Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Testy odporności agentów na dane brudne: 9 klas błędów wejścia (daty, waluty, OCR) i jak je symulować
Praktyczny przewodnik po testach odporności agentów AI na brudne dane. 9 klas błędów wejścia (daty, waluty, OCR itd.), sposoby ich symulacji, metryki jakości oraz monitoring w produkcji.
28 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agent AI do obsługi faktur: architektura „extract-validate-post” z progami pewności i ścieżką eskalacji
Praktyczny przewodnik po budowie agenta AI do obsługi faktur: podejście „extract-validate-post”, progi pewności, walidacje, integracje z ERP oraz ścieżka eskalacji wyjątków.
27 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Porównanie frameworków agentowych 2026: gdzie wygrywa LangGraph, a gdzie proste „tool calling”
Porównanie LangGraph i prostego tool calling w aplikacjach agentowych 2026. Architektura, kontrola stanu, debug, koszty, lock‑in oraz matryca wyboru i use‑case’y.
26 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
LLM dla analityków: jak robić „data Q&A” z kontrolą definicji KPI i słownika metryk
Jak budować „data Q&A” na LLM dla analityków: warstwa semantyczna, słownik metryk i KPI, bezpieczne generowanie SQL, lineage, guardrails oraz testy jakości i regresji.
25 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Rekomendacje następnego kroku w aplikacji: agent vs klasyczny ML (bandyty, sekwencje, reguły)
Porównanie podejść do „next best action” w aplikacjach: reguły, klasyczny ML (bandyty, sekwencje) i agent LLM. Dobór metody, ryzyka, metryki, architektura hybrydowa oraz pipeline ewaluacji i wdrożenia.
24 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Ewaluacja multimodalna: jak testować modele, które czytają obrazy, wykresy i skany umów
Praktyczny przewodnik, jak oceniać modele multimodalne: obrazy, wykresy i skany umów. Zakres zadań, budowa datasetu, metryki, testy odporności, human review oraz automatyzacja w CI/CD.
23 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
LLM w wyszukiwaniu wewnętrznym: kiedy generowanie streszczeń szkodzi, a kiedy zwiększa CTR
Kiedy LLM w wyszukiwaniu wewnętrznym zwiększa CTR, a kiedy szkodzi? Przegląd scenariuszy, ryzyk halucynacji i zgodności, alternatyw dla generowania, UI/UX oraz planów A/B i metryk.
22 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
„Toolformer” w praktyce: jak uczyć model korzystania z narzędzi na logach działań użytkowników
Praktyczny przewodnik Toolformer: jak z logów działań użytkowników tworzyć dane treningowe, etykiety wywołań narzędzi, trenować i ewaluować modele oraz ograniczać ryzyka.
21 kwietnia 2026
