llm

W gronie mobilnych chipów od pewnego czasu jest stosunkowo nowa jednostka od MediaTeka. Należy ona do wyższej półki, więc możemy się spodziewać bardzo dobrej wydajności, ale otwarcie trzeba przyznać, że omawiany Dimensity 8550 nie różni się za bardzo od wersji Dimensity 8500. Tym razem położono po prostu większy nacisk na sztuczną inteligencję, dodając wsparcie dla modelu AI od Google i nową funkcję. Reszta specyfikacji zdaje się być taka sama, jak w starszym bracie.

Firma AMD już kilka miesięcy temu ogłosiła plany dotyczące własnego zestawu komputerowego klasy Mini PC, który byłby przygotowany z myślą o zadaniach związanych z AI. Autorskie rozwiązanie miałoby być konkurencją m.in. dla NVIDIA DGX Spark, choć w przeciwieństwie do urządzenia tego drugiego, AMD miało postawić na większą otwartość w zakresie kompatybilności z systemami operacyjnymi. Teraz producent podzielił się szczegółami specyfikacji oraz ceny.

Polskie LLM-y długo funkcjonowały głównie jako obietnica lokalnego języka, większej kontroli, mniej zależności od amerykańskich usług. Teraz PLLuM dostał konkretny zastrzyk w postaci 11 nowych modeli, od lekkich wariantów 4B po ciężkie 70B. Liczba modeli jednakże jeszcze niczego nie załatwia. Istotne jest to, że rząd i konsorcjum HIVE AI celują w konkretne zastosowania, czyli urzędy, RAG, dokumenty, chatboty do usług publicznych i wdrożenia, które da się policzyć w kosztorysie.

Chiński DeepSeek znów wchodzi do gry bez wielkiej celebracji, ale z ruchem, którego branża nie przeoczy. Firma pokazała DeepSeek-V4 Preview w dwóch odmianach, Pro i Flash, a przy okazji zagrała trzema kartami naraz, czyli długim kontekstem, łatwą integracją i chińskim zapleczem sprzętowym. Na papierze to kolejna premiera modelu. W praktyce chodzi o coś znacznie poważniejszego, czyli koszt, dostępność i kontrolę nad całym łańcuchem wdrożenia.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w biologii przestało być ciekawostką. Po modelach przewidujących struktury białek przyszła pora na systemy, które mają ogarniać cały badawczy bałagan, czyli literaturę, bazy danych, hipotezy i plany eksperymentów. OpenAI właśnie dołożyło do tej układanki własny ruch. Firma pokazała GPT-Rosalind, model skrojony pod nauki o życiu. Brzmi to jak kolejna premiera z serii GPT, ale tym razem stawka jest wyraźnie większa.

Tym razem nie chodzi tylko o kolejne miliardy parametrów w modelu sztucznej inteligencji. Firma Google wraca do otwartych modeli z ruchem, który może mieć większe znaczenie niż prezentowane tabelki z benchmarkami. Gemma 4 zapowiada się na premierę ważną nie dlatego, że znowu przyspiesza, lecz dlatego, że zmienia warunki gry dla firm, twórców narzędzi i zwykłych użytkowników, którzy chcą uruchamiać AI poza cudzą chmurą.

Rywalizacja między możliwościami modeli AI a ich bezpieczeństwem nigdy nie była tak wyraźna. F5 Labs co miesiąc publikuje ranking CASI, oceniający odporność czołowych modeli językowych na rzeczywiste ataki przy użyciu 10 000 nowych promptów. Marcowa edycja przynosi niepokojące przesunięcia i jedną nazwę, która dominuje w złym kontekście. Jednocześnie nowe techniki ataku pokazują, że era prymitywnych jailbreaków właśnie dobiega końca.

Pseudonim wydaje się bezpieczną tarczą. Możesz pisać na Reddicie, Hacker News czy forach branżowych pod zmyślonym nickiem, nie ujawniając nazwiska, miejsca zamieszkania ani zawodu. Badacze od lat ostrzegali jednak, że anonimowość w sieci jest w dużej mierze złudzeniem — i najnowsze wyniki prac naukowców z ETH Zurich oraz Anthropic sugerują, że to złudzenie właśnie zaczyna pękać w szwach. I to w zupełnie nowy sposób.

