Gospodarka cyfrowa Azji Południowo-Wschodniej ma osiągnąć 368 mld USD
Według jedenastej edycji raportu e-Conomy SEA gospodarka cyfrowa regionu osiągnie w 2026 roku 368 mld USD GMV, a generatywna AI staje się istotnym czynnikiem jej wzrostu.
Blog wiedzy AI
Co zmienia się w AI i co z tego wynika dla Twojej firmy? Artykuły, wiadomości ze źródeł i głosy twórców. Wybierz to, co chcesz poznać bliżej.
Szukasz wdrożenia? Zobacz praktyczne przykłady
Praktyczne poradniki dla Twojej firmy
Trzy materiały dla właścicieli i zespołów: wybór procesu, obsługa zapytań oraz przygotowanie do sezonu. Zacznij od tematu, który dotyczy Twojej codziennej pracy.
Poradniki praktyczne · 24.10.2026
Wdrożenie AI w firmie — jak wybrać pierwszy proces i sprawdzić pilota
Jak wybrać pierwszy proces do wdrożenia AI, przygotować próbkę danych i ocenić pilota. Praktyczna lista dla właściciela firmy i zespołu.
AI w firmie usługowej — od wiadomości klienta do gotowej sprawy
Jak wykorzystać AI do porządkowania zapytań klientów w firmie usługowej. Zakres, braki, szkic odpowiedzi i kontrola przed wysłaniem.
AI w gastronomii i turystyce — przygotowanie zespołu do sezonu
Jak przygotować użyteczne wsparcie AI w gastronomii i turystyce: baza odpowiedzi, przekazanie zmiany, kontrola informacji i próba przed sezonem.
Zapisane: 0
104 materiały
Zapisane materiały pozostają w tej przeglądarce.
Nie ma pasujących materiałów.
Spróbuj krótszej frazy lub wybierz inny rodzaj treści.
Artykuły
Omówienia narzędzi i ich zastosowań. Data przy każdym tekście wskazuje jego publikację.
Saint-Gobain testuje AI w badaniach nad dodatkami do cementu
Saint Gobain opisuje wykorzystanie Microsoft Discovery do szybszego przeglądu wiedzy i formułowania hipotez dotyczących dodatków do cementu. Materiał pokazuje potencjał narzędzia, ale nie potwierdza jeszcze skuteczności badanych rozwiązań.
Google AI we wrześniu 2026: Gemini 4 Argon, Connected Apps i WeatherNext 3
Google podsumowało wrzesień 2026 w AI: nowy model Gemini 4 Argon, modele głosowe, Connected Apps w aplikacji Gemini, WeatherNext 3 oraz projekty naukowe. Wyjaśniamy, co jest dostępne od razu, a co dopiero będzie.
Radar AI
Wiadomości prowadzą do oryginalnych publikacji. Czytasz we własnym tempie.
Wszystkie wiadomości o AI, które przegapiłeś z minionego tygodnia (pełne omówienie)
OpenAI wzmacnia trening modeli granicznych dzięki środowiskom offline i red-teamingowi AI
Kimi uruchamia model MoE K3.1 Pro Open-Weight z kontekstem 1M-tokenów i narzędziami do kodowania 3D
Claude Enterprise otrzymuje zunifikowane środowisko Chat i Cowork w sieci, na komputerach stacjonarnych i urządzeniach mobilnych
OpenAI skaluje pamięć ChatGPT do 1B użytkowników z Azure Cosmos DB, osiągając odczyty 12× szybsze
Osobisty agent Claude’a
Claude Platform jest teraz ogólnie dostępna w Google Cloud z pełną zgodnością funkcji API
OpenAI uruchamia Decisions API dla 10x szybszych decyzji aplikacji z użyciem GPT-6 Luna
Canva uruchamia Canva Craft, swój pierwszy wewnętrzny model AI do generowania obrazów
AI MAI-DxO Microsoft's przewyższa lekarzy pod względem dokładności diagnostycznej przy połowie kosztu
Anthropic przekazuje standard Agent Skills organizacji Agentic AI Foundation pod Linux Foundation
Ideogram uruchamia model AI Vector 1.0 do generowania edytowalnych SVG z promptów tekstowych
Luki PHP wpływają na 70% sieci, wykryte przez AI exploity uderzają w Wikipedię, WordPress i rządy
Railway ujawnia naruszenie bezpieczeństwa eksponujące zmienne środowiskowe klientów i klucze API
Anthropic uruchamia Claude Duet, proaktywną aplikację agenta AI dla użytkowników Pro i Max
Claude Security dodaje ciągłe skanowanie repozytoriów, śledzenie poprawek, API & MCP dla Enterprise
Google wprowadza Gemini AI do Apple CarPlay dla nawigacji Google Maps bez użycia rąk w US
Patch the Planet OpenAI's używa GPT-5.6 do naprawiania krytycznych luk PHP globalnie
ElevenLabs uruchamia Chimera: nową platformę przepływu pracy AI dla głosu i wideo
OpenAI wprowadza modele graniczne i Codex do Model Garden Google Cloud
AI na X
Fragmenty wpisów twórców i zespołów AI. Oryginalne wpisy autorów, od najnowszych. Pełne wpisy otwierają się na X.
