Tag: Foundation models

Aktualności14 kwietnia 2026

Stanford AI Index 2026: Co mówi najważniejszy raport o stanie sztucznej inteligencji

Stanford AI Index to coroczny raport analityczny publikowany przez Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI), który od 2017 roku systematycznie mierzy postęp sztucznej inteligencji — od możliwości technicznych, przez inwestycje, aż po wpływ społeczny. Nie jest to produkt ani platforma technologiczna, lecz wielowymiarowa analiza stanu całej branży. Edycja z 2026 roku przynosi dane, które rzucają nowe światło na tempo zmian, układ sił między USA a Chinami oraz rosnące koszty środowiskowe i społeczne tego rozwoju.

Aktualności10 kwietnia 2026

Mixture of Experts (MoE) — architektura, która pozwala budować coraz większe modele AI bez proporcjonalnego wzrostu kosztów obliczeniowych

Mixture of Experts (MoE) to architektura sieci neuronowych, w której model nie przetwarza każdego zapytania wszystkimi swoimi parametrami naraz, lecz dynamicznie deleguje obliczenia do wybranych, wyspecjalizowanych podsieci zwanych ekspertami. Należy do kategorii rozwiązań architektonicznych dla dużych modeli językowych (LLM) i jest dziś powszechnie stosowana w czołowych modelach — zarówno komercyjnych, jak i open-source. Warto ją rozumieć, bo wyjaśnia, dlaczego nowoczesne modele mogą mieć setki miliardów parametrów, a jednocześnie działać szybciej i taniej niż ich gęste odpowiedniki o podobnej jakości.

Aktualności9 kwietnia 2026

Architektura Transformer: co to jest, jak działa i dlaczego stała się fundamentem współczesnej AI

Transformer to architektura sieci neuronowej — nie model, nie platforma, lecz fundamentalny schemat obliczeniowy — która od 2017 roku kształtuje większość istotnych postępów w sztucznej inteligencji. Rozumienie jej działania jest dziś kluczowe nie tylko dla inżynierów AI, ale dla każdego, kto chce orientować się, skąd biorą się możliwości nowoczesnych systemów językowych, wizyjnych i robotycznych.

Aktualności3 kwietnia 2026

Generalist AI przedstawia GEN-1: Czy to koniec ery programowanych robotów?

Startup Generalist AI zaprezentował model GEN-1, który może stanowić przełom w dążeniu do autonomii maszyn. Dzięki wykorzystaniu ogromnych zbiorów danych z interakcji fizycznych, roboty uczą się improwizacji, co pozwala im radzić sobie w nieprzewidywalnych, rzeczywistych warunkach bez sztywnego kodu.

Aktualności30 marca 2026

Syntetyczne dane nowym „paliwem” AI: Koniec ery niedoboru informacji?

W obliczu wyczerpywania się wysokiej jakości zasobów ludzkiej wiedzy w sieci, branża technologiczna zwraca się ku danym generowanym sztucznie. Rozwiązanie to nie tylko omija bariery prywatności w medycynie i finansach, ale staje się fundamentem dla rozwoju robotyki fizycznej.