Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Destylacja i kwantyzacja modeli: jak zmniejszyć model 5–20× i nie stracić kluczowych umiejętności
Praktyczny przewodnik po destylacji i kwantyzacji LLM: jak zmniejszyć modele 5–20×, dobrać dane, mierzyć spadek jakości, łączyć techniki i wdrażać je w produkcji.
13 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Offline i edge LLM: co realnie da się uruchomić lokalnie w 2026 i jakie są kompromisy
Przegląd tego, co w 2026 realnie uruchomisz jako LLM offline: laptop, serwer on‑prem i edge. Sprzęt, kompromisy jakości/latency, kompresja, zarządzanie modelami, bezpieczeństwo i use-case’y.
12 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Krytyczne miary jakości RAG: recall@k, MRR, nDCG i „answer groundedness” na jednym dashboardzie
Przegląd kluczowych metryk jakości RAG: recall@k, MRR, nDCG i answer groundedness. Jak je liczyć, interpretować, unikać pułapek oraz zbudować jeden dashboard i progi alarmowe.
11 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
RAG wielojęzyczny (PL/EN/DE): 7 decyzji o indeksach, embeddings i normalizacji nazw własnych
Praktyczny przewodnik po wielojęzycznym RAG (PL/EN/DE): 7 kluczowych decyzji o indeksach, embeddingach, tłumaczeniu, chunkingu i normalizacji nazw własnych.
10 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Deduplikacja i wersjonowanie wiedzy w RAG: jak nie karmić modelu 12 kopiami tego samego PDF
Jak w RAG wykrywać duplikaty i zarządzać wersjami dokumentów: hashing, near-duplicate, lineage/provenance, wpływ na retrieval, pipeline ingest, retencja, testy i monitoring.
09 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agent jako orkiestrator procesów: kiedy workflow engine wygrywa z „pełną autonomią” LLM
Porównanie agenta LLM jako orkiestratora z workflow engine (BPMN/DAG): deterministyczność, audyt, compliance, wyjątki, koszty, bezpieczeństwo i wzorce architektury.
08 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Function calling i schematy JSON: 9 błędów, które psują ekstrakcję danych w produkcji
Praktyczny przewodnik po function calling i JSON Schema w ekstrakcji danych: pipeline, 9 błędów produkcyjnych, walidacja, retry, testy kontraktowe oraz gotowe schematy i prompty.
07 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
LLM Router w praktyce: dynamiczny wybór modelu po koszcie, ryzyku i typie pytania
Praktyczny przewodnik po LLM Routerze: jak dynamicznie wybierać model pod koszt, latencję, jakość i ryzyko. Strategie routingu, fallbacki, limity, monitoring i ewaluacja.
06 kwietnia 2026
