Prezentacje, podcasty i artykuły w jednym miejscu.
PODCAST · Podsumowanie cyklu AI3 — Co zmienia model językowy w agenta, któremu można powierzyć pracę? O narzędziach, pamięci, granicach autonomii i dowodach, że zadanie naprawdę zostało wykonane.
Agenci AI, wykład 4: plan jako artefakt w harnessie, kiedy podział na agentów pomaga, a kiedy szkodzi, i jak sprawdzić, że agent naprawdę działa
Agenci AI, wykład 3: kiedy nadmiar kontekstu szkodzi, co ginie przy kompakcji, jak agent pamięta między sesjami (pliki, skille) i jak harness układa prompt pod cache
Agenci AI, wykład 2: jak model dostaje ręce (narzędzia, MCP, computer use), jak je ograniczyć (sandbox, uprawnienia) i dlaczego czytanie to już działanie (prompt injection)
Agenci AI, wykład 1: z czego składa się harness, dlaczego ten sam model daje różne wyniki i co mówi o tym literatura (Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, METR, Princeton)
Comtegra Hub 2026. Modele open-weight są cztery miesiące za frontierem, a stoją na Twoim sprzęcie. O tym, jak uruchomić agenta klasy produkcyjnej pod pełną kontrolą, na czym to postawić i dlaczego 2026 to rok, w którym przestaje to być eksperyment.
Dell Unlocking Tomorrow. Historia Ignacego, pudła z 1840 plikami i pewnego nienegocjowalnego wymagania — czyli jak uruchomić duże modele językowe całkowicie lokalnie.
Wykład 5: MoE pod maską, multi-agent systems, ograniczenia AI, etyka i mapa kompetencji kognitywisty
Wykład 4: Mechanizm Function Calling, wzorzec ReAct i architektura pętli agentowej – przez pryzmat enaktywizmu i teorii rozszerzonego umysłu
Wykład 9: droga zdania przez model, tokeny i embeddingi, query-key-value, trening i LoRA, pamięć GPU i dobór sprzętu oraz to, co zmieniło się przez rok
Wykład 8: prompt, historia rozmowy, RAG i finetuning, rankingi LLM-ów, rodzaje modeli, kwantyzacja i mechanizm atencji