Thariq
@trq212I’ve left Anthropic after more than a year of working on Claude Code and seeing it scale larger than I ever imagined. I have…
OpenAI
@OpenAIDuring this red-teaming exercise, we also found a vulnerability that allows for unauthenticated remote code execution in Brotli, a widely-deployed compression library included in…
OpenAI
@OpenAIOver the past several months, we have substantially hardened the security of our research training environment. We’ve removed live internet access for all frontier…
ClaudeDevs
@ClaudeDevsWe’re adding support for MCP Tasks and Elicitations in Claude. Tasks let Claude give plugins long-running jobs such as deep research and report back…
Unsloth AI
@UnslothAINVIDIA releases Nemotron-3.5-Bolt-E4B, a new model that runs locally on 6GB RAM. 💚 Bolt-E4B can run on edge devices like phones and delivers top-tier…
NVIDIA AI
@NVIDIAAIAvailable now: NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB ⚡️ Our newest small open model is built for local assistants, interactive characters and robots that…
Scenario
@Scenario_ggWe just open-sourced 1,300+ 3D models. That's 39 GB of 3D files, free to download on Hugging Face. > Hitem3D, Meshy, Rodin, Tripo, Claude…
SpaceX Super Intelligence
@SpaceXSIProud to be a part of this important initiative from NVIDIA
Claude
@claudeaiStarting next week, sessions across Claude web, desktop, and mobile apps will run in auto mode by default on Pro, Max, and Team plans.…
Alex
@alexmichaelioWho will win? @claudeai @bot @Meta @OpenAI
Gemini is now available in @GoogleMaps navigation on CarPlay. Find the best place to park, report a traffic incident, or change your route with…
NVIDIA AI
@NVIDIAAI"Building agents is not that hard."
Elon Musk
@elonmusk“Lack of electricity” is an oversimplification. Everything is hard about bringing massive compute online at extremely high speed. If there was twice as much…
Ed Zitron
@edzitronBusiness Insider confirms it: Amazon has warehouses of GPUs that can’t be installed, and is buying them so far in advance that a supply…
Dream Labs
@dreamlabs_aiToday, Dream Labs is coming out of stealth with Dream-1, a robot foundation model that controls bimanual robots it has never seen, on tasks…
Narzędzia AI
Trzy pozycje ze snapshotu 24.10.2026. Oryginalne opisy i odnośniki pozwalają sprawdzić zakres narzędzia.
Decisions API ↗
OpenAI Launches Decisions API for 10x Faster App Decisions Using GPT-6 Luna
Opis z zapisanego źródła; deklaracje producenta nie są wynikiem naszego testu.
Canva Craft ↗
Canva launches Canva Craft, its first in-house AI image generation model
Opis z zapisanego źródła; deklaracje producenta nie są wynikiem naszego testu.
Claude Duet ↗
Anthropic Launches Claude Duet, a Proactive AI Agent App for Pro and Max Users
Opis z zapisanego źródła; deklaracje producenta nie są wynikiem naszego testu.
Dokumentacja i zmiany API
Brak aktualnego zapisanego zestawu: snapshot dokumentacji wygasł. Ten lokalny podgląd nie pobiera nowych danych.
Sprawdź dokumentację u źródła
Nie pokazujemy starego zestawu jako aktualnych zmian. Poniższe odnośniki prowadzą do oficjalnej dokumentacji, a nie do lokalnych kopii.
