Zaznacz stronę
ITNet: Ujednolicona architektura łącząca CNN, RNN i Transformery

ITNet: Ujednolicona architektura łącząca CNN, RNN i Transformery

Badacze przedstawili ITNet – sieć neuronową opartą na uczonym przekształceniu całkowym, która matematycznie ujednolica sploty, rekurencję i mechanizmy uwagi. Architektura wykorzystuje małą sieć MLP do modelowania interakcji parami, zastępując dotychczas odrębne...
RNN vs Transformers vs SSM: gdzie powinna żyć pamięć AI?

RNN vs Transformers vs SSM: gdzie powinna żyć pamięć AI?

Artykuł porównuje trzy architektury AI pod kątem przechowywania pamięci: RNN trzymają ją w ukrytym stanie rekurencyjnym, Transformery w rosnącym cache klucz-wartość, a SSM oferują coś pośredniego. Kluczowym problemem RNN był zły stosunek pamięci do obliczeń, nie sama...
Stos technologii agentów AI – edycja 2026

Stos technologii agentów AI – edycja 2026

Artykuł analizuje architekturę nowoczesnych agentów AI i ostrzega przed nadmierną złożonością – często prosty skrypt zastąpiłby rozbudowany framework. Omawia ewolucję stosu technologicznego od diagramu Letty z 2024 roku.
Context: Proaktywna architektura agentów AI z programami sandbox

Context: Proaktywna architektura agentów AI z programami sandbox

Naukowcy przedstawili architekturę Context, która zastępuje reaktywne chatboty proaktywnymi agentami AI realizującymi cele bez oczekiwania na polecenia użytkownika. System wykorzystuje trzy mechanizmy: asemblację kontekstu, komponowalne programy sandbox oraz...