Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
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
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Ranking odpowiedzi w czacie firmowym: jak łączyć „freshness”, autorytet źródła i personalizację
Jak skutecznie rankować odpowiedzi w czacie firmowym: łączenie świeżości informacji, autorytetu źródeł i personalizacji. Architektura, trade-offy, wyjaśnialność, A/B testy i guardrails.
16 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
LLM w analizie obrazów dokumentów: pipeline OCR→layout→ekstrakcja→walidacja (bez chaosu)
Praktyczny przewodnik po analizie obrazów dokumentów z LLM: od OCR i layoutu, przez ekstrakcję do JSON, po walidację reguł biznesowych, metryki i wdrożenie produkcyjne.
15 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
E2E architektura „agent + kalendarz + poczta”: wzorzec asystenta, który nie psuje terminów
Praktyczny wzorzec E2E dla asystenta agentowego z kalendarzem i pocztą: architektura, uprawnienia, audyt, idempotencja, retry, zgody użytkownika oraz strefy czasowe i konflikty terminów.
14 kwietnia 2026
