Artykuły o AI

Dowiedz się, czym jest embodied AI, czym różni się od LLM-ów, jak działa pętla percepcja–rozumowanie–działanie i dlaczego trening sim-to-real ma znaczenie dla data scientistów.

Nowy mały model Anthropic kosztuje 0,10 / 0,50 USD za milion tokenów, znacznie zmniejsza dystans do Sonnet w pracy agentowej i dorównał perfekcyjnemu wynikowi Haiku 4.5 w naszym teście za ułamek kosztu.

Poznaj najpopularniejsze konferencje i wydarzenia AI zaplanowane na 2026 rok.

Poznaj tabularne modele bazowe, jak działa uczenie w kontekście oraz kiedy TabPFN lub TabICL pokonują XGBoost na danych strukturalnych — wraz z ramą decyzyjną.

Aleph Alpha wydało Kolibri 1, 78‑miliardowy model mixture‑of‑experts z 3,46 mld aktywnych parametrów, wagami na licencji Apache 2.0 i kontekstem 1 mln tokenów, wytrenowany od zera w Niemczech.

GPT-6.1 Sol od OpenAI deklaruje możliwości na poziomie GPT-6 Astra przy jednej piątej kosztu zadania, z oknem kontekstu 1 050 000 tokenów i cenami $2/$10 za milion tokenów.

Nowy model ze średniej półki od Anthropic wyprzedza Opus 5.5 w kodowaniu terminalowym, zbliża się do niego w innych obszarach i utrzymuje ceny Sonnet 5 na poziomie $2/$10.

Ranking 9 najlepszych LLM-ów do kodowania we wrześniu 2026, od Claude Opus 5.5 po modele z otwartymi wagami do uruchomienia lokalnie, w oparciu o SWE-bench Pro i Terminal-Bench.

Najlepsze kursy Claude dla początkujących, Claude Code, umiejętności agentów, Anthropic API, MCP i Claude Cowork, w tym darmowe kursy stworzone przez Anthropic.

OpenAI rozszerza linię GPT‑6 o dwa tańsze modele, które deklarują niemal‑Astra wydajność w kodowaniu, rzetelności i zadaniach biznesowych.

Dwie premiery efektywności tego samego dnia, w relacji cen 2:1. Porównujemy GPT-6 Sol i Claude Opus 5.5 pod względem benchmarków, realnych kosztów obciążeń, dostępności i praktycznego builda Tetrisa.

Nowy model mowa–tekst SpaceXAI zajmuje pierwsze miejsce pod względem dokładności strumieniowej na publicznym leaderboardzie przy niezmienionej stawce godzinowej. Omawiamy, co się zmieniło względem 1.0, benchmarki, ceny i jak go wywołać.