Ekspertråd oppfordrer til økt bruk av store språkmodeller for å hente produktivitetsgevinster.
Artikkelen peker på at begrepet skalering har vært sentralt for LLM-utviklingen, fra storskala pre-trening via post-trening med supervisert finjustering og RLHF, til inferens-tidsskalering med resonneringsmodeller. Forfatteren introduserer en ny «usage-based scaling»-tilnærming: øk faktisk bruk av modeller ved å kjøre parallelle kodeagenter, starte dype forskningsagenter (for eksempel Gemini 3 deep research), og bygge automatiserte arbeidsflyter med verktøy som n8n. Konkrete praksiser som nevnes er Cursor og Claude Code for parallelle agenter, bruk av Git worktrees, automatisk ruteing av Linear-issues og skript som forsker prospekter i bakgrunnen. Poenget er å bruke flere agenter samtidig der det gir verdi, og å utnytte at mer databehandling ofte gir bedre resultater for kunstlig intelligens (KI). Artikkelen fremhever også at kostnaden for å starte slike agenter kan være lav, og at man bør vurdere hvor mange tokens som gir nyttig output. Denne framstillingen er presentert som AI-nyheter.
Relevans for Norge: norske utviklere og bedrifter som bruker LLM-verktøy vil kunne kjenne igjen scenarier med bug-rapportering, kodeagenter og forskningsagenter; temaet er dermed aktuelt for AI-Norge.
Kilde: https://towardsdatascience.com/how-to-scale-your-llm-usage | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
