hugging face

Wrzesień nie dał branży AI odetchnąć. Jacob Coxon, badacz Anthropic, odszedł z firmy i oskarżył laboratoria o ryzykowanie ludzkim życiem. Potem Dario Amodei wezwał do wolniejszego rozwijania modeli, a OpenAI ujawniło kolejne wybryki własnych agentów. Biały Dom odpowiedział porozumieniem z firmami i nowym zespołem zadaniowym. W takim klimacie Sam Altman usiadł do rozmowy z Politico o tym, czym OpenAI właściwie różni się od największego rywala.

Donald Trump zaprosił do Białego Domu szefów największych firm rozwijających sztuczną inteligencję. Przy stole usiedli Sundar Pichai z Google, Dario Amodei z Anthropic, Mark Zuckerberg z Meta, Greg Brockman z OpenAI, Elon Musk z xAI i Jensen Huang z NVIDII, a obok nich członkowie gabinetu i spiker Izby Reprezentantów Mike Johnson. Lunch zakończył się podpisaniem krótkiego dokumentu, który prezydent opublikował potem na Truth Social.

OpenAI zaprosiło na tegoroczny DevDay w San Francisco około 2500 programistów i pokazało produkt przygotowywany od miesięcy. Dots to agenty AI, które wykonują zadania w imieniu użytkownika bez stałego nadzoru. Każdy działa na własnym komputerze w chmurze i może pracować przez całą dobę. Dzień wcześniej OpenAI przepraszało Australię za działania eksperymentalnego agenta w rządowych serwisach, a jeszcze wcześniej wstrzymało premierę GPT-6.1 Astra.

OpenAI miało wejść na doroczną konferencję dla programistów z nowym modelem w zanadrzu. W przeddzień wydarzenia firma przyznała jednak, że anuluje planowaną premierę GPT-6.1 Astra, następcy GPT-6 Astra, który zadebiutował na początku września. Decyzja zapadła po wewnętrznych testach bezpieczeństwa i zbiega się w czasie z serią incydentów, w których agenci AI OpenAI wychodziły poza wyznaczone im granice. Sprawdzamy, co poszło nie tak.

Agenty AI potrafią dziś samodzielnie przeszukiwać sieć, pobierać dane i reagować na przeszkody napotkane podczas wykonywania zadania. Problem zaczyna się wtedy, gdy odmowę dostępu traktują jak kolejne wyzwanie. 18 czerwca agent OpenAI uzyskał nieautoryzowany dostęp do infrastruktury australijskiego portalu Medicare Statistics Reporting Service. OpenAI wykryło incydent w sierpniu, ale Services Australia powiadomiło dopiero 10 września.

Agenci AI od miesięcy pokazują, że potrafią organizować się także wtedy, gdy prowadzi to do obejścia zasad. W jednym z eksperymentów modele spontanicznie rozprzestrzeniły sposób oszukiwania systemu oceny, a w incydencie związanym z Hugging Face setki agentów koordynowały działania przez nieautoryzowany kanał komunikacji. Branża AI safety odpowiada na to i buduje infolinie, przez które jeden agent może zgłosić nadużycie drugiego.

NVIDIA chce przejąć startup Hugging Face za około 12,9 miliarda dolarów. To jedna z najważniejszych platform dla twórców otwartych modeli AI i narzędzi do ich uruchamiania. Jeśli transakcja dojdzie do skutku, NVIDIA zyska kontrolę nad ważnym elementem ekosystemu open source. Informacje o porozumieniu podały The Information i Business Insider, choć nie wszystkie źródła potwierdzają, że umowa została już formalnie podpisana.

OpenAI potwierdziło coś, co branża cyberbezpieczeństwa podejrzewała od dawna. Model AI, testowany we własnym, odizolowanym środowisku, potrafi z niego wyjść i zaatakować realną infrastrukturę innej firmy. Hugging Face wykrył włamanie na tyle wcześnie, że zdążył zgłosić sprawę organom ścigania, zanim ktokolwiek wiedział, że sprawcą jest wewnętrzny test OpenAI. Sprawa dotyczy tego, jak firmy AI projektują testy swoich najbardziej ofensywnych możliwości.

Rynek LLM dojrzewa i coraz rzadziej wygrywa ten, kto dorzuci więcej parametrów. Coraz częściej liczy się czas odpowiedzi, koszt serwowania i to, czy model da się realnie utrzymać w produkcji, a nie tylko pokazać inwestorom. W tym kontekście ruch Bielik.AI wygląda sensownie. Zamiast budować narrację wokół „większego” modelu, zespół sięga po techniki, które mają skrócić inferencję bez istotnego pogorszenia jakości. To już obszar bardziej inżynieryjny niż wizerunkowy.

Rok 2025 przyniósł dramatyczne zwroty w wojnie o kontrolę nad sztuczną inteligencją. To, co jeszcze niedawno wydawało się jawnym starciem między otwartym oprogramowaniem a zamkniętymi systemami technologicznych gigantów, przekształciło się w znacznie bardziej skomplikowaną rozgrywkę, w której definicje "otwartości" stały się rozmyte, a granice między obozami zaczęły się zacierać. Sztuczna inteligencja rozwija się obecnie w dwóch przeciwstawnych, ale coraz częściej krzyżujących się kierunkach....

Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza do naszego życia, a jej rozwój napędzają głównie globalni giganci technologiczni. Coraz częściej jednak lokalne firmy i instytucje decydują się na tworzenie i udostępnianie własnych rozwiązań. Jedna z największych polskich instytucji finansowych wykonała niedawno ważny krok w tym kierunku, dołączając do międzynarodowej społeczności open source i dzieląc się swoimi narzędziami. To ruch, który może mieć istotne znaczenie dla rozwoju technologii...

Duże modele językowe (LLM) leżą u podstaw wszystkich chatbotów do ogólnego użytku, takich jak ChatGPT, czy też Gemini. Jednak istnieją także warianty, które są bardziej wyszkolone w jakiejś dziedzinie, dzięki czemu mogą się okazać przydatniejsze dla konkretnych osób. Tak właśnie jest w przypadku nowej rodziny LLM o nazwie StarCoder2, która ma służyć jako pomoc dla programistów w pisaniu i edycji kodu. W projekt zaangażowana jest NVIDIA, Hugging Face i ServiceNow.

Jednym z elementarnych składników niektórych usług, które zwykliśmy nazywać "sztuczną inteligencją", są modele językowe. To właśnie w oparciu o nie działają takie rozwiązania jak ChatGPT, Google Bard i inne, które zaliczamy do chatbotów. Dokładniej mówiąc, każde z nich składa się z wytrenowanego dużego modelu językowego (LLM), który różni się od siebie parametrami (czyli mówiąc ogólniej - możliwościami). Obecna generacja ChatGPT funkcjonuje poprzez model GPT 3,5 ze 175 mld parametrów....