Kilka tygodni temu OpenClaw rozpalił wyobraźnię społeczności AI, i niemal od razu wywołał poważne kontrowersje. Perplexity patrzyło na to wszystko uważnie. Firma właśnie ogłosiła uruchomienie Perplexity Computer, narzędzia opisywanego jako cyfrowy pracownik ogólnego przeznaczenia. Brzmi jak kolejny chatbot z ambicjami? To byłoby zbyt proste. Za tym projektem stoi konkretna teza o tym, jak będzie wyglądać rynek AI w najbliższych latach.

eBay właśnie zaktualizowało swój regulamin użytkownika, oficjalnie zakazując korzystania z autonomicznych agentów AI do dokonywania zakupów na platformie. Zmiany, które wejdą w życie 20 lutego 2026 roku, celują w nową kategorię narzędzi określanych jako "agentic commerce", systemy AI zaprojektowane do przeglądania ofert, porównywania cen i finalizowania transakcji w imieniu użytkowników. To nie jest pierwsza platforma, która stawia opór tej technologii.

Wikipedia ciągle boryka się z lawiną treści generowanych przez AI. Redaktorzy wolontariusze stworzyli szczegółowy przewodnik zawierający 24 charakterystyczne cechy, które zdradzają pochodzenie tekstu z modeli językowych. Od nadużywania słów jak "delve" czy "tapestry", po typowe konstrukcje składniowe. Siqi Chen postanowił wykorzystać ją inaczej i opublikował wtyczkę open source dla asystenta Claude zamieniającą ten katalog oznak AI w… instrukcję ich unikania.

NVIDIA znalazła się w centrum skandalu dotyczącego metod trenowania własnych modeli AI. Rozszerzona wersja pozwu zbiorowego ujawnia, że firma nie tylko korzystała z pirackich zbiorów danych, aktywnie nawiązała kontakt z największą na świecie "biblioteką cieni" Anna's Archive, aby zdobyć dostęp do setek terabajtów nielegalnych materiałów. Wewnętrzne maile pracowników NVIDII pokazują, że firma była w pełni świadoma nielegalności swoich działań.

AMD jutro, 21 stycznia 2026, udostępni nową wersję sterowników Software: Adrenalin Edition z opcjonalnym AI Bundle, czyli zunifikowanym instalatorem narzędzi do pracy z lokalną sztuczną inteligencją. Rozwiązanie ma uprościć konfigurację środowiska dla użytkowników kart Radeon oraz procesorów Ryzen AI, eliminując żmudne ręczne instalowanie komponentów. Czy AMD uda się dorównać NVIDII w dostępności narzędzi AI?

Tłumaczenie tekstu z jednego języka na drugi bywa kłopotliwe, jeśli ktoś skupi się tylko na słowach. Każdy język ma wszak swoje sformułowania, które nie mogę być przetłumaczone 1:1, ponieważ w grę wchodzi wtedy znaczenie danego zwrotu (przykładem może być angielski idiom "cutting corners", który oznacza pójście na łatwiznę, aby oszczędzić czas lub pieniądze, czy też polskie "o wilku mowa"). Popularny internetowy tłumacz od Google ma już rozpoznawać takie niuanse dzięki Gemini.

Czy powinniśmy bać się apokalipsy wywołanej przez sztuczną inteligencję? Jensen Huang, CEO NVIDII, firmy, która de facto napędza rewolucję AI swoimi akceleratorami, ma na ten temat bardzo jednoznaczne zdanie. W najnowszym odcinku podcastu Joe Rogana wprost stwierdził, że scenariusz w stylu "Terminatora" jest "skrajnie mało prawdopodobny". Zabrzmiałoby to uspokajająco, gdyby nie fakt, że w tej samej rozmowie Huang przewidział coś równie zaskakującego.

Chińska firma DeepSeek właśnie wypuściła dwa nowe modele AI, które mogą na trwałe zmienić układ sił w wyścigu o dominację w tej branży. DeepSeek V3.2 i jego potężniejsza wersja V3.2-Speciale nie tylko dorównują najnowszym osiągnięciom OpenAI i Google, ale robią to przy znacznie niższych kosztach, zarówno treningu, jak i użytkowania. Co więcej, obydwa modele są dostępne jako open-source na licencji MIT. Każdy może je pobrać, zmodyfikować i wdrożyć bez ograniczeń.

Kiedyś boty internetowe zdradzał bełkotliwy język i rażące błędy gramatyczne. Dziś, w erze potężnych modeli językowych (LLM), sytuacja obróciła się o 180 stopni. Tekst generowany przez sztuczną inteligencję stał się tak płynny i poprawny, że niemal niemożliwy do odróżnienia. Niemal. Najnowsze analizy naukowców rzucają nowe światło na problem detekcji. Co zatem jest największą i najbardziej zaskakującą słabością najnowszych algorytmów?

Ostatni tydzień to absolutna ofensywa firmy Anthropic. Firma wypuściła nowy model Haiku, udostępniła Claude Code bezpośrednio w przeglądarce, a do tego uruchomiła dedykowane potężne rozwiązanie dla naukowców i sektora farmaceutycznego. Wszystko to dzieje się w momencie, gdy CEO Dario Amodei ujawnił, że Anthropic jest najszybciej rosnącą firmą software w historii. Takiego tempa wzrostu świat technologii jeszcze nie widział.

