Author: Adrian Żebrowski

WprowadzenieOd czasu debiutu modeli GPT-3, GPT-3.5 oraz przełomowego GPT-4 minęło już kilka lat, a każdy kolejny krok przynosił znaczące ulepszenia w zakresie zrozumienia języka przez sztuczną inteligencję. Teraz uwaga środowiska skupia się na nadchodzącym modelu GPT‑4.5 – hipotetycznym „pół-etapie” pomiędzy obecnym GPT-4 a przyszłym GPT-5. Chociaż OpenAI nie ujawniło jeszcze oficjalnych szczegółów, z różnych wypowiedzi i trendów można wnioskować o prawdopodobnych kierunkach rozwoju. Zgodnie z zapowiedziami Sam Altman (CEO OpenAI), GPT-4.5 ma być ostatnim modelem pozbawionym tzw. wieloetapowego rozumowania (chain-of-thought reasoning), podczas gdy GPT-5 ma stanowić już zupełnie nową jakość, integrując różne techniki i narzędzia w jeden spójny system (GPT-5:…

W świecie AI pojawił się nowy gracz, który obiecuje zrewolucjonizować sposób, w jaki myślimy o automatyzacji i rozwiązywaniu problemów. Claude 3.7 Sonnet, najnowszy model stworzony przez Anthropic, to przełomowe narzędzie łączące ogólne rozumienie języka z zaawansowanym, hybrydowym rozumowaniem. W poniższym artykule przyjrzymy się najważniejszym funkcjom tego modelu, jego zastosowaniom oraz wpływowi na różne branże. Claude 3.7 i Hybrydowe Rozumowanie Jedną z najbardziej wyróżniających cech Claude 3.7 Sonnet jest jego zdolność do pracy w dwóch trybach rozumowania: Dzięki temu użytkownicy mogą dostosować działanie modelu do swoich potrzeb – od szybkich interakcji, po dogłębną analizę wymagającą większej precyzji. Zaawansowane Możliwości Kodowania Claude…

Bazy wektorowe zyskały na popularności dzięki swojej zdolności do przechowywania oraz szybkiego wyszukiwania danych reprezentowanych jako wielowymiarowe wektory – najczęściej powstające z osadzonych reprezentacji (embeddingów) generowanych przez modele językowe czy sieci neuronowe. Czym są bazy wektorowe? Jak działają? Jak zintegrować je z systemami AI działającymi w modelu self-hosted? Jako przykład rozwiązań opartych na tym podejściu, szczególną uwagę poświęcimy platformie Pinecone. Czym są bazy wektorowe? Bazy wektorowe to specjalistyczne systemy przechowywania danych, które zapisują informacje w postaci wektorów – struktur liczbowych reprezentujących cechy obiektów. W praktyce oznacza to, że dane takie jak tekst, obrazy czy dźwięki mogą być zamieniane na osadzenia,…

W erze rosnącej świadomości o prywatności, elastyczności wdrożeń oraz niezależności technologicznej, rozwiązania open source zyskują na znaczeniu. Modele AI udostępniane publicznie umożliwiają nie tylko transparentny rozwój technologii, ale też praktyczne zastosowania w wielu dziedzinach – od przetwarzania języka naturalnego, przez generowanie obrazów, aż po systemy multimodalne. W tym wpisie przyjrzymy się najciekawszym open source’owym modelom AI oraz omówimy, jak wdrożyć je w realnych aplikacjach. Przegląd najlepszych modeli AI open source Modele językowe Open source’owe modele językowe stały się fundamentem nowoczesnych aplikacji NLP. Do najpopularniejszych z nich należą: Modele generowania obrazów i multimodalne Modele do przetwarzania mowy Praktyczne implementacje Integracja z…

Self-hosted AI staje się coraz bardziej popularne wśród firm oraz entuzjastów technologii, którzy cenią sobie pełną kontrolę nad danymi, prywatność oraz elastyczność wdrożeń. Jakie są najpopularniejsze rozwiązania umożliwiające uruchamianie systemów AI na własnych serwerach? Jakie mają zalety, a jakie wady? Jak wyglądają aspekty skalowalności i bezpieczeństwa? Co daje self-hosting AI? Samodzielne uruchamianie modeli AI na własnej infrastrukturze pozwala na: Przegląd najpopularniejszych narzędzi Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi umożliwiających self-hosting AI. Poniżej kilka najczęściej wybieranych opcji: 1. Modele językowe open-source 2. Frameworki i biblioteki 3. Platformy konteneryzacji Zalety i wady self-hosted AI Zalety Wady Przypadki użycia Self-hosted AI znajduje zastosowanie…

