci tipare și când câștigă unul
  26. MCP explicat pe specificație: ce este, de fapt, un server
  27. Livrează un MCP server: TypeScript și Python, măsurate
  28. Agent Skills și SKILL.md: divulgare progresivă, măsurată
  29. Evaluarea LLM: de la benchmark-uri publice la propriul tău set de aur
  30. Prompt Injection și triada letală: cum securizezi un agent real