Biblioteket

Ressurser for hvert nivå.

Start her, fortsett å bygge, eller gå til frontier. Hver anbefaling har et enkelt sammendrag før du åpner den.

Eller bare kom på en samling

Finn riktig sted å begynne

Start med det grunnleggende, bruk hele biblioteket, eller gå rett til frontier-materialet.

Start her

For deg som vil forstå konseptet, velge ett verktøy og lage noe for første gang.

Guide til første bygg Hva er vibe coding?Startverktøy

Hele biblioteket

Verktøy, gratis kurs, fordypning, agenter, skills og andre steder å lære i Oslo.

Gratis kurs Agenter og skills Artikler + LLM-guide (EN)

Frontier

Notater, forskning og gjesteforelesninger om systemene som former moderne KI.

Frontier Systems-notater (EN)Forskningen bak kurset Gjesteforelesninger

Start her

Hva vibe coding egentlig betyr, fra de som ga det navnet.

Andrej Karpathy

Det opprinnelige «vibe coding»-notatet

Tidlig i 2025 la KI-forskeren Andrej Karpathy ut et kort innlegg som beskrev en ny måte å skrive programvare på: la modellen gjøre nesten alt arbeidet, og bare følg strømmen. Uttrykket han brukte, «vibe coding», slo raskt an.

Les mer

Simon Willison

Ikke all KI-assistert programmering er vibe coding

Kort tid etter at uttrykket slo an, gikk utvikleren og skribenten Simon Willison inn for å rydde opp i en voksende forvirring: å bruke KI til å hjelpe deg å kode er ikke det samme som vibe coding. Han ville holde de to ideene fra hverandre.

Les mer

MIT Technology Review

Hva er vibe coding, egentlig?

Etter hvert som uttrykket spredte seg langt utenfor programmererkretser, ga MIT Technology Review ut en forklarende artikkel i 2025 for å svare på det åpenbare spørsmålet for et bredt publikum: hva betyr egentlig «vibe coding», og hvor kommer det fra?

Les mer

Verktøyene vi bruker

Du trenger bare ett for å starte. Velg det som får deg i gang i kveld.

Betalt

Anthropic

Claude Code

Claude Code er en KI-hjelper som bor i terminalen din, det enkle tekstvinduet der utviklere skriver kommandoer. Du forteller den hva du vil ha på vanlig språk, og den jobber direkte inne i de virkelige prosjektfilene dine.

Les mer

Betalt

OpenAI

Codex

Codex er OpenAIs kodeagent. Den leser, redigerer og kjører koden din, og du når den fra terminalen, redigeringsprogrammet ditt, en skrivebordsapp, nettet og inne i ChatGPT.

Les mer

Gratis

Anysphere

Cursor

Cursor er en kodeeditor med KI bygget inn i kjernen. Den ser ut og føles som en kjent editor, men en modell er vevd gjennom hver del av hvordan du skriver og endrer kode.

Les mer

Gratis

Lovable

Med Lovable kan du beskrive appen du vil ha på vanlig språk og få tilbake en fungerende nettapp som allerede er på nett. Det er ikke noe oppsett du må kjempe deg gjennom først.

Les mer

Gratis

GitHub

GitHub Copilot

GitHub Copilot er en KI-assistent som jobber inne i kodeeditoren din. Mens du skriver, foreslår den de neste linjene, og du kan stille den spørsmål uten å forlate arbeidet ditt.

Les mer

Gratis

Vercel

v0

v0 gjør en skreven ledetekst om til et frontend-brukergrensesnitt. Du beskriver en skjerm, og den lager React-komponenter du kan kopiere rett inn i ditt eget prosjekt.

Les mer

Gratis veier fra null

Ingen koding nødvendig fra før. Dette er inngangene vi anbefaler nybegynnere.

Coursera

Vibe Coding Essentials

Dette er et nybegynnerspor på Coursera, laget av Scrimba, som lærer deg å bygge ekte apper ved å jobbe side om side med KI-verktøy for koding. Du tar med deg nysgjerrigheten. Du trenger ingen bakgrunn innen koding for å komme i gang.

Les mer

Datawhale (open source)

Easy-Vibe: your first modern coding course

Easy-Vibe er et gratis kurs med åpen kildekode fra Datawhale som tar deg fra første idé hele veien til en ferdig KI-app. Det er åpent for alle, og hele pensum ligger åpent slik at hvem som helst kan lese og forbedre det.

Les mer

Open source

Vibe Code Source

Vibe Code Source er et gratis bibliotek med åpen kildekode av kopiklare prompter parret med praktiske veiledninger. Tenk på det som en felles verktøykasse du kan grave i når du bygger med KI og vil ha et utprøvd utgangspunkt.

