Autor: Piotr Wolniewicz

Uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning) to jeden z tych obszarów AI, który wciąż potrafi zaskoczyć. Nie dlatego, że jest nowy, ale dlatego, że ekosystem narzędzi wokół niego zmienia się szybciej, niż większość z nas nadąża. Opublikowany właśnie tutorial pokazuje, jak zbudować kompletnego agenta Deep Q-Learning (DQN) dosłownie od zera, korzystając z biblioteki RLax stworzonej przez Google DeepMind oraz zestawu narzędzi opartych na JAX. Brzmi technicznie? Jest. Ale warto zrozumieć, co kryje się pod maską. Czym właściwie jest RLax i po co nam to? RLax to biblioteka badawcza Google DeepMind zaprojektowana specjalnie do budowania algorytmów uczenia przez wzmacnianie z użyciem JAX.…

Jeszcze kilka lat temu pierwsza strona wyników Google była dla wydawców cyfrowych czymś w rodzaju żyły złota. Dziś coraz częściej mówi się o scenariuszu „Google Zero” – sytuacji, w której ruch z wyszukiwarki przestaje istnieć jako znaczące źródło odwiedzin. To nie jest scenariusz z odległej przyszłości. Dla wielu redakcji dzieje się to właśnie teraz. Liczby, które bolą Dane są bezlitosne. Business Insider stracił 55% ruchu organicznego między 2022 a 2025 rokiem i zwolnił ponad jedną piątą załogi. HuffPost – połowę wejść z wyszukiwarki. New York Times zanotował spadek udziału ruchu z Google z 44% do niespełna 37%. To nie są…

Każdy może dziś napisać aplikację w ciągu dwóch dni. Serio. Nie trzeba znać Pythona, JavaScriptu ani nawet rozumieć, czym jest API. Wystarczy pomysł, dostęp do narzędzia AI i kilka godzin wolnego czasu w sobotę. Ale co zrobić, gdy aplikacja już działa… i siedzi zamknięta na twoim laptopie? Amanda Caswell, redaktorka z doświadczeniem w testowaniu narzędzi AI, opisała właśnie swoje doświadczenie z vibe codingiem. Sama przyznaje, że była „C” ze studiów z informatyki i nie jest programistką. Mimo to zbudowała działającą aplikację w weekend, korzystając z narzędzi takich jak Replit, Lovable, Cursor czy Claude Code. I doszła do wniosku, który powinien…

Świat agentów AI wygląda dziś jak plac budowy bez architekta. LangChain robi swoje, AutoGen idzie w swoją stronę, CrewAI ma własne reguły, OpenAI Assistants jeszcze inne, a Claude Code gra solo. Efekt? Deweloperzy budujący autonomiczne systemy muszą z góry zakładać zakład na jednego dostawcę i jeden ekosystem, a każda zmiana decyzji oznacza przepisanie projektu od zera. Pojawił się projekt, który chce to zmienić. Problem, który wszyscy znają, ale mało kto adresuje GitAgent to otwartoźródłowa specyfikacja i narzędzie CLI, które proponuje coś prostego w założeniu, ale trudnego w realizacji: wspólny, niezależny od frameworka format opisu agenta AI. Idea jest analogiczna do…

Dan Durn nie jest typowym dyrektorem finansowym. Zamiast pilnować budżetów i arkuszy kalkulacyjnych, postanowił zamienić swój dział w coś w rodzaju wewnętrznego laboratorium sztucznej inteligencji. I nie chodzi tu o pokaz slajdów na konferencji czy pilotażowy projekt dla PR-u, ale o realne wdrożenia, które już teraz automatycznie odpowiadają na setki tysięcy maili rocznie. Kim jest Dan Durn? Durn pełni w Adobe funkcję CFO i jednocześnie EVP ds. finansów, technologii, bezpieczeństwa i operacji. To połączenie kompetencji nie jest przypadkowe. Kontrola nad finansami, IT i bezpieczeństwem w jednych rękach pozwala mu przenosić projekty z fazy pilotażu do produkcji znacznie szybciej, niż dzieje…