Współczesne modele językowe, takie jak te stosowane w popularnych chatbotach, uczą się na podstawie gigantycznych zbiorów danych. Ich jakość i wiarygodność ma istotne znaczenie dla zachowania AI. Twórcy tych systemów stosują zaawansowane filtry i techniki bezpieczeństwa, aby zapewnić, że AI będzie działać w sposób przewidywalny i pomocny. Najnowsze badania pokazują, że nawet te zabezpieczenia można obejść w zaskakująco prosty, a jednocześnie bardzo podstępny sposób.

Rosnąca ilość danych wymaga stosowania automatycznych narzędzi potrafiących skutecznie eliminować szkodliwe materiały. Rynek ten jest zdominowany przez duże, globalne modele językowe, które wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych. W odpowiedzi na te problemy powstają jednak wyspecjalizowane i znacznie lżejsze rozwiązania. Na polskim rynku pojawiło się właśnie nowe narzędzie, które ma być szybką i tanią alternatywą dla propozycji technologicznych gigantów.

Firmy, takie jak OpenAI, Google i Anthropic, regularnie prezentują nowe wersje swoich modeli językowych, wprowadzając coraz bardziej zaawansowane funkcje. Nie chodzi już tylko o generowanie tekstu czy odpowiadanie na pytania. Najnowsze rozwiązania mają być inteligentnymi asystentami zdolnymi do wykonywania złożonych, wieloetapowych zadań. Firma Anthropic zaprezentowała właśnie model, który wprowadza w tej dziedzinie zupełnie nową jakość.

Od premiery ChatGPT jest przedstawiany jako technologiczna rewolucja zmieniająca sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i tworzymy. Wokół narzędzia OpenAI narosło wiele mitów, często sugerujących jego masowe i codzienne zastosowanie przez miliony ludzi. Intuicyjnie wydaje się, że chatbot jest już stałym elementem cyfrowego życia. Pierwsze tak szczegółowe badanie naukowe, oparte na ogromnym zbiorze realnych danych, pozwala jednak zweryfikować te wyobrażenia.

Sztuczna inteligencja i duże modele językowe stają się coraz bardziej zaawansowane. Ich twórcy implementują w nich zabezpieczenia, które mają uniemożliwić generowanie szkodliwych lub niebezpiecznych treści. Jednakże, wraz z rozwojem technologii, rozwijają się również metody obchodzenia tych barier. Najnowsze badania pokazują, że do złamania zabezpieczeń nie potrzeba już skomplikowanego kodu. Czasami wystarczy odpowiednie podejście psychologiczne.

Najważniejszymi tematami dyskusji o AI jest starcie dwóch filozofii. Chodzi o modele zamknięte, rozwijane w tajemnicy przez korporacje, oraz otwarte, które każdy może pobrać i modyfikować. W tej debacie doszło do istotnego zwrotu. Jeden z największych graczy, kojarzony głównie z zamkniętym ekosystemem, wykonał ruch mogący znacząco wpłynąć na układ sił w całej branży i przyspieszyć rozwój technologii dostępnych dla szerokiego grona deweloperów oraz badaczy.

Sztuczna inteligencja wkracza do świata religii poprzez specjalistyczne narzędzia dla wiernych. Podczas gdy Watykan publikuje ostrzeżenia przed zagrożeniami płynącymi z AI w oficjalnym dokumencie Antiqua et nova, amerykański startup rozwija katolicki chatbot trenowany wyłącznie na dokumentach Kościoła. Projekt wywołuje dyskusje o granicach technologii w sferze duchowej i roli człowieka jako moralnego podmiotu odpowiedzialnego za AI.

Lokalne przetwarzanie zadań związanych ze sztuczną inteligencją staje się nowym standardem w komputerach osobistych. Producenci podzespołów prześcigają się w dostarczaniu coraz większej mocy obliczeniowej bezpośrednio do urządzeń konsumenckich. Rozwój ten otwiera drogę do korzystania z zaawansowanych modeli językowych i generowania obrazów bez konieczności stałego połączenia z internetem i opłacania usług w chmurze.

Apple rozważa podobno ogromną zmianę w strategii rozwoju sztucznej inteligencji. Firma prowadzi zaawansowane rozmowy z konkurencją na tym polu, w celu poprawy jakości działania asystenta Siri. Współpraca tego typu może oznaczać potencjalnie przełomową decyzję, która może zakończyć wieloletnie inwestycje w wewnętrzne technologie Apple Intelligence. Czy Apple zachowa kontrolę nad istotnymi technologiami, czy wybierze szybsze i pewniejsze dostarczenie usług swoim klientom?