Les mer

Når du vil gå dypere

For når vibene møter en ekte kodebase og du vil forstå hva som skjer.

Anthropic

Building effective agents

Anthropic publiserte denne veilederen i 2024 for å svare på et spørsmål mange utviklere strevde stille med: når du setter en språkmodell til å gjøre reelt arbeid, hva er det enkleste oppsettet som faktisk holder? Kjernerådet er rolig og litt overraskende. Som oftest trenger du ikke en avansert autonom agent i det hele tatt.

Les mer

Andrej Karpathy

From vibe coding to agentic engineering

I denne samtalen med Sequoia og Stephanie Zhan beskriver Andrej Karpathy hvordan det å bygge programvare med KI er i ferd med å bli voksent. Den lekne, improviserte stilen han en gang kalte vibe coding, gir nå plass til noe mer bevisst, der et menneske styrer dyktige agenter og fortsatt står ansvarlig for resultatet.

Les mer

arXiv

Vibe coding, the academic version

I 2025 publiserte forskerne Advait Sarkar og Ian Drosos den første empiriske studien av vibe coding, den nye vanen med å bygge programvare hovedsakelig ved å snakke med en KI i stedet for å skrive kode for hånd. I stedet for å gjette på hvordan folk gjør det, så de på dem mens de gjorde det og lyttet til dem tenke høyt.

Les mer

Bygg dine egne agenter og skills

To praktiske kurs av Akshat: ett om AI-agenter, ett om skillsene som gjør dem bedre.

Akshat Jain

Skill Factory

En skill er en liten mappe med en SKILL.md-fil som lærer en AI-kodeagent en vane én gang, slik at den bruker den hver gang. Dette gratis kurset lærer deg å skrive skills som faktisk blir brukt.

Les mer

Akshat Jain

Agent Factory

En agent er en AI som resonnerer, handler og observerer i en løkke til den når et mål, ikke bare en chatbot som svarer på ett spørsmål. Dette gratis kurset på 23 moduler lærer deg å bygge ekte agenter.

Les mer

Ut til fronten

Hentet fra Stanfords CS 153. Den dype enden, artiklene som bygde moderne AI.

Stanford

CS 153: Frontier Systems

Et Stanford-kurs som tar deg gjennom hele stigen av moderne KI, fra det rå silisiumet i en brikke til de offentlige debattene om regulering, med folk som faktisk har bygd disse systemene innom for å fortelle om dem.

Les mer

Krizhevsky, Sutskever & Hinton

AlexNet: ImageNet classification with deep CNNs

I 2012 trente tre forskere et dypt nevralt nettverk på grafikkort til å gjenkjenne objekter i bilder, og det vant en stor konkurranse med så god margin at det endret hvordan hele feltet tenkte om maskinlæring.

Les mer

Mikolov et al., Google

Word2Vec: Efficient Estimation of Word Representations

I 2013 fant et team hos Google en rask måte å gjøre ord om til tallrekker som fanger mening, slik at enkel regning på tallene kunne svare på analogier som konge minus mann pluss kvinne lander nær dronning.

Les mer

DeepMind

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

I 2013 bygde DeepMind et enkelt program som lærte å spille mange ulike Atari-spill godt, ved kun å se på de rå pikslene på skjermen og poengsummen, uten noen spillspesifikke instruksjoner.

Les mer

Vaswani et al., Google

Attention Is All You Need

I 2017 introduserte et team hos Google Transformer-modellen, en modell som dropper den eldre vanen med å lese tekst ord for ord i rekkefølge og i stedet lar hvert ord se direkte på hvert annet ord på én gang. Den ble fundamentet for moderne store språkmodeller.

Les mer

Google

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers

I 2018 ga Google ut BERT, en språkmodell som leser en setning fra begge retninger samtidig og lærer av enorme mengder vanlig tekst først, slik at den deretter kan tilpasses mange spesifikke oppgaver med lite ekstra trening.

Les mer

OpenAI

Scaling Laws for Neural Language Models

I 2020 fant forskere hos OpenAI at kvaliteten på en språkmodell forbedres i jevne, forutsigbare kurver etter hvert som du gir den mer regnekraft, mer data og flere parametere, slik at du kan forutsi hvor god en modell blir før du bygger den.

Les mer

OpenAI

Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3)

I 2020 viste OpenAI at en svært stor språkmodell med 175 milliarder parametere kunne utføre nye oppgaver bare ut fra noen få eksempler skrevet inn i ledeteksten, uten noen ny trening.

