Sztuczna inteligencja przestała działać w pojedynkę. Systemy wieloagentowe (MAS) tworzą sieci wyspecjalizowanych agentów, którzy negocjują, rywalizują i współpracują — zmieniając paradygmat AI od fundamentów.
Transformer to architektura sieci neuronowej, która w 2017 roku zastąpiła modele rekurencyjne i zapoczątkowała erę dużych modeli językowych. Zrozumienie jej działania to klucz do pojęcia, skąd wzięły się ChatGPT, BERT, GPT-4 i Vision Transformers.
Embeddingi to matematyczne reprezentacje słów, zdań i dokumentów w wielowymiarowej przestrzeni wektorowej — fundament nowoczesnego NLP, wyszukiwania semantycznego i architektury RAG. Poznaj, jak działają Word2Vec, GloVe, BERT i dlaczego podobieństwo kosinusowe stało się językiem maszyn.
Token to fundamentalna jednostka, którą posługuje się każdy duży model językowy. Zrozumienie, jak tokeny są generowane, zliczane i wyceniane, jest kluczem do efektywnego i opłacalnego korzystania z systemów AI.
Agent AI (nazywany też sztuczną inteligencją agentową lub Agentic AI) to kategoria systemów zdolnych do autonomicznego planowania i realizowania wieloetapowych zadań bez ciągłego nadzoru człowieka. To nie chatbot — to warstwa technologiczna, która przekształca modele językowe w działających samodzielnie cyfrowych współpracowników.
Duże modele językowe (LLM) to klasa systemów sztucznej inteligencji opartych na sieciach neuronowych, trenowanych na ogromnych zbiorach tekstu w celu generowania i rozumienia języka naturalnego. Zrozumienie ich architektury i ograniczeń jest dziś kluczowe dla każdego, kto korzysta z narzędzi AI lub
Physical AI to nurt w rozwoju sztucznej inteligencji, który przenosi zdolności AI z przestrzeni czysto cyfrowej do świata fizycznego — pozwalając maszynom postrzegać otoczenie, wnioskować i działać w czasie rzeczywistym. To pojęcie kluczowe dla zrozumienia, dokąd zmierza robotyka, automatyzacja przemysłu i systemy autonomiczne w najbliższej dekadzie.
