Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
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
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Konflikty narzędzi w agentach: 7 sposobów, jak agent może sam sobie zaprzeczyć (i jak temu zapobiec)
Praktyczny przewodnik po konfliktach narzędzi w agentach AI: 7 typów sprzeczności (race conditions, niespójny stan, nieidempotentne akcje) oraz wzorce naprawy, testy i obserwowalność.
20 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
LLM jako „kompilator polityk”: jak przekładać procedury na reguły, które agent egzekwuje
Przewodnik po podejściu „LLM jako kompilator polityk”: jak z dokumentów (procedur, regulaminów, prawa) wydobyć wymagania i przełożyć je na reguły, testy oraz egzekucję przez agenta z audytem i zgodnością.
19 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Wykrywanie „model drift” w aplikacjach LLM: sygnały z logów, które mówią, że jakość spada
Praktyczny przewodnik, jak wykrywać model drift w aplikacjach LLM: jakie sygnały w logach i metrykach (groundedness, refusal rate, tematy, koszty) wskazują spadek jakości oraz jak projektować monitoring, diagnozować przyczyny i wdrażać naprawy bez regresji.
18 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Human-in-the-loop dla agentów: 6 punktów kontrolnych, które maksymalizują bezpieczeństwo i szybkość
Praktyczny przewodnik HITL dla agentów AI: model ryzyka, 6 punktów kontrolnych, UX zatwierdzeń i KPI. Jak zwiększyć bezpieczeństwo bez spowalniania automatyzacji.
17 kwietnia 2026
