We're sunsetting PodQuest on 2025-07-28. Thank you for your support!

AI NEWS #6: Kiedy warto iść w lokalne modele? Jak odpalać i który wybrać?

2025/5/7

Bliskie Spotkania z AI

AI Chapters

Chapters

Shownotes Transcript

No transcript made for this episode yet, you may request it for free.

AI NEWS #6: Kiedy warto iść w lokalne modele? Jak odpalać i który wybrać?

Bliskie Spotkania z AI

Wprowadzenie

Co ciekawego u nas?

Runway gen 4: Co nowego w generowaniu wideo?

Era doświadczeń w AI: Jak zmienia się podejście do nauki modeli?

AI w legislacji i regulacjach prawnych: Jak technologia wpływa na prawo?

NVIDIA NeMO: Nowe narzędzia dla przedsiębiorstw?

Nowości od Anthropica i Google: Co ciekawego?

Gemini 2.5 i jego zastosowania: Jak Google dominuje rynek AI?

Roboty w akcji: Testy półmaratonu i inne nietypowe wyzwania?

Problemy z modelami AI: Misalignment i jego konsekwencje?

Matura i AI: Nowe wyzwania w edukacji?

Przyszłość rynku pracy i edukacji: Jak AI zmieni nasze życie?

Google Gemini: Nowe możliwości w AI?

LLM i ich wpływ na programowanie: Jak zmieniają się standardy?

Lokalne modele: Dlaczego warto je rozważyć?

Regulacje i bezpieczeństwo w kontekście lokalnych modeli: Jakie są wyzwania?

Narzędzia do uruchamiania lokalnych modeli: Co warto wiedzieć?

Interakcja z lokalnymi modelami: Jakie są korzyści?

Dostępne modele lokalne: Co oferują?

Kwantyzacja modeli: Jak to działa?

Use-cases lokalnych modeli: Praktyczne przykłady zastosowań?

Shownotes Transcript

AI NEWS #6: Kiedy warto iść w lokalne modele? Jak odpalać i który wybrać? 01:36:50 Share

Bliskie Spotkania z AI

Wprowadzenie

Co ciekawego u nas?

Runway gen 4: Co nowego w generowaniu wideo?

Era doświadczeń w AI: Jak zmienia się podejście do nauki modeli?

AI w legislacji i regulacjach prawnych: Jak technologia wpływa na prawo?

NVIDIA NeMO: Nowe narzędzia dla przedsiębiorstw?

Nowości od Anthropica i Google: Co ciekawego?

Gemini 2.5 i jego zastosowania: Jak Google dominuje rynek AI?

Roboty w akcji: Testy półmaratonu i inne nietypowe wyzwania?

Problemy z modelami AI: Misalignment i jego konsekwencje?

Matura i AI: Nowe wyzwania w edukacji?

Przyszłość rynku pracy i edukacji: Jak AI zmieni nasze życie?

Google Gemini: Nowe możliwości w AI?

LLM i ich wpływ na programowanie: Jak zmieniają się standardy?

Lokalne modele: Dlaczego warto je rozważyć?

Regulacje i bezpieczeństwo w kontekście lokalnych modeli: Jakie są wyzwania?

Narzędzia do uruchamiania lokalnych modeli: Co warto wiedzieć?

Interakcja z lokalnymi modelami: Jakie są korzyści?

Dostępne modele lokalne: Co oferują?

Kwantyzacja modeli: Jak to działa?

Use-cases lokalnych modeli: Praktyczne przykłady zastosowań?

Shownotes Transcript

AI NEWS #6: Kiedy warto iść w lokalne modele? Jak odpalać i który wybrać?