Sztuczna inteligencja (SI) jest dziedziną informatyki, która zajmuje się symulowaniem ludzkiej inteligencji za pomocą algorytmów i technik informatycznych. Po raz pierwszy termin „sztuczna inteligencja” został sformułowany w 1956 roku przez Johna McCarthy’ego, amerykańskiego informatyka i laureata Nagrody Turinga za wkład w dziedzinę sztucznej inteligencji.
W dziale poświęconym SI na naszym portalu technologicznego będziemy skupiać się na praktycznych zastosowaniach SI, zachęcając do własnych eksperymentów w tej dziedzinie. W naszych wpisach staramy się przedstawiać informacje na temat SI w prosty i zrozumiały sposób, bez wchodzenia w zbyt szczegółowe aspekty, które zostawiamy dla profesjonalistów.
Będziemy również zamieszczać artykuły na temat różnych zastosowań SI w codziennym życiu, takich jak rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazów czy tworzenie sztucznej inteligencji do gier. Zapraszamy do regularnego odwiedzania naszej strony i śledzenia naszych wpisów na temat sztucznej inteligencji.
Przez lata branżę SEO spowijał mit: użycie treści generowanych przez sztuczną inteligencję rzekomo prowadzi do kar od Google. Najnowsze badanie Ahrefs z 2025 roku, oparte na analizie 600 tysięcy stron rankingujących w TOP 20 dla 100 tysięcy fraz kluczowych, rozwieje te obawy raz na zawsze. Wykorzystano narzędzie Page Inspect do precyzyjnego określenia udziału AI w …
Reachy Mini: Jak Hugging Face Wkracza do Twojego Domu z Robotem w Kieszonkowym Rozmiarze (i Otwartym Kodem) Robotyka często kojarzy się z wysokimi cenami i zamkniętymi systemami, Hugging Face – znane dotąd jako centrum otwartej sztucznej inteligencji – dokonuje przełomu. Ich nowy produkt, Reachy Mini, to nie tylko eksperyment, ale realnie dostępne urządzenie, które można …
Claude Code: Jak Niewidzialny Asystent AI Zmienił Programowanie w 2025 Roku Gdy w 2023 roku modele językowe zaczęły pojawiać się w edytorach kodu, programiści szybko przekonali się o nowej rzeczywistości: każda podpowiedź, analiza kodu czy automatyzacja generowała koszty liczone w tokenach, a rachunki potrafiły przyprawić o zawrót głowy. W połowie 2025 roku Claude Code zyskał …
MemAgent-14B: Kiedy Pamięć Słonia Spotyka AI – Przełom w Ekstremalnie Długich Kontekstach W AI, prawda jest taka że większość modeli zaczyna tracić kontekst po kilkudziesięciu stronach tekstu, MemAgent-14B wyznacza nowy standard. Potrafi analizować i zapamiętywać treść odpowiadającą 4500 stronom dokumentu – to blisko 3,5 miliona tokenów – bez znaczącej utraty spójności. Dla porównania, czołowe modele …
W dużych modelach językowych (LLM) każda milisekunda ma znaczenie. Wyobraź sobie sytuację, w której prowadzisz rozmowę z zaawansowanym chatbotem firmowym, zadajesz złożone pytanie – i czekasz. W tym czasie infrastruktura LLM przetwarza tysiące tokenów kontekstu, zanim zobaczysz pierwszy znak odpowiedzi. Wskaźnik „time to first token” (TTFT) staje się kluczowym miernikiem płynności interakcji i kosztów operacyjnych. …
Continuous Thought Machines: Kiedy Sztuczna Inteligencja Zaczyna Myśleć w Czasie Rzeczywistym Wyobraź sobie sztuczną inteligencję, która nie przetwarza danych w sztywnych, mechanicznych krokach, lecz płynie przez problemy jak żywy umysł, rozwijając myśli w czasie rzeczywistym. To właśnie obiecuje przełomowa architektura Continuous Thought Machines (CTM) opracowana przez sakana.ai. W świecie zdominowanym przez Transformery i sieci rekurencyjne, …
Gdy świat oszalał na punkcie dużych modeli językowych (LLM), ich ogromne zapotrzebowanie na zasoby stało się poważnym wyzwaniem. Dostrojenie nawet niewielkiego modelu na domowym sprzęcie często kończyło się komunikatem o błędzie CUDA „out of memory” lub obliczeniami trwającymi tygodniami. Na tę bolączkę odpowiada Unsloth.ai – nie jest to kolejny framework, ale rewolucyjne podejście do optymalizacji dostrajania LLM, …
Energy-Based Transformers: Gdy AI uczy się myśleć, nie tylko przetwarzać Nadchodzi sztuczna inteligencja, która nie generuje odpowiedzi w ułamku sekundy, ale zatrzymuje się, weryfikuje swoje wnioski i – gdy problem jest złożony – poświęca więcej mocy obliczeniowej na znalezienie optymalnego rozwiązania. Brzmi jak marzenie o maszynie zdolnej do głębokiej refleksji? To właśnie Energy-Based Transformers (EBT) …
Przełomowe badania Carnegie Mellon University i Salesforce przynoszą szokujące wnioski: aż 70% agentów AI zawodzi w wykonywaniu podstawowych zadań biurowych. Nawet najlepszy model – Google Gemini 2.5 Pro – poradził sobie z zaledwie 30,3% zadań. Testy objęły 175 różnych czynności w kontrolowanym środowisku biurowym „TheAgentCompany”, symulującym rzeczywiste warunki pracy. Główne problemy agentów AI: 1. Brak …
vLLM vs. Ollama: Dwa światy AI – gdzie króluje wydajność, a gdzie prywatność W świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie ogromne ilości danych spotykają się z potrzebą natychmiastowych odpowiedzi, dwa rozwiązania wyróżniają się szczególnie – vLLM i Ollama. To nie są zwykłe alternatywy, lecz reprezentanci odmiennych filozofii rozwoju sztucznej inteligencji. Jeden działa jak superszybka autostrada …