TSMC podnosi prognozy dla branży półprzewodników. Globalny rynek chipów ma przekroczyć 1,5 bln dolarów do 2030 roku, a głównym motorem wzrostu mają być AI i HPC.
Biznes
Anthropic i Gates Foundation uruchamiają czteroletnie partnerstwo warte 200 mln dolarów. Claude ma wspierać projekty związane ze zdrowiem, edukacją, badaniami nad chorobami i mobilnością ekonomiczną. Sprawdzamy, co obejmuje program i dlaczego może być ważnym testem praktycznego wykorzystania AI poza rynkiem komercyjnym.
NPU w laptopie coraz częściej decyduje o tym, czy komputer obsłuży lokalne funkcje AI. Sprawdzamy, jak krok po kroku zweryfikować, czy Twój laptop ma układ NPU i czy można uznać go za AI PC.
Deepfake phishing wykorzystuje sztuczną inteligencję do podszywania się pod znane osoby, bliskich, szefa lub konsultanta banku. Wyjaśniamy, jak działają takie oszustwa w Polsce, po czym je rozpoznać i jakie zasady bezpieczeństwa warto stosować, zanim dojdzie do utraty pieniędzy lub danych.
Prompt injection to jeden z najważniejszych problemów bezpieczeństwa AI. Sprawdzamy, jak działają ukryte instrukcje, gdzie pojawia się ryzyko i jak chronić systemy oparte na modelach językowych.
Shadow AI w firmie rośnie szybciej niż firmowe procedury. Wyjaśniamy, dlaczego niekontrolowane użycie narzędzi AI może oznaczać ryzyko dla danych, bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.
Oznaczanie treści AI to temat, który coraz częściej dotyczy nie tylko dużych platform, ale też firm, redakcji, twórców i marketerów. Wyjaśniamy, kiedy trzeba ujawnić, że tekst, obraz, głos lub wideo stworzyła sztuczna inteligencja, co wynika z AI Act i gdzie przebiega granica między wsparciem AI a treścią, którą trzeba jasno oznaczyć.
AI literacy obowiązek w AI Act to temat, który może dotyczyć wielu firm korzystających ze sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Wyjaśniamy, kiedy potrzebne są szkolenia z AI, kogo obejmują przepisy i jak przygotować organizację do nowych wymagań.
Domain-Specific Language Models to jeden z najważniejszych kierunków rozwoju AI w firmach. Zamiast jednego uniwersalnego LLM coraz częściej pojawiają się modele dopasowane do konkretnych branż, danych i procesów.
Systemy multiagentowe AI pokazują, jak kilka wyspecjalizowanych agentów może wspólnie analizować dane, korzystać z narzędzi i wykonywać złożone zadania. To jeden z najważniejszych kierunków rozwoju praktycznej sztucznej inteligencji.