llm

Porównanie rozwoju sztucznej inteligencji: AI 2023 oparte na treningu modeli vs AI 2025 oparte na inferencji, agentach i multimodalności

AI w 2025 roku: wnioski z setek wdrożeń produkcyjnych

Trendy AI / / / , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

Źródło bazowe: Lambda, 2025 AI Wrapped, styczeń 2026 | lambda.ai/blog/2025-ai-wrapped Czas czytania: ~10 minut | ~2 450 słów Prawdziwa rewolucja AI nie wydarzyła się w laboratoriach — wydarzyła się w produkcji. Rok 2025 był pierwszym rokiem, w którym duże modele językowe zaczęły działać jako infrastruktura produkcyjna w skali przedsiębiorstw. Pytanie przestało brzmieć „jaki model jest […]

AI w 2025 roku: wnioski z setek wdrożeń produkcyjnych Dowiedz się więcej »

Trendy AI, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
a robot in a white coat and stethoscope sitting at a desk with a patient

Microsoft MAI-DxO: Przełom w diagnostyce medycznej napędzanej przez AI

Trendy AI / / / , , , , , , , ,

Analiza ekspercka najnowszego przełomu w zastosowaniu dużych modeli językowych w medycynie Microsoft Research właśnie opublikował rezultaty badań nad systemem Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) – rozwiązaniem, które fundamentalnie zmienia podejście do wykorzystania generatywnej AI w diagnostyce medycznej. Architektura systemu i metodologia MAI-DxO implementuje podejście wieloagentowe, gdzie różne komponenty AI współpracują w procesie diagnostycznym: System został

Microsoft MAI-DxO: Przełom w diagnostyce medycznej napędzanej przez AI Dowiedz się więcej »

Trendy AI, , , , , , , ,