Prompt do wypróbowania
Zapisany prompt z 24.10.2026. Treść można zaznaczyć i skopiować; użyj danych dopuszczonych do wybranego narzędzia.
Porównanie firmy z konkurentami
Porównaj wycenę, przychody i tempo wzrostu mojej firmy z trzema publicznymi konkurentami. Wskaż, które wskaźniki najbardziej wpływają na mnożnik wyceny, przygotuj tabelę luk oraz trzy działania na 90 dni poprawiające atrakcyjność dla inwestora.
Prompt inspirowany wpisem CMS Invests (@cmsinvests). To propozycja zadania, nie analiza ani rekomendacja inwestycyjna. Wynik wymaga sprawdzenia źródeł i danych.
Badania i publikacje
12 prac z zestawu z 24.10.2026. Tekst angielski jest podstawą; tłumaczenia polskie nie zostały zweryfikowane. arXiv udostępnia preprinty — obecność pracy w serwisie nie oznacza recenzji naukowej.
A Unified Framework for Image-to-3D Part Generation via Variable Granularity ↗
Controllable 3D part generation is pivotal for digital asset creation, yet existing methods lack the flexibility to accommodate diverse user workflows requiring varying levels of control. In this paper, we introduce FlexPart, a unified image-to-3D part generation framework that supports variable-granularity geometric conditions within a single model. By seamlessly integrating heterogeneous inputs, ranging from sparse points to dense bounding boxes and masks, via gated adaptive modulation, FlexPa
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Ujednolicone ramy generowania części Image-to-3D poprzez zmienną szczegółowość
Sterowalne generowanie części 3D ma kluczowe znaczenie dla tworzenia zasobów cyfrowych, jednak istniejące metody nie mają elastyczności, aby uwzględniać różnorodne przepływy pracy użytkowników wymagające różnych poziomów kontroli. W tej pracy przedstawiamy FlexPart, ujednolicone ramy generowania części image-to-3D, które obsługują warunki geometryczne o zmiennej szczegółowości w ramach jednego modelu. Poprzez płynną integrację heterogenicznych wejść, od rzadkich punktów po gęste ramki ograniczające i maski, za pośrednictwem bramkowanej adaptacyjnej modulacji, FlexPa
Sensorimotor Alignment: A Platonic Proxy for Embodied Policy Success ↗
Robotic foundation models are typically evaluated through costly closed-loop rollouts, which motivates cheap offline proxies for model capability. The Platonic Representation Hypothesis (PRH) suggests that as representations improve, different modalities such as vision and language converge toward a shared statistical model of reality. We ask whether motion trajectories form another such modality: as embodied models become more capable, should their sensory representations converge toward the st
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Sensomotoryczne wyrównanie: platoński wskaźnik zastępczy sukcesu ucieleśnionej polityki
Podstawowe modele robotyczne są zazwyczaj oceniane poprzez kosztowne rozwinięcia w zamkniętej pętli, co motywuje tanie wskaźniki zastępcze offline dla możliwości modelu. Hipoteza Platońskiej Reprezentacji (PRH) sugeruje, że wraz z poprawą reprezentacji różne modalności, takie jak wizja i język, zbiegają się w kierunku wspólnego statystycznego modelu rzeczywistości. Pytamy, czy trajektorie ruchu tworzą inną taką modalność: wraz ze wzrostem możliwości modeli ucieleśnionych, czy ich reprezentacje sensoryczne powinny zbiegać się w kierunku st
Reading, Writing, Sharing, and Interacting with the World through Video ↗
Video foundation models have advanced rapidly in understanding and generating visual sequences, while video world models seek to capture the underlying dynamics of the world they depict. Despite their different objectives, both concern the relationship between video observations and an evolving world. This survey adopts world modeling as a unifying lens for examining these developments. Viewing an observed video as a partial, lossy, and temporally ordered projection of a latent temporal world, w
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Czytanie, pisanie, udostępnianie i interakcja ze światem poprzez wideo
Podstawowe modele wideo szybko rozwinęły się w rozumieniu i generowaniu sekwencji wizualnych, podczas gdy modele świata wideo starają się uchwycić leżącą u podstaw dynamikę świata, który przedstawiają. Pomimo różnych celów oba dotyczą relacji między obserwacjami wideo a ewoluującym światem. Ten przegląd przyjmuje modelowanie świata jako ujednolicającą perspektywę do badania tych rozwojów. Traktując obserwowane wideo jako częściową, stratną i uporządkowaną czasowo projekcję ukrytego czasowego świata, w
Direct Pass@$k$ Optimization for Thought Pruning: Balancing Quality and Diversity in Test-Time Reasoning ↗
