Przyszłość jest dzis.ai

Inżynier AI Sajal Sharma pokazuje, jak zbudować współdzieloną bazę wiedzy, która działa jako wspólny mózg dla różnych agentów AI – Claude, Codex i innych. Dzięki temu kontekst zadań nie ginie przy przełączaniu między narzędziami.

Naukowcy z Oksfordu wykorzystali Wielki Zderzacz Hadronów do udokumentowania splątania kwantowego między bozonami Z – ciężkimi i krótkotrwałymi cząstkami. To przełomowe potwierdzenie jednego z najbardziej nieuchwytnych zjawisk mechaniki kwantowej.

Badacze odkryli, że edytowanie modeli grafów wiedzy w celu promowania pożądanych odpowiedzi często wypiera inne poprawne wyniki. Tylko w 23% przypadków udało się wprowadzić zmiany bez szkody dla pozostałych poprawnych odpowiedzi.

W Europie ruszył pierwszy na kontynencie test w pełni autonomicznych robotaxi poruszających się bez kierowcy. To przełomowy moment dla rozwoju autonomicznego transportu w regionie.

CEO Anthropic wydał najpoważniejsze jak dotąd ostrzeżenie dotyczące AI, sugerując że autonomiczne roje sztucznej inteligencji mogą w ciągu 6-12 miesięcy zdominować internet. Były inżynier OpenAI i Anthropic ujawnił, że pracownicy branży AI prywatnie wyrażają poważne obawy o egzystencjalne ryzyko tej technologii.

Naukowcy opracowali DU-NO – dwupiętrowy operator neuronowy w kształcie litery U, który modeluje fale przybrzeżne z dokładnością porównywalną do klasycznych solverów, używając znacznie mniejszej liczby parametrów niż dotychczasowe modele hybrydowe.

Nvidia i Booz Allen Hamilton ograniczają korzystanie z modelu AI Fable z powodu braku zapewnień dotyczących Zero Data Retention. Firmy obawiają się, że Anthropic lub OpenAI mogą uczyć się na ich poufnych danych firmowych.

Dario Amodei z Anthropic, Sam Altman z OpenAI i Elon Musk wzywają do spowolnienia rozwoju modeli AI ze względów bezpieczeństwa. Trump sprzeciwia się temu, twierdząc że USA musi wygrać wyścig technologiczny.

Społeczność open-source wytrenowała brakujący enkoder dla modelu muzycznego YuE2, umożliwiając wprowadzanie własnych nagrań do procesu generowania. Trick polegał na tym, że model uczył się sam – każda wygenerowana piosenka dostarczała gotowych par tokenów do treningu.

Na kongresie LOUD congress w Warszawie odbyła się debata o roli sztucznej inteligencji w muzyce. Twórcy i producenci dyskutowali, jak AI realnie zmienia proces tworzenia, produkcji i dystrybucji muzyki.

Naukowcy dowodzą, że duże modele językowe są strukturalnie niezdolne do precyzyjnych decyzji ilościowych, bo język jest stratną reprezentacją danych liczbowych. Postulują tworzenie osobnych, dużych modeli ilościowych dla krytycznych zastosowań.

Duże modele językowe (LLM) pozwalają wreszcie zadać jedno pytanie i uzyskać spójną odpowiedź z wielu heterogenicznych źródeł danych firmowych – od hurtowni danych po CRM i dokumenty planistyczne. To przełom po dekadach nieudanych prób konsolidacji danych korporacyjnych.

Microsoft, dotychczas jeden z największych promotorów sztucznej inteligencji, sygnalizuje potrzebę zwolnienia tempa wdrażania AI. Czy to przemyślana strategia, czy reakcja na przegrywanie wyścigu z konkurencją?

Amerykańsko-izraelski startup Buildots, wykorzystujący AI do przyspieszania budowy megaprojektów takich jak centra danych i fabryki chipów, pozyskał 130 mln USD przy wycenie bliskiej 1 mld USD.

Firmy rozwijające sztuczną inteligencję apelują o spowolnienie jej rozwoju, jednocześnie nie rezygnując z miliardowych inwestycji w infrastrukturę AI. Eksperci zastanawiają się, czemu naprawdę służy taka retoryka.