31 stycznia 2025 roku OpenAI zaprezentowało model o3-mini – najnowsze dzieło w serii dedykowanej logicznemu wnioskowaniu. To pierwszy mały model AI, który łączy niski koszt, szybkość działania i specjalizację w dziedzinach STEM (nauka, technologia, inżynieria, matematyka). Według twórców, o3-mini dorównuje wydajnością większym modelom, takim jak OpenAI o1, ale generuje odpowiedzi o 24% szybciej niż jego poprzednik, o1-mini. Testy wykazały, że w trybie „medium” radzi sobie z zadaniami na poziomie konkursów matematycznych AIME 2024 z dokładnością 83,6%, a z pytaniami naukowymi na poziomie doktoranckim (GPQA Diamond) osiąga 77% trafności. Szybszy i bardziej wydajny niż kiedykolwiek O3-mini to nie tylko moc obliczeniowa,…

Workflowy społeczności n8n n8n.io to narzędzie Low-code do automatyzacji procesów przy użyciu AI i nie tylko. To, co go wyróżnia to fantastyczna społeczność, która ma patent właściwie na wszystko! Dzisiejszy workflow to dzieło @mustafakendiguzel – odwiedźcie jego profil, aby zobaczyć jeszce więcej jego kreacji! Tworzenie treści na Instagrama za pomocą AI Zarządzanie kontem na Instagramie wymaga czasu i kreatywności. Automatyzacja procesu tworzenia treści pozwala zaoszczędzić czas i skupić się na strategii marketingowej. W tym artykule pokażemy, jak w n8n zautomatyzować proces wyszukiwania popularnych treści, generowania obrazów i ich publikacji na Instagramie. Jak działa ta automatyzacja? Workflow w n8n realizuje trzy…

Przedsiębiorcy coraz częściej integrują zaawansowane modele AI, takie jak DeepSeek R1, w swoich systemach. Choć oferują one liczne korzyści, ich wykorzystanie w interfejsach webowych i poprzez API niesie ze sobą istotne zagrożenia. Najbardziej obowiązuje to firmy obsługujące klientów w Unii Europejskiej. Ryzyko związane z ochroną danych osobowych Jednym z kluczowych zagrożeń jest kwestia ochrony danych osobowych. DeepSeek R1, jako chiński model AI, może przetwarzać i przechowywać dane użytkowników na serwerach zlokalizowanych w Chinach. Zgodnie z chińskim prawem, przedsiębiorstwa są zobowiązane do udostępniania danych na żądanie władz państwowych. Rodzi to obawy o potencjalny dostęp do wrażliwych informacji przez chiński rząd. Eksperci…

Prompt engineering to sztuka formułowania instrukcji dla sztucznej inteligencji, która decyduje o jakości otrzymywanych odpowiedzi. W erze modeli językowych takich jak GPT-4o, umiejętne konstruowanie zapytań stało się kluczową kompetencją. W tym artykule odkryjesz sześć sprawdzonych strategii oraz konkretne taktyki, które przełożą się na precyzyjniejsze i bardziej wartościowe rezultaty. Dlaczego prompt engineering ma znaczenie? Modele językowe to nie magia – ich skuteczność zależy od sposobu, w jaki sformułujesz zapytanie. Jak zauważają eksperci OpenAI: „Im mniej model musi zgadywać, czego oczekujesz, tym większa szansa, że otrzymasz dokładnie to, czego potrzebujesz”. Dlatego właśnie świadome projektowanie promptów (ang. prompt engineering) jest tak istotne. Poniższe…

Sztuczna inteligencja generująca tekst (np. ChatGPT) zaskakuje kreatywnością, ale ma poważną wadę: brak dostępu do aktualnej wiedzy poza swoim szkoleniem. Rozwiązaniem tego problemu jest RAG – technologia, która łączy moc modeli językowych z precyzją wyszukiwania informacji. Oto, jak działa i dlaczego rozszerza wykorzystanie AI. Czym jest RAG? Retrieval-Augmented Generation (RAG) to hybrydowy system AI, który: W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli językowych (np. GPT-4), RAG nie polega wyłącznie na „pamięci” z treningu. To jak asystent, który najpierw szuka aktualnych faktów w bibliotece, a potem odpowiada. Jak dokładnie działa RAG? Proces krok po kroku: Dlaczego ten framework działania jest tak korzystny? ✅…