Les mer

Ho, Jain & Abbeel

Denoising Diffusion Probabilistic Models

I 2020 viste tre forskere en ren måte å generere bilder på ved å lære en modell å reversere støy: start fra ren snø og fjern litt støy om gangen til et virkelighetstro bilde dukker opp.

Les mer

OpenAI

Training Language Models to Follow Instructions (InstructGPT)

I 2022 viste OpenAI hvordan man får en språkmodell til virkelig å følge instruksjoner ved å justere den på menneskelige preferanser, en metode kalt RLHF som ble grunnlaget for ChatGPT.

Les mer

DeepMind

Training Compute-Optimal LLMs (Chinchilla)

I 2022 fant DeepMind at mange store modeller var bygd for store i forhold til mengden data de ble trent på, og at en mindre modell matet med mer data kan gjøre det bedre for det samme treningsbudsjettet.

Les mer

Fra gjesteforelesningene

Arbeidet bak folkene som bygger fronten: generative bilder, video og stemme.

Rombach, Blattmann et al.

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

Denne artikkelen fra 2022 er den som gjorde tekst-til-bilde-generering tilgjengelig for alle. Det er forskningen bak Stable Diffusion, og den store ideen var å gjøre bildegenerering billig nok til å kjøre på et helt vanlig grafikkort.

Les mer

Blattmann et al., Stability AI

Stable Video Diffusion

Dette arbeidet ble sluppet i 2023 og tar den samme oppskriften som gjorde Stable Diffusion god på enkeltbilder, og strekker den ut over tid, slik at modellen lager korte videoklipp i stedet for frittstående bilder.

Les mer

Amit Jain

Luma AI

Luma AI er et selskap som jobber med multimodal KI for video og 3D, ledet av Amit Jain. Det mest kjente produktet, Dream Machine, gjør en instruksjon eller et bilde om til video, og den langsiktige ambisjonen er programvare som forstår og simulerer den fysiske verden.

Les mer

Mati Staniszewski

ElevenLabs

ElevenLabs er et KI-lydselskap, medgrunnlagt av Mati Staniszewski, bygget rundt ett tydelig oppdrag: å få syntetisk tale til å høres genuint menneskelig ut. Verktøyene dekker naturlig tekst-til-tale, stemmekloning og sanntidsoversettelse.

Les mer

Sequoia · Training Data

Why voice will be the core interface

Dette er en podkastepisode fra 2025 i Sequoias Training Data-serie, med ElevenLabs-sjef Mati Staniszewski. Samtalen argumenterer for at stemme er i ferd med å bli en sentral måte vi samhandler med datamaskiner på, og at det å holde fokus er måten et selskap vinner.

Les mer

KI for alle

Hvorfor vi gjør dette gratis og åpent. Billig, trygg tilgang bør ikke være et privilegium.

Anthropic

Core Views on AI Safety

Dette er teksten fra 2023 der Anthropic forklarer, med enkle ord, hvorfor selskapet ble grunnlagt og hva som holder forskerne deres våkne om natten. Det er det nærmeste man kommer en formålserklæring for hvordan man kan bygge kraftig KI uten å brenne seg på den.

Les mer

Rich Sutton

The Bitter Lesson

I dette korte essayet fra 2019 peker forskeren Rich Sutton, som jobber med forsterkende læring, på et mønster som gjentar seg gjennom flere tiår med KI. Generelle metoder som rir på rå regnekraft, har en tendens til å vinne, og smarte snarveier laget for hånd av mennesker har en tendens til å tape.

Les mer

Andre steder å lære i Oslo

Vi er ikke det eneste rommet i byen, og det er en god ting.

Meetup

Oslo AI

Oslo AI er et veletablert meetup der folk i og rundt byen møtes for å snakke om kunstig intelligens på en jordnær og praktisk måte. Det drives av frivillige, det er gratis å bli med, og det er et av de større KI-miljøene i Norge.

Les mer

AI Tinkerers

AI Tinkerers Oslo

AI Tinkerers Oslo er den lokale avleggeren av et verdensomspennende nettverk for folk som liker å bygge ting med KI framfor bare å snakke om det. Forvent demokvelder, hackathon og en praktisk stemning der man bretter opp ermene.

Les mer

Meetup

Vibe Coding Collective

Vibe Coding Collective er et internasjonalt fellesskap bygget rundt avslappede, sosiale kodeøkter der folk bygger med KI i godt selskap. Det er vennlig overfor nybegynnere og lener seg mer mot lett stemning enn mot skremmende ekspertise.

Les mer

Ny til dette? Kom og bygg med oss.

Å lese er bra. Å bygge sammen med andre er bedre. Samlingene våre er gratis og åpne for helt ferske.

Meld deg på neste samling