AI de la zero
Un curs complet despre inteligența artificială, de la matematică până la LLM-uri, agenți și MCP. Treizeci de capitole, fiecare valoros și de sine stătător.
Perceptronul de la zero: ce calculează un neuron
Un neuron este o sumă ponderată și un prag. Asta e toată ideea — iar limitele ei au forțat tot ce a urmat.
De unde vine o funcție de pierdere: verosimilitate, nu convenție
Eroarea pătratică nu este o convenție. Este o afirmație despre zgomot, iar uneori o poți vedea greșind.
La vale: Gradient Descent și cei doi pași pe care îi sare toată lumea
Toată lumea scrie semnul minus. Aproape nimeni nu spune de ce e acolo sau cât de mare poate fi pasul.
Clasificare, cross-entropy și cum să nu te păcălești singur
Acuratețea este cel mai ușor număr de raportat și cel mai ușor număr de care să fii păcălit.
Backpropagation de la zero: mai întâi motorul, apoi rețeaua
Backpropagation nu este un algoritm de rețele neuronale. Este regula lanțului, aplicată unui graf, în direcția eficientă.
Cum îl faci să se antreneze și să generalizeze
Gradientul este corect, iar rețeaua tot nu învață. Acest capitol este despre diferență.
Construiește un tokenizer BPE: de ce modelul tău nu poate număra R-urile
Modelul nu vede niciodată litere. Tot ce pare ciudat la felul în care scrie, numără și indentează vine de aici.
Predicția următorului token: embeddings și ce înseamnă perplexitatea
Un singur obiectiv, fără etichete, și un tabel de vectori pe care nu l-a proiectat nimeni.
Attention și blocul transformer, derivate dintr-o medie
Attention nu este o formulă de acceptat. Este ce obții când nu mai mediezi trecutul uniform și lași modelul să aleagă ponderile.
Pretrainingul unui LLM: date, compute, scaling laws și cost
Deciziile rămase nu sunt decizii de programare. Sunt achiziții.
De la model de bază la asistent: SFT, RLHF, DPO și GRPO
Un model preantrenat nu răspunde la întrebări. Continuă textul, iar diferența este o a doua etapă de antrenare pe care nimeni nu o vede.
Chain of Thought, RLVR și Test-Time Compute, măsurate
Un model nu gândește. Cheltuie mai mulți token înainte să răspundă, iar asta se poate măsura și factura.
Inference mai ieftin: KV cache, batching și quantization
Generation nu este o singură problemă: primul token e compute-bound, apoi urmează mii de pași memory-bound.
Primul tău apel LLM în producție: streaming, retry-uri, timeout-uri
Modelul este acum în spatele unui port. Aproape nimic din ce se strică de aici încolo nu mai ține de matematică.
Prompt engineering, măsurat: ce schimbă output-ul
Un prompt se măsoară, nu se dezbate. Patru variante pe douăzeci de cazuri nu disting nimic.
Context window, token și factura, măsurate
Fereastra nu este memorie. Este reumplută de la zero la fiecare apel, iar tu plătești reumplerea.
Temperature, Top-p și determinismul pe care nu îl ai
Temperature nu face un model mai creativ. Crește probabilitatea tokens pe care modelul însuși le-a cotat cel mai jos — și poți vedea asta.
Tool Calling și ieșiri structurate: contractul care nu cedează
Modelul nu execută nimic. Cere, într-o formă definită de tine, iar forma este singura parte pe care o controlezi.
RAG în producție: chunking, retrieval și citări oneste
Chunking prost distruge răspunsul înainte să înceapă căutarea, iar niciun reranker nu îl mai recuperează.
Fine-tuning, retrieval sau prompt? Decizia e economică
Nimeni nu pune întrebarea asta despre model. O pune despre buget.
Prețuri multimodale: ce facturează de fapt imaginile, audio și video
O fotografie nu costă o fotografie. Costă tokens, după o formulă pe care nu ai ales-o.
Ce este un AI agent: cinci tipuri clasice, două definiții rivale
Un tool din catalog a transformat un apel în două și 39 token de intrare în 420. Dacă asta îl face agent depinde de definiție.
Construiește un agent harness: bucla și cele cinci ieșiri
Bucla are cincisprezece linii. Tot ce o face livrabilă este o modalitate de a ieși din ea.
Context engineering: de ce agent devine mai slab la tura 40
Fereastra nu s-a umplut. Faptul doar s-a mutat, iar agent a încetat să-l mai găsească.
Orchestrare multi-agent: cinci tipare și când câștigă unul
Patru aranjamente, o sarcină, o factură. Cel mai ieftin a greșit, iar cel mai scump nu-și putea verifica workerii.
MCP explicat pe specificație: ce este, de fapt, un server
Nu e magie. E un transport, un format de mesaj și trei primitive — le poți scrie de mână.
Livrează un MCP server: TypeScript și Python, măsurate
Două SDK-uri, același fir. Diferențele interesante sunt cele pe care protocolul nu le poate vedea.
Agent Skills și SKILL.md: divulgare progresivă, măsurată
Un skill este un folder cu un fișier Markdown în el. Tot ce contează pornește de la ce parte din acel fișier este citită și când.
Evaluarea LLM: de la benchmark-uri publice la propriul tău set de aur
Un număr fără interval este o anecdotă cu zecimale.
Prompt Injection și triada letală: cum securizezi un agent real
Modelul nu poate deosebi instrucțiunea ta de a unui străin. Tot ce funcționează pornește de la acceptarea acestui fapt.