Archiwa machine-learning - Strona 25 z 31 - MTZN

Humanoidalny robot z podświetlonym mózgiem i flagami różnych państw symbolizującymi języki

28 maja, 2026

Wielojęzyczne centra obsługi klienta: jak RA-MoE eliminuje bariery językowe

Prawie każdy globalny contact center ma ten sam problem: chatbot po angielsku działa bez zarzutu, a ten sam model po polsku, arabsku czy wietnamsku plącze się w zeznaniach, generuje nieprawidłowe decyzje i irytuje klientów. Efekt…

Kontynuuj

Informatyka Uczenie maszynowe

Dawid Grabanowski

28 maja, 2026

SparseOpt naprawia to, co normalizacja psuje w rzadkich sieciach neuronowych

Dynamiczny trening rzadki (DST) od dawna obiecywał szybsze uczenie sieci neuronowych przy mniejszym zużyciu zasobów. W praktyce jednak rzadkie sieci uczyły się zauważalnie wolniej niż ich gęste odpowiedniki. Zespół badaczy z Uniwersytetu Calgary i University…

Kontynuuj

Ciemny silnik elektryczny z podłączonym czujnikiem, od którego odchodzą świecące, niebieskie linie danych

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

28 maja, 2026

Samouczące się czujniki na linii produkcyjnej: jak SparseOpt skraca douczanie z 40 do 15 epok

W zeszłym roku awaria jednej pompy w zakładzie chemicznym w Płocku zatrzymała linię na 14 godzin. Koszt? Ponad 2 miliony złotych. System predykcyjny nie przewidział awarii, bo model nie znał tego konkretnego wzorca drgań. Większość…

Kontynuuj

Urządzenie USG podłączone do tabletu, na ekranie tabletu siatka punktów i dwie linie trendu

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

28 maja, 2026

Rzadsze sieci, dłuższa bateria: SparseOpt zmienia reguły gry w przenośnym USG

Gdy lekarz na izbie przyjęć musi szybko ocenić, czy pacjent ma tętniaka aorty brzusznej, liczy się każda minuta i jakość obrazu. Przenośne aparaty USG z asystą AI mogłyby podpowiadać diagnozę, ale modele wymagają dostosowania do…

Kontynuuj

Samochód z włączonymi światłami oświetla przechodnia, na tle sieci połączonych punktów i padającego śniegu

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

28 maja, 2026

SparseOpt uczy samochód w locie. Adaptacyjne widzenie bez przestojów

W motoryzacji autonomicznej każda minuta spędzona na aktualizację modelu percepcji w chmurze to ryzyko, że auto wjedzie w nieznane warunki ze starym oprogramowaniem. Kiedy śnieg zasłania znaki albo mgła zmienia wygląd pieszych, system widzenia musi…

Kontynuuj

Smartfon z wyświetlonym na ekranie schematem obwodu scalonego i ikoną mózgu w centrum

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

28 maja, 2026

Błyskawiczne rekomendacje w smartfonie bez drenażu baterii. Nowy optymalizator SparseOpt

Użytkownik aplikacji streamingowej zmienia zainteresowania. W jednej chwili chce oglądać coś o gotowaniu, choć wczoraj przeglądał filmy o wspinaczce. Serwerowe modele rekomendacyjne aktualizują się wolno przez opóźnienia sieciowe i konieczność przetwarzania w chmurze. Co gdyby…

Kontynuuj

Schemat przedstawiający manipulację danymi wejściowymi i stanem wewnętrznym systemu, z komunikatem o wykryciu anomalii

Informatyka NLP Sztuczna inteligencja

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Czy LLM-y naprawdę znają swój umysł? Rzeczywistość weryfikuje obietnice introspekcji

Kiedy pytasz model językowy, czy jest pewny swojej odpowiedzi, oczekujesz, że zajrzy do własnego 'wnętrza' i odpowie szczerze. Nowa analiza trzech badaczy rozbija w pył dotychczasowe dowody na taką introspekcję u LLM-ów, pokazując, że zamiast…

Kontynuuj

Schemat cyfrowy z mózgiem w centrum i trzema głównymi elementami: postęp, nauka, walidacja

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Inteligentny korepetytor, który nie wie, czego nie wie - jak uniknąć złudzenia kompetencji w AI edukacyjnym

Wiele platform EdTech wykorzystuje dziś duże modele językowe jako wirtualnych korepetytorów. Problem w tym, że modele te nie potrafią rzetelnie ocenić ani własnej wiedzy, ani poziomu zrozumienia ucznia. Gdy zapytamy AI, czy uczeń opanował materiał,…

Kontynuuj

Bank otoczony obwodami elektronicznymi, tarczą z okiem i elementami interfejsu użytkownika

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Kiedy AI ocenia zdolność kredytową - dlaczego introspekcja modelu to za mało

Na pięciu spotkaniach w bankach w tym roku słyszałem to samo: "Nasz model AI sam wykrywa, czy ktoś próbuje go oszukać". Brzmiało zbyt dobrze. I faktycznie, nowe badania pokazują, że to iluzja. Poleganie na samokontroli…

Kontynuuj

Schemat z mózgiem w centrum, otoczonym tarczą, wykresem i siatką punktów, połączonymi strzałkami

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Nie ufaj samodiagnozie AI - dlaczego systemy wspomagania decyzji medycznych potrzebują zewnętrznej walidacji

Gdy radiolog analizuje zdjęcie RTG, ma świadomość, że może się mylić. Może skonsultować się z kolegą, sięgnąć do atlasu. System AI nie ma takiej intuicji. Badanie opublikowane przez Shashwata Singha i współpracowników podważa możliwość introspekcji…

Kontynuuj

machine-learning

Wielojęzyczne centra obsługi klienta: jak RA-MoE eliminuje bariery językowe

SparseOpt naprawia to, co normalizacja psuje w rzadkich sieciach neuronowych

Samouczące się czujniki na linii produkcyjnej: jak SparseOpt skraca douczanie z 40 do 15 epok

Rzadsze sieci, dłuższa bateria: SparseOpt zmienia reguły gry w przenośnym USG

SparseOpt uczy samochód w locie. Adaptacyjne widzenie bez przestojów

Błyskawiczne rekomendacje w smartfonie bez drenażu baterii. Nowy optymalizator SparseOpt

Czy LLM-y naprawdę znają swój umysł? Rzeczywistość weryfikuje obietnice introspekcji

Inteligentny korepetytor, który nie wie, czego nie wie - jak uniknąć złudzenia kompetencji w AI edukacyjnym

Kiedy AI ocenia zdolność kredytową - dlaczego introspekcja modelu to za mało

Nie ufaj samodiagnozie AI - dlaczego systemy wspomagania decyzji medycznych potrzebują zewnętrznej walidacji

Usługi

Ostatnie projekty