Test-time scaling has emerged as a key inference strategy for reasoning models, where a model generates a large number of candidate solutions in the hope of finding at least one correct solution. Running all candidate solutions to completion can be computationally demanding, so recent work prunes the candidate pool after generating only a short prefix, committing further computation only to the surviving candidates. Existing pruning strategies divide broadly into two categories: Quality-based me
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Bezpośrednia optymalizacja Pass@$k$ dla przycinania rozumowania: równoważenie jakości i różnorodności w rozumowaniu w czasie testowym
Skalowanie w czasie testowym stało się kluczową strategią wnioskowania dla modeli rozumujących, w której model generuje dużą liczbę kandydackich rozwiązań w nadziei na znalezienie co najmniej jednego poprawnego rozwiązania. Doprowadzenie wszystkich kandydackich rozwiązań do końca może być wymagające obliczeniowo, dlatego najnowsze prace przycinają pulę kandydatów po wygenerowaniu jedynie krótkiego prefiksu, przeznaczając dalsze obliczenia tylko dla pozostałych kandydatów. Istniejące strategie przycinania dzielą się zasadniczo na dwie kategorie: oparte na jakości me
Phase Transition from Random Features to Fully Trainable Networks ↗
Constructing accurate and computationally tractable approximation spaces is a fundamental task in scientific computing. Partially trainable neural networks bridge fixed random features and fully adaptive representations. This paper quantifies a phase transition pattern in approximation bounds and observes analogous behavior in training errors: a rapid but smooth initial improvement followed by diminishing returns, with a sharper transition under greater initialization mismatch. Under polynomial
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Przejście fazowe od losowych cech do w pełni trenowalnych sieci
Konstruowanie dokładnych i obliczeniowo wykonalnych przestrzeni aproksymacji jest podstawowym zadaniem w obliczeniach naukowych. Częściowo trenowalne sieci neuronowe łączą stałe losowe cechy i w pełni adaptacyjne reprezentacje. Ta praca kwantyfikuje wzorzec przejścia fazowego w ograniczeniach aproksymacji i obserwuje analogiczne zachowanie w błędach treningowych: szybką, lecz płynną początkową poprawę, po której następują malejące korzyści, z ostrzejszym przejściem przy większej niezgodności inicjalizacji. Przy wielomianowym
Reliable AI-Assisted Decisions via Selective Auditing ↗
We consider online monitoring of an AI system that produces a sequence of decisions. At each round, the system outputs a proposed decision together with a confidence score estimating the trustworthiness of the decision. The decision and confidence score need not be produced by the same model: for example, one agent may propose a decision, while a separate verifier agent evaluates it and outputs a correctness or safety score. Based on this information, we must decide whether to accept the AI deci
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Wiarygodne decyzje wspomagane przez AI poprzez selektywny audyt
Rozważamy monitorowanie online systemu AI, który wytwarza sekwencję decyzji. W każdej rundzie system zwraca proponowaną decyzję wraz z oceną pewności szacującą wiarygodność decyzji. Decyzja i ocena pewności nie muszą być wytwarzane przez ten sam model: na przykład jeden agent może proponować decyzję, podczas gdy oddzielny agent weryfikujący ją ocenia i zwraca ocenę poprawności lub bezpieczeństwa. Na podstawie tych informacji musimy zdecydować, czy zaakceptować decyzję AI
SpectralCanary: Embarrassingly Simple Low-Frequency Traces for T2I Dataset-Use Auditing ↗
Auditing whether a text-to-image (T2I) model was fine-tuned on a particular image collection is difficult: a model can absorb collection-level visual characteristics without reproducing training images. Proactive dataset-use auditing plants a shared signal in a dataset before release, then later checks whether that signal appears in a suspect model's generated outputs. Existing approaches often trade off verifiability, fidelity, robustness, and deployability. We introduce $\textbf{SpectralCanary
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
SpectralCanary: niezwykle proste ślady niskiej częstotliwości do audytu wykorzystania zbioru danych T2I
Audytowanie, czy model text-to-image (T2I) został dostrojony na określonej kolekcji obrazów, jest trudne: model może przyswoić charakterystyki wizualne na poziomie kolekcji bez odtwarzania obrazów treningowych. Proaktywny audyt wykorzystania zbioru danych umieszcza wspólny sygnał w zbiorze danych przed wydaniem, a następnie później sprawdza, czy ten sygnał pojawia się w wygenerowanych wyjściach podejrzanego modelu. Istniejące podejścia często równoważą weryfikowalność, wierność, odporność i wdrażalność. Przedstawiamy $\textbf{SpectralCanary