Od reklamy radiowej z podrobiony głosem gubernatora, przez deepfake’owego kandydata na Senat, po miliony dolarów wpompowane w wybory przez super PAC-i finansowane przez branżę AI. Midtermy 2026 w USA stają się pierwszym wielkim testem tego, co generatywna sztuczna inteligencja potrafi zrobić z demokratycznym procesem wyborczym. I nie jest to test, który wszyscy zdają celująco. Piętnaście reklam i jeden przekroczony Rubikon Od listopada ubiegłego roku w amerykańskich kampaniach wyborczych pojawiło się co najmniej 15 reklam zawierających treści wygenerowane przez AI. Obejmują one wszystko: od lokalnych wyborów do rad szkolnych po wyścigi o stanowisko gubernatora. To nie jest już eksperyment. To norma,…

Elon Musk ogłosił wczoraj wieczorem w Austin projekt Terafab, czyli własną fabrykę chipów budowaną wspólnie przez Tesla, SpaceX i xAI. Inwestycja warta od 20 do 25 miliardów dolarów ma docelowo produkować 1 terawat mocy obliczeniowej rocznie. To ambicja bez precedensu w historii półprzewodników, ogłoszona w scenerii nieczynnej elektrowni Seaholm Power Plant, przy obecności gubernatora Teksasu Grega Abbotta. Co to właściwie jest Terafab? Terafab to „comprehensive plant” – zakład mający skupić pod jednym dachem każdy etap produkcji półprzewodników: logikę, pamięć, pakowanie i testowanie chipów. Musk reklamuje tę cechę jako coś, co jego zdaniem „nie istnieje nigdzie na świecie” – chodzi o…

Anthropic złożyło w piątek oświadczenie przed federalnym sądem w Kalifornii, w którym kategorycznie zaprzecza, że jest w stanie manipulować modelem Claude po jego wdrożeniu przez armię USA. Spór z Departamentem Obrony eskaluje w błyskawicznym tempie i może wyznaczyć precedens dla całej branży AI. Skąd się wziął ten konflikt? Wszystko zaczęło się od decyzji sekretarza obrony Pete’a Hegsetha, który w marcu oficjalnie oznaczył Anthropic jako „ryzyko dla łańcucha dostaw” (supply-chain risk). To nie jest zwykła etykietka. Taka klasyfikacja skutkuje zakazem korzystania z oprogramowania firmy przez federalne agencje rządowe, a Pentagon to jeden z największych potencjalnych klientów AI w historii. Departament Obrony…

Trzy miesiące temu nikt w branży technologicznej nie słyszał o projekcie kodowania z homarkiem w logo, stworzonym przez nieznanego austriackiego programistę. Dziś OpenClaw jest centralnym punktem keynote’u Jensena Huanga na największej konferencji Nvidii, a analitycy zadają pytanie, które powinno spędzać sen z powiek inwestorom: czy wielkie modele językowe właśnie stają się towarem powszechnym? Jensen Huang mówi wprost Na GTC 2026 CEO Nvidii poświęcił znaczną część swojego wystąpienia platformie, która dosłownie nie istniała pół roku temu. Jensen Huang bez ogródek stwierdził w rozmowie z Jimem Cramerem: „This is definitely the next ChatGPT.” Nazwał OpenClaw „największym, najpopularniejszym i najbardziej udanym projektem open…

Wdrożenie nowego modelu uczenia maszynowego na środowisko produkcyjne to jeden z najbardziej krytycznych etapów całego cyklu życia projektu ML. Nawet jeśli model osiąga świetne wyniki na zbiorach testowych, bezpośrednie zastąpienie nim poprzedniego rozwiązania może skończyć się poważnymi problemami. Ocena offline rzadko kiedy oddaje pełną złożoność rzeczywistego środowiska: rozkłady danych się zmieniają, zachowania użytkowników ewoluują, a ograniczenia infrastrukturalne potrafią zaskakiwać. Model, który w laboratorium wydaje się lepszy, na produkcji może nagle pogorszyć doświadczenie użytkowników lub doprowadzić do wymiernych strat biznesowych. Dlatego inżynierowie ML sięgają po kontrolowane strategie wdrożeń. Pozwalają one ocenić nowy model w warunkach rzeczywistych, przy jednoczesnym ograniczeniu ryzyka do…