Physical AI przenosi sztuczną inteligencję z ekranu do świata fizycznego. Wyjaśniamy, jak działa ta technologia, gdzie już znajduje zastosowanie i dlaczego może zmienić robotykę, logistykę oraz przemysł.
OpenAI
OpenAI to firma rozwijająca zaawansowane modele sztucznej inteligencji, ChatGPT oraz narzędzia i platformy AI dla użytkowników, firm i programistów. W serwisie Techoteka znajdziesz najnowsze wiadomości o OpenAI, nowych modelach GPT, funkcjach ChatGPT, rozwiązaniach agentowych oraz technologiach udostępnianych poprzez API.
Śledzimy premiery nowych modeli AI, rozwój ChatGPT, narzędzi dla programistów, agentów AI oraz najważniejsze zmiany w usługach OpenAI. Publikujemy także informacje o nowych funkcjach, możliwościach modeli, integracjach i technologiach, które wpływają na rozwój generatywnej sztucznej inteligencji.
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.
AI-native development platforms zmieniają programowanie z AI w 2026 roku. Sprawdzamy, jak działają, które platformy warto znać i co oznaczają dla firm oraz programistów.
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.
Serwery MCP mogą stać się jednym z kluczowych elementów przyszłości agentów AI. To właśnie one pozwalają modelom korzystać z narzędzi, dokumentacji, API, baz danych i repozytoriów kodu w uporządkowany sposób. Sprawdzamy, jak działa MCP i dlaczego ten standard zaczyna mieć coraz większe znaczenie.
Model Context Protocol MCP może stać się jednym z najważniejszych standardów dla agentów AI. Wyjaśniamy, jak działa, do czego służy i jakie ma ograniczenia.