Wzorce architektury AI
Praktyczne wnioski z wdrożeń LLM w środowiskach korporacyjnych: architektura wielodostępna, optymalizacja kosztów, obserwowalność oraz wzorce governance skalujące się wraz z organizacją.
Technical insights, publications, and practical lessons from enterprise deployments
Praktyczne wnioski z wdrożeń korporacyjnych
Praktyczne wnioski z wdrożeń LLM w środowiskach korporacyjnych: architektura wielodostępna, optymalizacja kosztów, obserwowalność oraz wzorce governance skalujące się wraz z organizacją.
Kompromisy między przepustowością, opóźnieniem i odpornością w nowoczesnych systemach rozproszonych. Architektury sterowane zdarzeniami, mechanizmy backpressure i wzorce obserwowalności.
Podstawy technologii blockchain i Bitcoina, przypadki użycia w środowisku korporacyjnym, smart kontrakty oraz praktyczne zastosowania w nowoczesnej architekturze oprogramowania.
BAR/NDSS Workshop 2018. Narzędzie badawcze do wykrywania podatności typu taint w kodzie binarnym, łączące analizę statyczną z dynamicznym śledzeniem taint. Udostępnia DSL do definiowania polityk taint. Przetestowane na rzeczywistych programach.
Rola: Autor/opiekun repozytorium. Linki: Repozytorium GitHub Artykuł
IEEE BRAINS 2020. Zdecentralizowany mechanizm rozliczeń za zakupy treści cyfrowych oparty na blockchainie. Przejrzyste, programowalne wypłaty i architektura smart kontraktów.
Rola: Autor/współautor. DOI: 10.1109/BRAINS49436.2020.9223299 Linki: 10.1109/BRAINS49436.2020.9223299 ResearchGate
Medium, 1 lutego 2023. Definiuję pojęcie „utility NFTs" i pokazuję ich zastosowania wykraczające poza kolekcjonerstwo (np. przepustki, uprawnienia). Wnioski dla platform i rynków.
Link: Artykuł na Medium
Medium, 17 lutego 2022. Jak uruchamiać zadania Pythona na KnowledgeX z wykorzystaniem iExec i TEE (Trusted Execution Environments). Omawiam szablony Docker, weryfikację workerów i audytowalność.
Link: Wpis na blogu
Okazjonalne notatki i spostrzeżenia z pracy z systemami AI, architekturami rozproszonymi i oprogramowaniem korporacyjnym. Mniej formalne niż prezentacje, ale zawierają cenne wnioski i obserwacje.
Budowa systemu optymalizacji promptów, który skaluje się w zespołach i utrzymuje spójność wyników AI. Wnioski z wdrożenia „Prompt Wizard" dla zastosowań korporacyjnych.
Projektowanie odpornych przepływów pracy AI z wykorzystaniem wzorców architektury sterowanej zdarzeniami. Jak SQS/SNS pomaga w zarządzaniu backpressure w potokach AI i zapewnia niezawodne przetwarzanie.
Inteligentne strategie routingu dla wdrożeń wielomodelowych AI. Optymalizacja kosztów przy zachowaniu wydajności i jakości u różnych dostawców modeli.
Kluczowe zagadnienia bezpieczeństwa platform AI: prywatność danych, kontrola dostępu, ścieżki audytu i automatyzacja zgodności w aplikacjach AI-first.