AMD ROCm (Radeon Open Compute) to otwartoźródłowa platforma obliczeń heterogenicznych, będąca odpowiedzią AMD na CUDA od NVIDIA. To zestaw narzędzi, bibliotek i sterowników umożliwiających uruchamianie kodu AI, obsługę popularnych frameworków uczenia maszynowego (takich jak PyTorch, TensorFlow czy ONNX), kompilację i optymalizację kodu obliczeniowego, a także dostęp do niskopoziomowych bibliotek sprzętowych.

AMD na konferencji prasowej zaprezentowało układy z serii Instinct MI350 oparte na architekturze CDNA 4, która została zaprojektowana z myślą o maksymalnym wykorzystaniu możliwości sztucznej inteligencji oraz zwiększeniu efektywności energetycznej. Poznaliśmy szczegóły dotyczące zmian w budowie tych akceleratorów oraz ich bezpośredniego wpływu na wydajność. Zapraszam zatem do obszernego opisu architektury CDNA 4 i jej szerokich możliwości.

Rozwój dużych modeli językowych nie jest już domeną wyłącznie globalnych gigantów technologicznych. Coraz więcej krajów i zespołów badawczych podejmuje próbę budowy rozwiązań dopasowanych do lokalnych potrzeb językowych i kulturowych. W tym kontekście szczególne znaczenie ma projekt Bielik, polski model językowy, który ma ambicję wzmocnić krajowy ekosystem AI i zapewnić większą suwerenność cyfrową w europejskim krajobrazie technologicznym.

W ostatnim czasie eksperci ds. bezpieczeństwa sztucznej inteligencji przedstawili wyniki badań, które rzucają nowe światło na sposób działania dużych modeli językowych. Okazuje się, że niektóre mechanizmy odpowiedzialne za kontrolowanie generowanych treści mogą być podatne na nieoczekiwane manipulacje. To odkrycie może mieć znaczenie dla przyszłości rozwoju rozwiązań bazujących na AI i ich wykorzystania w różnych dziedzinach.

Od dawna wiadomo, że w sieci nie jesteśmy anonimowi, a nasze dane są zbierane przez liczne podmioty, takie jak Google, Meta czy Microsoft. Choć w Europie chroni nas rozporządzenie RODO, w dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji jego skuteczność coraz częściej bywa ograniczona. Tymczasem Meta, właściciel platform takich jak Facebook, Instagram i WhatsApp - oficjalnie ogłosiła, że rozpocznie agregację danych użytkowników w celu szkolenia modeli LLaMA.

Micron ogłasza współpracę z NVIDIA, dostarczając pamięci HBM3E i SOCAMM dla nowej generacji serwerów AI i centrów danych. HBM3E 12H 36GB została zoptymalizowana pod kątem NVIDIA GB300 Grace Blackwell, a HBM3E 8H 24GB będzie wspierać HGX B200 i GB200 NVL72. Dzięki 1,2 TB/s przepustowości nowe moduły zapewnią wyższą wydajność AI i HPC. Micron zapowiedział także LPDDR5X SOCAMM, nowy format pamięci serwerowej dla rozwiązań AI i edge computing.

Podczas konferencji GTC 2025 SK hynix zaprezentował 12-warstwową pamięć HBM3E oraz SOCAMM, nowy standard dla serwerów AI. Nowe moduły zapewnią 60% wyższą wydajność i ponad 2 TB/s przepustowości, wspierając rozwój nowej generacji AI. SK hynix ogłosił również, że masowa produkcja HBM4 ruszy w drugiej połowie 2025 roku, a technologia ta znajdzie zastosowanie w przyszłych układach NVIDIA Rubin.

Apple wprowadziło w ostatnim czasie wiele nowych produktów do swojej oferty i można je już nabyć w ramach przedsprzedaży. Należą do nich: MacBook Air (M4), iPad (A16), a także iPad Air (M3). Lista na tych urządzeniach się jednak nie kończy, gdyż ostatnią nowością jest nowy Mac Studio, którego Apple nazywa 'najpotężniejszym komputerem Mac, jaki kiedykolwiek stworzyli'. Produkt jest na tyle wszechstronny, że sprawdzi się do zadań kreatywnych, jak również do lokalnej obsługi AI.

Niemal wszystkie dzisiejsze małe i duże modele językowe opierają się na tej samej metodzie działania - niemal, gdyż właśnie zadebiutowała nowość od Inception Labs, która funkcjonuje w inny, choć całkiem znany sposób, tyle że z innego segmentu tzw. sztucznej inteligencji. Mowa o rodzinie dyfuzyjnych dużych modeli językowych (dLLM) o nazwie Mercury. Zamiast generować tekst od lewej do prawej, dane wyjściowe są wydobywane z szumu. Taki proces ma wiele zalet.