Cost-Aware Abstention for LLM-Based IT Ticket Classification ↗
Wrong automatic routing of an IT support ticket can cost more than human triage. We evaluate cost-aware abstention as an offline, cost-conditional readiness assessment: select a routing policy on calibration data under explicit costs, then evaluate that frozen policy once on held-out test data. On a public 47,837-ticket, eight-class corpus, we compare four trained non-LLM classifiers with four large language models under zero- and few-shot prompting. Under the illustrative cost model (c_ok, c_tr
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Świadome kosztów wstrzymywanie się od klasyfikacji zgłoszeń IT opartej na LLM
Błędne automatyczne przekierowanie zgłoszenia wsparcia IT może kosztować więcej niż ludzka segregacja. Oceniamy świadome kosztów wstrzymywanie się jako ocenę gotowości offline, warunkowaną kosztami: wybierz politykę przekierowywania na danych kalibracyjnych przy jawnych kosztach, a następnie oceń tę zamrożoną politykę raz na wstrzymanych danych testowych. Na publicznym korpusie 47,837 zgłoszeń, ośmiu klas porównujemy cztery wytrenowane klasyfikatory niebędące LLM z czterema dużymi modelami językowymi przy promptowaniu zero- i few-shot. W ramach ilustracyjnego modelu kosztów (c_ok, c_tr
METTA: Memory-Enhanced Test-Time Adaptation for Meta-Reinforcement Learning ↗
Meta-reinforcement learning aims to train agents that adapt quickly to unseen tasks from limited interaction, but this requires representing task evidence over long interaction histories. Classical recurrent agents compress experience into hidden states, while transformer-based agents retrieve from past trajectories at quadratic memory and computation cost. In this work, we propose Memory-Enhanced Test-Time Adaptation (METTA) for meta-reinforcement learning. It decomposes the fast adaptation pha
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
METTA: adaptacja w czasie testowym wzbogacona pamięcią dla meta-uczenia ze wzmocnieniem
Meta-uczenie ze wzmocnieniem ma na celu trenowanie agentów, którzy szybko adaptują się do niewidzianych zadań na podstawie ograniczonej interakcji, lecz wymaga to reprezentowania dowodów zadaniowych w długich historiach interakcji. Klasyczni agenci rekurencyjni kompresują doświadczenie do stanów ukrytych, podczas gdy agenci oparci na transformerach wyszukują z przeszłych trajektorii przy kwadratowym koszcie pamięci i obliczeń. W tej pracy proponujemy Memory-Enhanced Test-Time Adaptation (METTA) dla meta-uczenia ze wzmocnieniem. Rozkłada ona szybką fazę adaptacji
BrickWright: Agentic Creation of Physically Feasible Brick Builds ↗
Frontier coding agents are becoming increasingly adept at 3D modeling. Yet, they still face challenges when building objects meant to be assembled in the physical world, often creating invalid assemblies with floating, colliding, or disconnected parts. We argue that providing agents with tools for assembling builds and verifying their physical feasibility is sufficient for them to produce physically valid assemblies that still adhere to input prompts. Focusing on the domain of LEGO brick builds,
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
BrickWright: agentowe tworzenie fizycznie wykonalnych konstrukcji z klocków
Czołowi agenci programujący stają się coraz bardziej biegli w modelowaniu 3D. Jednak nadal napotykają wyzwania podczas budowania obiektów przeznaczonych do złożenia w świecie fizycznym, często tworząc nieprawidłowe konstrukcje z unoszącymi się, kolidującymi lub odłączonymi częściami. Twierdzimy, że zapewnienie agentom narzędzi do składania konstrukcji i weryfikowania ich fizycznej wykonalności jest wystarczające, aby wytwarzali fizycznie poprawne konstrukcje, które nadal są zgodne z promptami wejściowymi. Koncentrując się na dziedzinie konstrukcji z klocków LEGO,
EpiSEM-Bench: Evaluating Safety and Evidence Recovery in LLM Agents under Missing Evidence ↗
Tool-using language model agents rely on environmental facts to decide whether an action is permitted. When a tool response omits a safety-relevant fact, an agent may carry out a prohibited action even though the user request is benign and every returned statement is true. We introduce \bench{}, an executable benchmark for evaluating unsafe execution, safety boundaries, and evidence recovery in LLM agents under missing evidence. It contains 300 matched unsafe/safe task pairs across six domains.
