26 artykułów
Artykuł wyjaśnia, z czego AI uczy się podejmować decyzje: jakie dane trafiają do modeli, jak są zamieniane na liczby, czym są cechy i przykłady treningowe oraz jak z danych powstają wzorce i przewidywania.
Czym jest model AI i dlaczego stoi za narzędziami typu ChatGPT? Artykuł krok po kroku wyjaśnia, jak model uczy się na danych, czym różni się od tradycyjnego programu oraz z czego składa się w praktyce.
Czy wiele słabych modeli może dorównać najpotężniejszym? Artykuł wyjaśnia ideę pokrycia, pracę komitetu oraz dlaczego bez twardej weryfikacji zewnętrznej system tylko wzmacnia halucynacje.
BioMysteryBench od Anthropic sprawdza nie wiedzę z biologii, lecz umiejętność analizy realnych danych bioinformatycznych. Wyjaśniamy, czym różni się ten benchmark od testów akademickich i dlaczego przybliża AI do roli współpracownika badawczego.
Przełom z 2012 roku, gdy zespół z Toronto wygrał ImageNet modelem AlexNet. Dlaczego połączenie dużych danych, GPU, ReLU i dropout uruchomiło rewolucję głębokiego uczenia w latach 2012-2017?
W latach 1988-2006 AI odchodziła od logiki i systemów ekspertowych na rzecz podejścia statystycznego. Rola Judei Pearla, sieci bayesowskich i kryzysu, który wymusił zmianę paradygmatu.
Narodziny sztucznej inteligencji od warsztatu Dartmouth w 1956 roku, kluczowych badaczy i pierwsze systemy. Podział na podejście symboliczne i koneksjonistyczne oraz jego wpływ na rozwój AI.
Esej o latach 1815-1943, gdy logika stała się matematyką. Od algebry Boolea i rachunku rozumowania, przez Fregego, Gödla i Turinga, po model neuronu, który otworzył drogę do komputerów i AI.
AI przestała być kalkulatorem i stała się partnerem w pracy matematyka. Po sukcesie na IMO 2025 i wynikach First Proof 2026 modele wspierają dowody, szukanie błędów i nowe konstrukcje. Poznaj kulisy tej zmiany
Meta AI i KAUST opisują Neural Computers: modele, które nie tylko używają komputera, ale same nim są. Uczą się z nagrań ekranu i akcji użytkownika, łącząc obliczenia, pamięć oraz interfejs w jednej sieci.
Elon Musk przyznaje, że xAI wymaga odbudowy od podstaw. Z firmy odeszła większość współzałożycieli, a SpaceX po przejęciu uruchamia audyt i rekrutacje w cieniu przygotowań do rekordowego IPO.
Artykuł wyjaśnia, czym jest JEPA i dlaczego Yann LeCun uważa, że przewidywanie pikseli i dominacja LLM prowadzą AI w złą stronę. Poznasz ideę modeli świata, embeddingi oraz stawkę wyścigu firm takich jak AMI Labs i DeepMind.
Inżynier z Sydney wykorzystał ChatGPT i narzędzia AI, by znaleźć naukowców i zaprojektować spersonalizowaną szczepionkę mRNA dla psa z agresywnym rakiem. Po pierwszej dawce guz Rosie zmalał o około 75 procent.
Figure publikuje demo Helix 02, jednej sieci neuronowej sterującej całym ciałem humanoida z obrazu z kamer. Robot sprząta salon, manewruje w ciasnych przejściach i manipuluje obiektami, bez nowych algorytmów, tylko dzięki większej ilości danych.
Modele językowe czasem nie tworzą nowych treści, tylko odtwarzają dane z treningu. Artykuł wyjaśnia zjawisko memoryzacji, ryzyka prawne i prywatności oraz narzędzie Hubble, które pozwala badać i ograniczać zapamiętywanie.
Yann LeCun uruchamia AMI Labs i zbiera rekordowe 1,03 mld USD w seed przy wycenie 3,5 mld USD. Startup rozwija JEPA i modele świata jako alternatywę dla LLM, celując w robotykę, zdrowie i przemysł.
Andrej Karpathy opublikował autoresearch: agent AI dostaje budżet GPU i sam prowadzi pętlę eksperymentów, modyfikuje kod oraz trenuje modele. W jedną noc potrafi wykonać około 100 testów i realnie poprawić wyniki.
Herbicydy mogą mieć konkurencję. Maszyny z kamerami, laserem i AI identyfikują każdą roślinę i wypalają chwasty bez oprysków, z wysoką skutecznością. Artykuł wyjaśnia, jak działa LaserWeeder, jakie daje oszczędności i kiedy inwestycja się zwraca.
LLM-y słabo aktualizują przekonania po rozmowie z użytkownikiem. Google Research i MIT testują Bayesian Teaching: uczenie od niedoskonałego, ale probabilistycznie poprawnego nauczyciela poprawia trafność rekomendacji i przenosi się na inne domeny.
Cortical Labs połączyło 200 tys. ludzkich neuronów z Doomem. Dzięki CL1 i biOS bodźce z gry są tłumaczone na impulsy, a odpowiedzi neuronów sterują postacią. To krok od DishBrain (Pong) do złożonego 3D.