Prezydent Donald Trump odrzucił obawy krytyków sztucznej inteligencji, nazywając ich 'bardzo negatywnymi siłami'. Podkreślił, że priorytetem jest utrzymanie przez USA pozycji światowego lidera w dziedzinie AI.

Naukowcy opracowali metodę oceny marginalnej wartości modeli językowych w hybrydowym prognozowaniu zdarzeń. System automatycznie decyduje, kiedy model językowy wnosi realną wartość ponad dostępne prognozy rynkowe czy statystyczne.

Analityk twierdzi, że rynek AI wchodzi w finalną fazę bańki spekulacyjnej – przed jej pęknięciem czeka nas jeszcze jeden gwałtowny wzrost. Nvidia, dotąd dostawca narzędzi, zaczyna finansować samych inwestorów w AI.

Dario Amodei z Anthropic wezwał firmy AI do spowolnienia rozwoju technologii ze względu na ryzyko superinteligencji. Sam Altman i Elon Musk publicznie poparli ten apel.

Naukowcy opracowali model LAMAE – multimodalny masked autoencoder, który podczas pretrainingu łączy dane z EKG, echokardiografii, rentgena i zmiennych klinicznych. W przeciwieństwie do dotychczasowych modeli medycznych, integruje różne modalności bezpośrednio w przestrzeni latentnej, naśladując sposób myślenia klinicystów.

Amazon, Microsoft, Google i Oracle oferują finansowe zachęty społecznościom lokalnym i regulatorom, aby uzyskać zgody na budowę nowych centrów danych AI. Firmy stają po stronie konsumentów w kwestii kosztów energii elektrycznej.

OpenAI uruchomiło wyspecjalizowaną wersję ChatGPT dla instytucji finansowych, opartą na GPT-6 Astra. Narzędzie, stworzone we współpracy z Morgan Stanley, umożliwia tworzenie modeli wyceny, analiz i prezentacji dla klientów.

Naukowcy sprawdzili, czy natywne połączenie modelu językowego z harnesem producenta faktycznie rozwiązuje więcej zadań kodowania. Na prywatnym zestawie 256 zadań nie stwierdzono istotnej przewagi żadnego z testowanych środowisk.

Atlas Building Composites, spółka spin-out MIT, opracowała platformę produkcyjną opartą na AI i robotyce, która przekształca jednorazowe plastiki w trwałe materiały budowlane, takie jak fundamenty, tarasy i kratownice dachowe.

Naukowcy przedstawili Occamy-1.0, wydajny kosztowo model AI oparty na Qwen3.6-35B, zaprojektowany do automatyzacji złożonych przepływów pracy łączących zbieranie informacji, kodowanie i manipulację plikami. Model kładzie nacisk na efektywność w długich zadaniach agentowych, a nie wyłącznie na szczytowe możliwości rozumowania.

Badacze z MIT opracowali technikę, która pozwala generatywnym modelom AI spełniać rygorystyczne wymogi bezpieczeństwa i ograniczenia fizyczne bez utraty jakości wyników. Metoda sprawdziła się w robotyce, sterowaniu procesami i widzeniu komputerowym.

Amerykańska Agencja Bezpieczeństwa Narodowego (NSA) planuje utworzenie pięciu nowych jednostek skupionych na sztucznej inteligencji, Chinach, cyberbezpieczeństwie, działaniach wojennych i globalnym wywiadzie. Restrukturyzację przeprowadza gen. Joshua M. Rudd.

Badacze sprawdzili, co się dzieje gdy modele AI pozbawione są mechanizmów kontroli świadomości – efekty były zaskakujące. W przeszłości podobne problemy miały LaMDA i Bing Chat, co doprowadziło do głośnych kontrowersji.

Dario Amodei z Anthropic wezwał do spowolnienia rozwoju AI, a Altman i Musk go poparli. Trump i speaker Johnson są przeciwni – obawiają się, że pauza pozwoli Chinom wyprzedzić USA w wyścigu o dominację w AI.