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
EpiSEM-Bench: ocena bezpieczeństwa i odzyskiwania dowodów u agentów LLM przy brakujących dowodach
Agenci modeli językowych używający narzędzi polegają na faktach środowiskowych, aby decydować, czy działanie jest dozwolone. Gdy odpowiedź narzędzia pomija fakt istotny dla bezpieczeństwa, agent może wykonać zabronione działanie, mimo że żądanie użytkownika jest nieszkodliwe, a każde zwrócone stwierdzenie jest prawdziwe. Przedstawiamy \bench{}, wykonywalny benchmark do oceny niebezpiecznego wykonywania, granic bezpieczeństwa i odzyskiwania dowodów u agentów LLM przy brakujących dowodach. Zawiera 300 dopasowanych par niebezpiecznych/bezpiecznych zadań w sześciu dziedzinach.
Gate3DGen: A Pre-processing Model that Selectively Purifies Real-World Images for 3D Generation ↗
Single-image 3D generation has achieved high fidelity on curated benchmarks, yet degrades sharply on real-world images with uneven illumination, blur, and occlusions. Purifying such inputs requires deciding when to intervene and preserving the visual cues needed for 3D generation, while leaving clean inputs unchanged. We introduce Gate3DGen, a selective pre-processing model that gates image inputs to existing 3D generators without retraining them. A degradation-aware router bypasses inputs class
Fragment abstraktu z zapisanego zestawu. Pełny tekst i status wersji sprawdź w arXiv.
Polskie tłumaczenie AI — niezweryfikowane
Gate3DGen: model wstępnego przetwarzania, który selektywnie oczyszcza obrazy świata rzeczywistego do generowania 3D
Generowanie 3D z pojedynczego obrazu osiągnęło wysoką wierność w kuratorowanych benchmarkach, jednak gwałtownie pogarsza się na obrazach świata rzeczywistego z nierównomiernym oświetleniem, rozmyciem i przesłonięciami. Oczyszczanie takich wejść wymaga decydowania, kiedy interweniować, oraz zachowania wskazówek wizualnych potrzebnych do generowania 3D, przy pozostawieniu czystych wejść bez zmian. Przedstawiamy Gate3DGen, selektywny model wstępnego przetwarzania, który bramkuje wejścia obrazowe do istniejących generatorów 3D bez ich ponownego trenowania. Router świadomy degradacji omija wejścia klasy
Oferty u pracodawców
Sześć ofert OpenAI obecnych w publicznym systemie Ashby podczas sprawdzenia 24.10.2026, 17:38 UTC. Wybrane lokalizacje europejskie; nie jest to pełny przegląd rynku.
Nie potwierdzono możliwości zatrudnienia ani pracy zdalnej z Polski. Aktualne wymagania i dostępność sprawdź w ofercie. Data publikacji oznacza ostatnią publikację według Ashby.
Applied AI Engineer, Digital Natives ↗
Paris, France · tryb hybrydowy
Ostatnia publikacja według Ashby: . Sprawdzenie obecności na liście: 24.10.2026, 17:38 UTC.
Applied AI Engineer, Digital Natives ↗
Munich, Germany · tryb hybrydowy
Ostatnia publikacja według Ashby: . Sprawdzenie obecności na liście: 24.10.2026, 17:38 UTC.
AI Deployment Manager ↗
London, UK · tryb hybrydowy
Ostatnia publikacja według Ashby: . Sprawdzenie obecności na liście: 24.10.2026, 17:38 UTC.
