Koszty wdrażania sztucznej inteligencji – co warto wiedzieć?

Wdrażanie systemów opartych na sztucznej inteligencji wiąże się z kosztami, które nie ograniczają się wyłącznie do trenowania modeli. Na całkowity koszt AI składają się m.in. wydatki na infrastrukturę obliczeniową, inferencję, przechowywanie i transfer danych, utrzymanie środowisk oraz szereg kosztów pośrednich, które często mogą być niewidoczne na etapie planowania. W tym artykule omawiamy strukturę wydatków związanych z AI, przedstawiamy przykłady implementacji…

Read More icon

AI jako narzędzie w branży farmaceutycznej

Sztuczna inteligencja jest coraz powszechniej stosowana w branży farmaceutycznej, szczególnie w obszarze badań i rozwoju nowych leków. Branża, która od lat mierzy się z rosnącymi kosztami, długim czasem badań i wysokim ryzykiem niepowodzeń, zaczyna traktować AI jako wsparcie w pracy naukowej. Modele uczące się na danych biologicznych i klinicznych mają pomóc szybciej analizować złożone informacje i wspierać decyzje podejmowane na…

Read More icon

AI-based operating systems: podejście oparte na sztucznej inteligencji w tworzeniu systemów operacyjnych

Systemy operacyjne od lat pełnią tę samą funkcję: zarządzają sprzętem, uruchamiają aplikacje i są środowiskiem pracy dla użytkowników. Choć na przestrzeni lat zmieniały się interfejsy i modele oprogramowania, logika działania pozostawała podobna. System reaguje na polecenia użytkownika lub aplikacji, a decyzje podejmowane są poza nim. Sztuczna inteligencja, jeśli była wykorzystywana, funkcjonowała jako odrębna część, a nie jako element definiujący jego…

Read More icon

Bielik AI rośnie w siłę: co się aktualnie dzieje wokół polskiego modelu?

W ciągu ostatnich kilkunastu miesięcy Bielik przeszedł drogę od oddolnego projektu technologicznego do jednego z ważniejszych inicjatyw AI w Europie Środkowo-Wschodniej. Dzięki połączeniu otwartego podejścia, silnego zaplecza technologicznego i rosnącego wsparcia strategicznego, projekt zyskał szansę, by stać się europejską alternatywą dla najpopularniejszych modeli. Rosnąca liczba partnerów i udział w międzynarodowych inicjatywach sprawiają, że Bielik staje się częścią kształtującego się europejskiego…

Read More icon

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w handlu online?

Sztuczna inteligencja przestała być dodatkiem do branży e-commerce i zaczyna pełnić rolę napędzającą całe doświadczenie zakupowe. Modele AI potrafią nie tylko rozpoznawać zapytania, ale rozumieć potrzeby użytkowników i wspierać ich w podejmowaniu decyzji. Dlatego ta technologia coraz częściej odpowiada za to, jak klienci znajdują produkty, jak porównują oferty i jak finalizują zakupy. Zmiany napędza kilka czynników: rozwój technologii (modele językowe…

Read More icon

Nowe narzędzia Google: Gemini 3 i Antigravity

W ostatnim czasie Google udostępniło model Gemini 3 oraz Antigravity, czyli środowisko, które umożliwia tworzenie i kontrolę agentów AI. W dużym skrócie Gemini 3 charakteryzuje się poprawionymi zdolnościami w zakresie rozumowania i przetwarzania multimodalnych danych, natomiast Antigravity pozwala deweloperom projektować, uruchamiać i monitorować zadania prowadzone przez agentów. Pierwsze testy i benchmarki wskazują, że Gemini 3 osiąga wysokie wyniki w rankingach, a…

Read More icon

Od generowania odpowiedzi do realizacji złożonych zadań – podstawowe informacje o agentach AI

W ostatnich latach modele językowe stały się podstawowym narzędziem w systemach opartych na sztucznej inteligencji. Ich możliwości są jednak ograniczone do generowania odpowiedzi na zadane pytania. Coraz częściej pojawia się więc potrzeba budowania rozwiązań, które nie tylko interpretują polecenia, ale potrafią też samodzielnie planować i wykonywać złożone zadania. W odpowiedzi na te potrzeby rozwijają się agenci AI. Nasz artykuł przedstawia…

Read More icon

Skąd biorą się dane, które uczą sztuczną inteligencję?

Bez danych sztuczna inteligencja nie ma możliwości rozwoju. Każdy model językowy, system rekomendacji czy narzędzie oparte na uczeniu maszynowym powstaje dzięki ogromnym zbiorom informacji, z których AI „uczy się” rozpoznawać wzorce, zależności i znaczenia. Przez lata dostęp do danych wydawał się nieograniczony. Internet był kopalnią tekstów i obrazów, które można było analizować i przetwarzać. Dziś jednak coraz częściej mówi się…

Read More icon

Architektura BDH i jej znaczenie dla rozwoju dużych modeli językowych

30 września 2025 roku na ArXiv pojawiła się publikacja prezentująca Dragon Hatchling (BDH) – nową architekturę modeli językowych. Autorami pracy są Adrian Kosowski, Przemysław Uznański, Jan Chorowski, Zuzanna Stamirowska oraz Michał Bartoszkiewicz – polscy naukowcy związani z Uniwersytetem Cornella i z firmą Pathway. Krzysztof Ociepa, współzałożyciel Azurro, również bierze udział w tym projekcie. BDH wyróżnia się tym, że czerpie inspirację…

Read More icon

Open-source i closed-source – analiza dwóch dróg w rozwoju dużych modeli językowych

Modele językowe stały się jednym z kluczowych narzędzi w pracy z tekstem, kodem czy analizą danych. Różnią się jednak pod względem sposobu tworzenia i udostępniania. Niektóre są rozwijane przez duże firmy technologiczne, które kontrolują zarówno dostęp, jak i dalszy rozwój modeli. Inne powstają w ramach open-source, co oznacza, że są udostępniane z pełnym wglądem do kodu i danych, co pozwala…

Read More icon
1 2 3 4 5 6