Orkiestracja AI to nie kolejka zadań. To zarządzanie chaosem.
Orkiestracja zarządza kontekstem, kolejnością i zależnościami między agentami - nie kolejką zadań. A każdy model koordynacji ma cenę.
AI
Czytaj więcej
#AI
10 treści z tym tagiem
Notatki
LLM-as-a-judge - co wpływa na jakość recenzji, a co nie
Na jakość recenzji AI najmniej wpływa prompt. Istnieją dwie ważniejsze zmienne - relacja recenzent-autor i generacja modelu - obie zmieniają wynik o dziesiątki punktów procentowych.
AI
Czytaj więcej
Skill to pamięć mięśniowa AI. Uczysz raz - nie tłumaczysz od nowa co sesję.
AI z narzędziami ale bez skilli to stażysta z dostępem do wszystkich systemów. Skill mówi co robić, w jakiej kolejności i kiedy przestać - bez powtarzania instrukcji co sesję.
AI
Czytaj więcej
MCP to standard, który łączy AI z narzędziami. Co to zmienia w codziennym używaniu AI?
MCP (Model Context Protocol) standaryzuje jak AI łączy się z narzędziami. Jedno narzędzie, podłączone raz, działa w Claude, Cursor, VS Code i każdej innej aplikacji AI.
AI
Czytaj więcej
Autonomia AI to nie feature. To architektura.
Autonomia AI nie wynika z modelu. Wynika z warstw wokół niego - narzędzi, pamięci, koordynacji. Każda warstwa odblokowuje nowy stopień samodzielności.
AI Architektura
Czytaj więcej
LLM to nie czarna skrzynka. Ścieżka od tekstu do odpowiedzi.
Pod pokrywą LLM kryje się pięć konkretnych mechanizmów - tokenizer, embedding, transformer, wagi, generator. Żaden z nich nie myśli - ale razem generują tekst który wygląda jakby rozumiał.
AI LLM Architektura
Czytaj więcej
LLM to nie cała scena AI. Co jest w cieniu?
LLM zdominował dyskurs o AI, ale większość ciężkiej roboty wykonują inne modele - poza widokiem szerszej publiczności.
AI LLM
Czytaj więcej
Okno kontekstowe LLM mierzy pojemność. Nie mierzy uwagi.
Okno kontekstowe określa ile tokenów model przyjmie, nie jak je przetworzy. Uwaga modelu ma kształt litery U - środek kontekstu dostaje jej systematycznie najmniej.
AI LLM Kontekst
Czytaj więcej
Budowanie
LLM-Review-Benchmark
Zaprojektowałem test na LLM-as-a-judge. Najtrudniejsze było zdefiniować poprawną recenzję.
Pilotaż z trzema modelami, dwoma domenami i trzema tierami ground truth. Jak zmierzyć jakość recenzji AI, gdy nie ma jednej poprawnej odpowiedzi.
Brand Deals
Jak mierzysz czy prompt działa, gdy nie ma poprawnej odpowiedzi?
Parsowanie emaili daje binarną odpowiedź - wyciągnął dane albo nie. Generowanie odpowiedzi - już nie. 'Dobry tekst' nie ma jednej poprawnej wersji. Trzy podejścia do tego problemu.