Applied AI Engineer, Startups (Codex) ↗
London, UK · tryb pracy niepodany w zestawie
Ostatnia publikacja według Ashby: . Sprawdzenie obecności na liście: 24.10.2026, 17:38 UTC.
Applied AI Engineer, Startups (Codex) ↗
Paris, France · tryb hybrydowy
Ostatnia publikacja według Ashby: . Sprawdzenie obecności na liście: 24.10.2026, 17:38 UTC.
Applied AI Engineer, Startups (Codex) ↗
Munich, Germany · tryb hybrydowy
Ostatnia publikacja według Ashby: . Sprawdzenie obecności na liście: 24.10.2026, 17:38 UTC.
Praca i kompetencje AI
Osiem edukacyjnych opisów ról wygenerowanych z pomocą AI, zapis 24.10.2026. Bez zweryfikowanych danych o wynagrodzeniach i popycie; lista nie jest zbiorem ofert pracy.
Inżynier uczenia maszynowego
Machine Learning Engineer
Projektuje, trenuje i wdraża modele uczenia maszynowego, łącząc pracę badawczą z niezawodnym kodem produkcyjnym.
Przykładowe umiejętności: Python, PyTorch lub TensorFlow, uczenie maszynowe, SQL, inżynieria danych
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
Inżynier aplikacji LLM
LLM Application Engineer
Buduje aplikacje wykorzystujące duże modele językowe, w tym wyszukiwanie RAG, narzędzia agentowe, ewaluację i integracje z systemami firmy.
Przykładowe umiejętności: Python lub TypeScript, API modeli językowych, RAG, projektowanie promptów, ewaluacja modeli
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
Inżynier MLOps
MLOps Engineer
Tworzy procesy wdrażania, monitorowania i utrzymania modeli AI, aby działały stabilnie, powtarzalnie i bezpiecznie w środowisku produkcyjnym.
Przykładowe umiejętności: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitorowanie modeli, chmura obliczeniowa
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
Analityk danych z AI
AI Data Analyst
Łączy analizę danych z narzędziami AI, przygotowując raporty, prognozy i rekomendacje wspierające decyzje biznesowe.
Przykładowe umiejętności: SQL, Python, Power BI lub Tableau, statystyka, wizualizacja danych
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
Specjalista ds. automatyzacji AI
AI Automation Specialist
Projektuje automatyzacje procesów biznesowych z użyciem modeli AI, integracji API i narzędzi no-code lub low-code.
Przykładowe umiejętności: mapowanie procesów, automatyzacje no-code, integracje API, projektowanie promptów, analiza wymagań
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
Specjalista ds. bezpieczeństwa AI
AI Security Specialist
Ocenia ryzyka systemów AI, zabezpiecza dane i integracje oraz pomaga wdrażać kontrolę dostępu, testy nadużyć i zasady użycia.
Przykładowe umiejętności: bezpieczeństwo aplikacji, modelowanie zagrożeń, ochrona danych, testy red-team, zarządzanie dostępem
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
Menedżer produktu AI
AI Product Manager
Określa problemy warte rozwiązania przez AI, prowadzi rozwój produktu i mierzy jego użyteczność, ryzyko oraz wartość biznesową.
Przykładowe umiejętności: strategia produktu, badania użytkowników, analityka produktu, podstawy AI, zarządzanie backlogiem
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
Specjalista ds. jakości i ewaluacji AI
AI Quality and Evaluation Specialist
Projektuje testy jakości odpowiedzi modeli, analizuje błędy oraz tworzy zestawy danych i kryteria do bezpiecznego doskonalenia systemów AI.
Przykładowe umiejętności: projektowanie ewaluacji, analiza jakości, tworzenie danych testowych, SQL lub Python, krytyczne myślenie
Wyszukiwarki portali pracy — to nie konkretne oferty:
AI w organizacjach
Przykład ze źródła zewnętrznego. Ostatni dostępny zapis: 22.10.2026; bez potwierdzenia późniejszych zmian.
Uber ↗
The ride share giant previously deployed a much smaller pilot for ChatGPT Work, but is now taking the enterprise agent company-wide.
Narzędzia wymienione w zestawie: ChatGPT
Źródło nie podaje mierzalnego wyniku. To materiał o innej organizacji, nie realizacja PR Innowacje.
