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, …
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 …
Symfonia algorytmów: jak sztuczna inteligencja komponuje nowy świat muzyki W laboratoriach Stanforda w 1957 roku komputer IBM 704 wygenerował pierwsze mechaniczne dźwięki przypominające melodię. Nikt wtedy nie przypuszczał, że niecałe 70 lat później co piąty utwór dodawany codziennie na Deezerze będzie dziełem algorytmu, a rynek muzyki generowanej przez AI przekroczy próg 440 milionów dolarów. To …
Trae Agent: Kiedy Twój Terminal Zaczyna Myśleć – Rewolucja CLI Wspomagana AI W świecie terminali, gdzie dotąd królowały tajemnicze komendy i skrypty, pojawia się nowy gracz. Trae Agent to nie kolejne narzędzie do analizy logów ani uproszczony edytor kodu. To potężny kondensator mocy współczesnych modeli językowych, zintegrowany bezpośrednio z workflow programisty. Wyobraź sobie: zamiast godzin …
YOCO: Nowe Podejście do Modelowania Języka Modelowanie języka to kluczowy komponent w uczeniu maszynowym, umożliwiający przewidywanie kolejności słów oraz poprawiający zrozumienie i generowanie ludzkiego języka. Stanowi fundament dla wielu aplikacji, takich jak podsumowywanie tekstów, tłumaczenie czy systemy autouzupełniania. Efektywne modelowanie języka wiąże się jednak z poważnymi wyzwaniami, szczególnie w przypadku dużych modeli. Największe trudności to …
Oobabooga Text Generation WebUI: Wszechstronne narzędzie do generowania tekstu Wprowadzenie Oobabooga Text Generation WebUI to zaawansowane narzędzie, które rewolucjonizuje sposób, w jaki pracujemy z generowaniem tekstu. Jego wszechstronność i elastyczność czynią go idealnym dla programistów, badaczy, i każdego, kto interesuje się sztuczną inteligencją i językiem naturalnym. Bogaty wybór loaderów modeli Panel oobabooga wspiera imponującą gamę …
TinyGPT-V: Nowe horyzonty w multimodalnych modelach językowych TinyGPT-V stanowi istotny krok naprzód w rozwoju multimodalnych modeli językowych (MLLMs). Model ten, wykorzystujący tylko 2.8 miliarda parametrów, wykazuje zdolność do efektywnego działania w różnorodnych zastosowaniach związanych z wizją i językiem, osiągając wyniki porównywalne z znacznie większymi modelami. Podstawą TinyGPT-V jest model Phi-2, który ma 2,7 miliarda parametrów …