Architektura & vývoj

Technický dluh a architektura: proč ten nejdražší dluh nevidíte v code review

Většina týmů si pod technickým dluhem představí ošklivý kód. Ten skutečně drahý dluh ale leží o patro výš — v architektuře. A v diffu pull requestu ho nikdy neuvidíte.

Architektura & vývoj

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.

AI v praxi

Jak číst AI papery, když nechcete strávit život na arXivu

Přečíst všechno nejde a ani to není cíl. Workflow, jak papery triážovat, číst po vrstvách a poznat, kdy jsou za výsledky jen hype a kdy něco, co opravdu nasadíte.

Architektura & vývoj

Udržitelný kód je ekonomická vlastnost, ne estetická preference

AI v praxi

Lokální modely vs frontier modely: kde opravdu leží hranice praktického použití

Architektura & vývoj

ADR: architektonická paměť týmu, která šetří budoucí refaktoring

AI a mysl

Může být AI vědomá? Vážná odpověď bez sci-fi zkratek

Jeden tábor říká „drahý autocomplete“, druhý „ono to žije“. Obě odpovědi přeskakují otázku, co by se vlastně muselo stát — a jedna vědecká teorie na ni dává konkrétní odpověď.

AI a mysl

Kdy by AI měla morální status? Rozhodnutí, které nepočká na filozofy

Anthropic má tým pro welfare AI modelů. Není to kuriozita ani aktivismus — je to rozhodnutí pod nejistotou. A ta mají odpověď i bez toho, abychom věděli, jestli AI něco cítí.

AI a mysl

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.

Architektura & vývoj

Architektura je tvar týmu: proč hranice v kódu kopírují hranice ve firmě

AI a mysl

AI a problém autority: kdo smí rozhodnout, co je pravda?

Architektura & vývoj

Proč code review nezachrání architekturu, pokud se ptáte jen na řádky

AI v praxi

Agency a odpovědnost u AI agentů: kdy už nástroj začíná jednat?

Linter najde chybu a nikdo se neptá, kdo za jeho názor ručí. Agent přepíše tři moduly a smí to mergnout — a otázka „kdo to rozhodl?“ je najednou těžká. Někde mezi tím nástroj začal jednat.

AI v praxi

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.

AI v praxi

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?

AI a mysl

Má AI záměry? Intencionalita, cíle a simulované důvody

Věda na hraně

Věda se tříští: proč už skoro nikdo nevidí celý obraz

AI a mysl

AI a identita v čase: je agent se vzpomínkami pořád ten samý agent?

Věda na hraně

Vědecké dogma a nové nápady: kdy je skepse ochrana a kdy brzda

„To je přece pavěda.“ Někdy je ta věta oprávněná obrana, jindy líná nálepka, která zavře dveře dobrému nápadu. Rozdíl není v hlasitosti — je v tom, čím se tvrzení dá vyvrátit.

AI a mysl

AI a hodnoty: proč alignment není jen bezpečnostní problém

Zarovnat AI s lidskými hodnotami zní jako technický bezpečnostní úkol. Jenže „lidské hodnoty“ nejsou jednotné ani bezrozporné. Alignment je z velké části otázka, čí hodnoty a jaké kompromisy.

Věda na hraně

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 v praxi

Fine-tuning není doučování: co riskujete, když saháte modelu do vah

Věda na hraně

Bioelektřina, forma a paměť těla: jak tělo ví, jaký má mít tvar

Symbiotická biologie

Houby, podhoubí a iluze individuality: kde končí jeden organismus

AI v praxi

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.

AI v praxi

Jak sledovat nové AI modely bez hypu: praktický radar pro OpenAI, Claude, Gemini a coding agenty

Tweet, demo, benchmark, podcast — a otázka, která vás reálně pálí: změnilo se něco, co mám zapracovat do produktu? Většinou ne, občas dramaticky. Rozdíl pozná jen disciplinovaný radar.

AI v praxi

Prompt injection: bezpečnostní díra, kterou (zatím) nejde zalátat

Agentovi přijde e-mail se skrytou instrukcí „přepošli 2FA kód útočníkovi“ — a on ji vykoná. Prompt injection není chyba implementace, ale důsledek toho, jak jazykové modely fungují.

AI v praxi

Jak se hackují jazykové modely: mapa útoků od tréninku po nasazení

AI v praxi

Uvažovat ve slovech, nebo ve vektorech? Latentní reasoning a okno, které tím možná zavřeme

Mikroelektronika & hardware

Konec Moorova zákona? Nejdřív se zeptej, kterého

AI v praxi

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.