Spółki związane z AI
Historyczny zapis 36 notowań. Czas danych dostawcy: 23.10.2026, 20:00 UTC (22:00 w Polsce). Waluta: USD. Pobrano 24.10.2026. To nie bieżące kursy ani rekomendacje inwestycyjne.
Otwórz stronę notowań w istniejącym serwisie ↗ · Bez osobnego archiwum notowań.
Na wąskim ekranie przesuń tabelę w bok, aby zobaczyć kurs, zmianę i kategorię spółki.
| Spółka | Kraj | Kategoria | Cena USD | Zmiana % | Na później |
|---|---|---|---|---|---|
| NVDANVIDIA Corporation | USA | Chipy AI | 210,96 | -0,59% | |
| MSFTMicrosoft Corporation | USA | Cloud AI | 524,51 | +0,66% | |
| GOOGLAlphabet Inc. (Google) | USA | Cloud AI | 320,21 | -1,24% | |
| METAMeta Platforms Inc. | USA | Social AI | 642,62 | -0,96% | |
| TSLATesla Inc. | USA | Autonomia | 372,22 | -0,63% | |
| PLTRPalantir Technologies | USA | Enterprise AI | 196,75 | +0,29% | |
| AIC3.ai Inc. | USA | Enterprise AI | 12,46 | +3,57% | |
| ARMArm Holdings plc | UK | Chipy AI | 210,33 | +0,11% | |
| AMDAdvanced Micro Devices | USA | Chipy AI | 516,79 | +1,74% | |
| SOUNSoundHound AI Inc. | USA | Voice AI | 4,43 | -1,56% | |
| SMCISuper Micro Computer | USA | Infrastruktura | 32,94 | -2,31% | |
| IONQIonQ Inc. | USA | Quantum | 31,27 | +0,35% | |
| PATHUiPath Inc. | USA | Enterprise AI | 14,13 | +1,36% | |
| ISRGIntuitive Surgical Inc. | USA | Robotyka | 452,29 | +1,90% | |
| AMZNAmazon.com Inc. | USA | Cloud AI | 248,00 | -0,95% | |
| CRMSalesforce Inc. | USA | Enterprise AI | 248,57 | -0,69% | |
| NOWServiceNow Inc. | USA | Enterprise AI | 158,96 | +1,25% | |
| SNOWSnowflake Inc. | USA | Enterprise AI | 325,43 | +3,65% | |
| ADBEAdobe Inc. | USA | Enterprise AI | 263,82 | -2,49% | |
| ORCLOracle Corporation | USA | Cloud AI | 126,16 | +0,49% | |
| INTCIntel Corporation | USA | Chipy AI | 86,96 | +1,72% | |
| AVGOBroadcom Inc. | USA | Chipy AI | 321,68 | -0,48% | |
| MUMicron Technology | USA | Chipy AI | 877,55 | +2,46% | |
| MRVLMarvell Technology | USA | Chipy AI | 228,51 | +2,26% | |
| DELLDell Technologies | USA | Infrastruktura | 456,44 | +0,77% | |
| IBMIBM Corporation | USA | Enterprise AI | 253,56 | +0,58% | |
| ASMLASML Holdings | Holandia | Chipy AI | 1 571,80 | +0,72% | |
| SAPSAP SE | Niemcy | Enterprise AI | 238,14 | -1,02% | |
| STMSTMicroelectronics | Szwajcaria | Chipy AI | 44,02 | -0,16% | |
| IFNNYInfineon Technologies | Niemcy | Chipy AI | 54,17 | -2,24% | |
| DASTYDassault Systèmes | Francja | Enterprise AI | 27,36 | +1,60% | |
| TSMTaiwan Semiconductor (TSMC) | Tajwan | Chipy AI | 418,51 | +1,49% | |
| BIDUBaidu Inc. | Chiny | Autonomia | 77,20 | -1,00% | |
| BABAAlibaba Group | Chiny | Cloud AI | 99,64 | -2,14% | |
| SFTBYSoftBank Group | Japonia | Enterprise AI | 13,42 | -0,30% | |
| SNPSSynopsys Inc. | USA | Chipy AI | 430,14 | +1,81% |
Lokalny podgląd projektu. Zestaw wiadomości i wpisów odczytany 24.10.2026. Ta wersja nie pobiera kolejnych aktualizacji automatycznie.