LLM

Artykuł wyjaśnia, jak działają modele autoregresyjne i dlaczego nawet mały błąd na token rośnie wykładniczo wraz z długością odpowiedzi. Pokazuje, skąd biorą się halucynacje i czemu nie znikną tylko dzięki większym danym.

LangChain, LangGraph, Flowise, Langflow, n8n i Make wyglądają podobnie, ale stoją za nimi różne podejścia. Artykuł pokazuje podział na automatyzację procesów, wizualne aplikacje AI i frameworki dla developerów oraz podpowiada, co wybrać.

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.

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.

Sakana AI pokazuje Doc-to-LoRA i Text-to-LoRA: hipersieć, która w jednym przebiegu generuje adaptery LoRA z dokumentu lub opisu zadania. Aktualizacja trwa <1 s, zmniejsza zużycie VRAM i upraszcza adaptację oraz pamięć długoterminową LLM.

Meta podpisała z AMD umowę na akceleratory MI450, serwery EPYC i infrastrukturę Helios o mocy do 6 GW. Kontrakt wart 60–100 mld dolarów ma uniezależnić firmę od Nvidii i zmienić rynek AI.

Lista 10 modeli z Hugging Face, które lepiej niż „duży chatbot„ wspierają automatyzacje: embeddingi do wyszukiwania semantycznego, klasyfikacja i NER, moderacja obrazów, lekkie CV na edge oraz modele do tagowania i wyszukiwania audio.

DGX Spark to "biurkowy" komputer AI na superchipie GB10 Grace Blackwell z 128 GB pamięci UMA. Artykuł omawia zastosowania do LLM/RAG/wideo, benchmarki, ceny w Polsce, kanały zakupu oraz ograniczenia architektury.

Google Cloud pokazuje Gemini CLI, czyli Gemini w terminalu. Wpisujemy polecenie jak zwykłą komendę i od razu dostajemy odpowiedź: tekst, pomysł, fragment kodu albo pomoc w analizie logów. W demie widać też coś przyziemnie ważnego: własne motywy kolorów ustawiane w pliku settings.json, więc terminal może być czytelny i po prostu nasz. My w Automation Lab lubimy takie narzędzia, bo skracają dziesiątki małych kroków w ciągu dnia.

Czy DeepSeek V4 pojawi się w połowie lutego 2026? W sieci latają liczby typu 1M tokenów kontekstu i 700B+ parametrów, ale część z tego to marketing i domysły. W tym artykule zbieram dostępne źródła, pokazuję, co da się potwierdzić, a co jest plotką, i tłumaczę po ludzku: tokeny, okno kontekstu, reasoning, MoE, monorepo i RAG. Na koniec dostajesz praktyczną checklistę testów, żeby ocenić nowy model pod realne automatyzacje w n8n, Make i Pythonie.

Rabbit zapowiada Project Cyberdeck - przenośny sprzęt inspirowany DIY cyberdeckami, projektowany pod pracę w terminalu (CLI) i uruchamianie agentów. Ma mieć dobry ekran i hot-swappable klawiaturę mechaniczną. Równolegle rozwijają DLAM, czyli agenta, który po udostępnieniu ekranu potrafi sterować komputerem w przeglądarce. Tłumaczę terminy po ludzku i pokazuję, jak to może pomóc w automatyzacjach: n8n, skrypty, serwery i obejścia tam, gdzie brakuje API

Czy asystenci AI realnie zwiększają efektywność, czy raczej powodują odciążenie poznawcze i erozję kompetencji? Artykuł omawia badania nad nauką programowania, koszt interakcji z AI oraz wpływ na debugowanie i rozumienie koncepcji.

Google udostępnia paczkę 10 krótkich kursów o sztucznej inteligencji na Google Skills / Cloud Skills Boost. Są tu podstawy generatywnej AI i LLM, etyka i Responsible AI, projektowanie promptów w Vertex AI, a także tematy bardziej techniczne jak encoder-decoder, attention, transformery i BERT. W artykule znajdziesz linki, krótki opis każdego kursu oraz wskazówki, jak sprawdzić język kursu i ewentualne wymagania subskrypcji lub kredytów do laboratoriów.