R & D

LLMR & D

SmallThinker: Przełom w lokalnym uruchamianiu dużych modeli językowych

Podczas gdy większość dużych modeli językowych wymaga potężnych centrów danych, rodzina SmallThinker od Shanghai Jiao Tong University i Zenergize AI zmienia reguły gry, oferując wysoką wydajność, niskie zużycie pamięci i możliwość działania na urządzeniach mobilnych, bez rezygnacji z zaawansowanych możliwości. To rewolucja w demokratyzacji dostępu do sztucznej inteligencji.

Read More
Gen AILLMR & D

Architektura LLM w 2025 roku: Jak ewoluuje serce sztucznej inteligencji?

Modelowanie architektury dużych modeli językowych (LLM) to nieustanna ewolucja, gdzie innowacje często budują na istniejących fundamentach. Choć ogólne struktury GPT-2 z 2019 roku i współczesnych DeepSeek-V3 czy Llama 4 wykazują zdumiewające podobieństwa, to właśnie subtelne, lecz kluczowe udoskonalenia technologiczne, takie jak Multi-Head Latent Attention (MLA), architektura Mixture-of-Experts (MoE) czy inteligentne zarządzanie normalizacją, kształtują to, co stanie się standardem w świecie sztucznej inteligencji w roku 2025. Ten artykuł zgłębia najważniejsze zmiany architektoniczne, które definiują najnowsze otwarte modele LLM.

Read More
Agenci AIBiznesR & D

Nowe podejście do ewaluacji modeli AI: kompleksowe ramy oceny wydajności i bezpieczeństwa

Rozwój sztucznej inteligencji stawia nowe wyzwania w zakresie wiarygodności i bezpieczeństwa. Powstaje potrzeba opracowania zaawansowanych systemów oceny, zdolnych kompleksowo weryfikować zachowanie agentów AI w obliczu złożonych zadań. Nowe podejście koncentruje się na mierzeniu nie tylko wydajności, ale także kluczowych aspektów, takich jak wykrywanie halucynacji, stronniczość i toksyczność, oferując rozwiązania skalowalne dla zastosowań korporacyjnych.

Read More