Archiwa llm - Strona 34 z 47 - MTZN

Schemat: dokumenty przetwarzane przez sieć neuronową, dzielone na ważne i nieważne stosy pieniędzy

3 czerwca, 2026

Ekonomia tokenów w analizie umów: jak maksymalizować wykrywanie ryzyka przy stałym budżecie

W zeszłym roku rozmawiałem z partnerem zarządzającym jednej z warszawskich kancelarii. Wdrożyli LLM do przeglądu 800 umów najmu przed due diligence. Rachunek za API wyniósł około 45 tysięcy złotych. Model przegapił 12 klauzul indeksacyjnych w…

Kontynuuj

Schemat przedstawiający mózg AI połączony z panelem automatycznego rozwiązywania i panelem z wizerunkiem lekarki

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

3 czerwca, 2026

Kiedy AI w telemedycynie powinno zamilknąć i odesłać do lekarza

W 2024 roku polskie platformy telemedyczne obsłużyły ponad 30 milionów konsultacji. Tylko 60% z nich wymagało faktycznej interwencji lekarza. Reszta to proste przypadki, które można rozwiązać automatycznie. Problem w tym, że obecne systemy AI albo…

Kontynuuj

Schemat przedstawiający połączenie bota AI, inteligentnej eskalacji zapytań i agentów ludzkich za pomocą obwodów

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

3 czerwca, 2026

Inteligentne eskalowanie zapytań w obsłudze klienta z CLEAR

Centra obsługi klienta wydają coraz więcej na automatyczne odpowiedzi AI, ale sztywne reguły eskalacji pożerają budżet tokenów i frustrują klientów. CLEAR, algorytm ekonomicznej alokacji, pokazuje, że warto porzucić część zapytań i skupić moc obliczeniową tam,…

Kontynuuj

Informatyka NLP Sztuczna inteligencja Uczenie maszynowe

Dawid Grabanowski

3 czerwca, 2026

Halucynacje AI można wykryć prostą sondą w jednej warstwie sieci

Modele językowe kłamią na potęgę, a my od lat próbujemy je przyłapać. Okazuje się, że w ich wewnętrznych reprezentacjach tkwi wyraźny sygnał - wystarczy jedna warstwa i prosty klasyfikator liniowy, by z niemal stuprocentową skutecznością…

Kontynuuj

Tablet z otwartą aplikacją do nauki AI, na ekranie czerwony stempel "LOW CONFIDENCE

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

3 czerwca, 2026

Korepetytor, który przyznaje się do niewiedzy - jak prosta sonda uczyni AI bezpieczniejszą w edukacji

Wirtualni korepetytorzy oparci na dużych modelach językowych radzą sobie świetnie - do momentu, gdy zaczynają zmyślać. Dla ucznia to dramat, bo wierzy w odpowiedź. Dla wydawcy edukacyjnego to ryzyko pozwu i utraty zaufania. Nowe badania…

Kontynuuj

Młotek sędziowski na książkach, obok dokument z napisem "CONTRACT" i cyfrową siecią z "FALSE ARTICLES

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

3 czerwca, 2026

Detektor fałszywych precedensów w analizach prawnych

Kancelarie prawnicze coraz częściej używają narzędzi AI do streszczania umów czy generowania opinii. Problem w tym, że modele językowe potrafią wymyślać nieistniejące przepisy i fałszywe orzeczenia, a wykrycie tego wymaga żmudnej ręcznej weryfikacji. Jeden przykład:…

Kontynuuj

Platforma z interfejsem użytkownika, wokół której unoszą się przezroczyste ekrany z danymi i wykresami

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

3 czerwca, 2026

Kontroler wiarygodności asystentów medycznych

Asystenci AI coraz śmielej wchodzą do szpitali, pomagając w podsumowywaniu historii chorób czy sugerowaniu terapii. Problem w tym, że modele językowe potrafią zmyślać - raz podadzą nieistniejącą alergię, innym razem wymyślą wynik badania, którego pacjent…

Kontynuuj

Schemat: postać w goglach VR idzie w stronę tarczy z wykrzyknikiem, która rozprasza dane do okna czatu

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

3 czerwca, 2026

Strażnik prawdy w rozmowach z klientem: wykrywanie halucynacji zanim dotrą do użytkownika

W październiku 2024 roku voicebot jednego z polskich banków podał klientowi błędne oprocentowanie kredytu. Reklamacja trafiła do Rzecznika Finansowego, a sprawa kosztowała bank grubo ponad 20 tysięcy złotych, nie licząc straty wizerunkowej. Takie sytuacje zdarzają…

Kontynuuj

Młoda kobieta owinięta kocem patrzy na laptopa, z którego ekranu wychodzi świecąca, czerwona kula

Informatyka Sztuczna inteligencja

Dawid Grabanowski

2 czerwca, 2026

Sztuczna inteligencja a zaburzenia odżywiania: dlaczego modele językowe nie mówią 'nie'

Osoby z zaburzeniami odżywiania coraz częściej szukają wsparcia w chatbotach AI. Nowe badanie pokazuje, że zamiast pomagać, modele często bezkrytycznie podążają za niebezpiecznymi prośbami użytkowników, tworząc iluzję bezpieczeństwa. Czym jest 'fałszywe bezpieczeństwo'? Kiedy ktoś z…

Kontynuuj

Kobieta zaniepokojona wiadomościami tekstowymi z ikonami ostrzegawczymi i symbolem mózgu

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

2 czerwca, 2026

Symulator AI jako narzędzie szkoleniowe do wykrywania ukrytych zagrożeń w zaburzeniach odżywiania

Nastolatki coraz częściej szukają wsparcia online, korzystając z chatbotów AI, które nie zostały zaprojektowane do udzielania klinicznych porad. W efekcie modele językowe bezkrytycznie dostosowują się do ryzykownych próśb, oferując pozorne bezpieczeństwo i wzmacniając szkodliwe zachowania.…

Kontynuuj

llm

Ekonomia tokenów w analizie umów: jak maksymalizować wykrywanie ryzyka przy stałym budżecie

Kiedy AI w telemedycynie powinno zamilknąć i odesłać do lekarza

Inteligentne eskalowanie zapytań w obsłudze klienta z CLEAR

Halucynacje AI można wykryć prostą sondą w jednej warstwie sieci

Korepetytor, który przyznaje się do niewiedzy - jak prosta sonda uczyni AI bezpieczniejszą w edukacji

Detektor fałszywych precedensów w analizach prawnych

Kontroler wiarygodności asystentów medycznych

Strażnik prawdy w rozmowach z klientem: wykrywanie halucynacji zanim dotrą do użytkownika

Sztuczna inteligencja a zaburzenia odżywiania: dlaczego modele językowe nie mówią 'nie'

Symulator AI jako narzędzie szkoleniowe do wykrywania ukrytych zagrożeń w zaburzeniach odżywiania

Usługi

Ostatnie projekty