Blog
Architektura, AI a mysl
Softwarová architektura a kvalita kódu. AI — od nasazení v praxi po otázky vědomí, poznání a hodnot. A na hraně filozofie vědy a biologie symbiózy. Bez vaty, s jasnou hranicí mezi hypotézou a tím, co víme.
Pravda, zdroje a RAG: proč citace samy o sobě nestačí
Citace vypadá jako důkaz, ale RAG řeší jen to, kde model vzal informaci — ne jestli platí. Čtyři způsoby, jak citace lže, a jak měřit pravdu, ne jen věrnost zdroji.
Konec Moorova zákona? Nejdřív se zeptej, kterého
Výrobce ohlásí „2nanometrový čip“ a zní to jako inženýrství na hranici atomu. Jenže to číslo nic neměří — a „konec Moorova zákona“ záleží na tom, kterého z trojice myslíte.
Uvažovat ve slovech, nebo ve vektorech? Latentní reasoning a okno, které tím možná zavřeme
Každé slovo v řetězci úvah nese kolem 17 bitů, vnitřní stav tisíce. Proč modely nutíme myslet ve slovech, když počítají ve vektorech — a co bychom přechodem na vektory nevratně ztratili.
Jak se hackují jazykové modely: mapa útoků od tréninku po nasazení
Prompt injection: bezpečnostní díra, kterou (zatím) nejde zalátat
Jak sledovat nové AI modely bez hypu: praktický radar pro OpenAI, Claude, Gemini a coding agenty
Paměť AI agentů: proč dlouhý kontext není paměť
Dáte agentovi milionový kontext a čekáte, že přestane „zapomínat“. Jenže paměť je zastřešující slovo pro několik různých mechanismů — a dlouhý kontext řeší jen jeden z nich.
Fine-tuning není doučování: co riskujete, když saháte modelu do vah
Doladit model vypadá jako přirozený krok po promptování. Je to ale fork modelu a kus infrastruktury: trvalým aktivem je datová pipeline, ne váhy, a skutečný náklad je provozní.
Umí AI vymyslet něco nového, nebo jen kombinuje?
„AI jen přeskupuje, co viděla“ zní chytře a skepticky. Jenže pár systémů už vyprodukovalo výsledky, které v trénovacích datech prokazatelně nebyly — kde leží hranice mezi remixem a objevem?
Technický dluh a architektura: proč ten nejdražší dluh nevidíte v code review
Kdy by AI měla morální status? Rozhodnutí, které nepočká na filozofy
Může být AI vědomá? Vážná odpověď bez sci-fi zkratek
Houby, podhoubí a iluze individuality: kde končí jeden organismus
„Jeden organismus“ zní jako samozřejmá jednotka. Houby tu samozřejmost rozbíjejí: mycelium, symbióza a mykorhizní sítě ukazují, že hranice jedince je často spíš zvyk než fakt.
Bioelektřina, forma a paměť těla: jak tělo ví, jaký má mít tvar
Genom je seznam součástek, ne plán stavby. Co tedy drží předlohu tvaru těla a navádí regeneraci? Michael Levin ukazuje měřitelnou, ovlivnitelnou vrstvu — bioelektrické signály.
Jak číst odvážná tvrzení: případ morfické rezonance
Myšlenka, že příroda má paměť a tvary se opakují přes „rezonanci“, je svůdná. Jako hypotéza ale musí projít stejnou zkouškou jako každá jiná: dá se vyvrátit, a obstála v kontrolovaném experimentu?
AI a hodnoty: proč alignment není jen bezpečnostní problém
Vědecké dogma a nové nápady: kdy je skepse ochrana a kdy brzda
AI a identita v čase: je agent se vzpomínkami pořád ten samý agent?
Věda se tříští: proč už skoro nikdo nevidí celý obraz
Věda nikdy nevěděla víc — a nikdy jí nikdo nerozuměl celé míň. Specializace je úspěch i past. Článek o tom, co se ztrácí, když obory přestanou mluvit, a jak hledat zpět celek.
Má AI záměry? Intencionalita, cíle a simulované důvody
„Agent se rozhodl, že…“ — řekneme to klidně. Ale má ten agent záměr, nebo jen generuje chování, které jako záměr vypadá? A záleží na tom prakticky? Záleží, a víc, než byste čekali.
AI architektura pro firmy: kdy stačí prompt, kdy RAG a kdy agent
Firma se rozhodne „dělat AI“ a za šest týdnů má vektorovou databázi a agentní framework — na úkol, který zvládl dobře napsaný prompt. Architektura se vybrala dřív, než se pochopil problém.
Agency a odpovědnost u AI agentů: kdy už nástroj začíná jednat?
Proč code review nezachrání architekturu, pokud se ptáte jen na řádky
AI a problém autority: kdo smí rozhodnout, co je pravda?
Architektura je tvar týmu: proč hranice v kódu kopírují hranice ve firmě
Diagram architektury a org schéma firmy bývají podezřele podobné. Není to náhoda — je to Conwayův zákon. A dokud ho berete jako kuriozitu, pracuje proti vám.
Co znamená, že model rozumí? Mezi tokeny, světem a užitečným chováním
Spor „rozumí vs. papouškuje“ se vede špatně položený. Užitečnější je ptát se, jaké porozumění model má, kde končí a kde vás zradí — to je rozdíl mezi spolehlivým a nebezpečným použitím.
ADR: architektonická paměť týmu, která šetří budoucí refaktoring
Kód říká co, git říká kdo a kdy. Proč chybí — a mizí s lidmi, kteří odešli. ADR je levný způsob, jak si architektonické rozhodnutí zapamatovat dřív, než ho někdo omylem zboří.
Lokální modely vs frontier modely: kde opravdu leží hranice praktického použití
Udržitelný kód je ekonomická vlastnost, ne estetická preference
Jak číst AI papery, když nechcete strávit život na arXivu
Technický dluh není bordel v kódu: jak poznat dluh, který stojí opravdu peníze
Bordel v kódu a technický dluh nejsou totéž. Pravý dluh je vědomá nebo strukturální mezera mezi kódem a tím, co dnes víte — a aby se dal řídit, musí se nejdřív roztřídit.
// další články průběžně přibývají — máte téma, které byste chtěli probrat? Napište mi přes kontaktní formulář →