Ponad 100 benchmarków pokazuje, że Linux daje 800 MB więcej VRAM na modele AI niż Windows. WSL2 jest jeszcze gorszy. Konkretne dane i wnioski dla każdego, kto uruchamia LLM lokalnie.
Czytaj dalej →Praktyczny model pracy z AI assisted development w projektach Elixir i Phoenix. Jak ustawić zasady, review i metryki, żeby szybciej dowozić funkcje bez długu zrozumienia.
Czytaj dalej →Praktyczny przewodnik po budowie funkcji AI w Elixirze z użyciem Nx, Bumblebee i LangChain. Jak wdrożyć lokalną inferencję i RAG w systemie biznesowym bez wysyłania danych do zewnętrznych API.
Czytaj dalej →Vibe coding zmienia sposób budowania oprogramowania. 42% commitowanego kodu to kod AI. Ale 96% programistów mu nie ufa. Elixir i Phoenix mają unikalne cechy, które sprawiają, że AI-assisted development działa tu lepiej niż gdziekolwiek indziej.
Czytaj dalej →Jak uruchomić modele ML bezpośrednio w aplikacji Elixir. Nx (tensory), Axon (sieci neuronowe), Bumblebee (pretrained models) - praktyczne zastosowania w systemach biznesowych.
Czytaj dalej →Vibe coding daje ogromny przyrost prędkości, ale bez procesu kończy się długiem zrozumienia. Pokazujemy praktyczny model wdrożenia AI-assisted development w Elixirze i Phoenix: od AGENTS.md i promptów po KPI, review i governance.
Czytaj dalej →