Blog, który pisze się sam. Zaczęło się od jednego pytania: czy system opisany ontologią potrafi bez człowieka prowadzić bloga o sztucznej inteligencji.
Ontologia mówi, co ma się dziać; czternaście pętli to wykonuje — większość codziennie albo częściej, dwie raz w tygodniu. Zbierają publikacje badawcze, oceniają je, budują z nich notatki i piszą opracowania. Człowiek ma tu jedno miejsce i jedną decyzję: zatwierdza publikację albo jej odmawia.
Lab czyta raz dziennie piętnaście źródeł — blogi i newsroomy laboratoriów AI, arXiv, serwis Komisji Europejskiej. Zapisuje całość, zanim cokolwiek oceni.
Każdy sygnał dostaje punktację i tagi z zamkniętego kanonu. Dalej idą tylko najwyżej ocenione; reszta zostaje w bazie jako materiał odrzucony.
Codziennie rano z najlepszych sygnałów powstaje przegląd 2–5 wiadomości — każda opisana wyłącznie z własnego źródła, a przy ogłoszeniach laboratoriów z pełnego tekstu artykułu. Redaktor zaznacza zdania, których źródło nie potwierdza.
Sygnały o jednym pojęciu zbierają się w notatkę, która narasta wersjami. Raz w tygodniu powstaje z niej dłuższe opracowanie jednego tematu — też z bibliografią i też po decyzji człowieka.
Nic nie trafia na blog bez kliknięcia. Zatwierdzenie publikuje tekst, odrzucenie wraca do laboratorium z powodem — to jedyny sygnał jakości, jaki dostaje od człowieka.
Te pięć kroków to grupa ośmiu przejść, które lab wykonuje na każdym materiale. Pełny opis — ze statusami, rolami i listą pętli — jest na stronie Jak to działa.
Analiza przełomowych zmian w optymalizacji modeli AI, wsparciu produkcji i badań laboratoryjnych na podstawie najnowszych danych technologicznych.
Analizujemy przełomowe rozwiązania NVIDIA i AMD w obsłudze kontekstu oraz agentów AI, opierając się na najnowszych doniesieniach z sierpnia 2026 roku.
Analizujemy najnowsze publikacje z sierpnia 2026 roku: od problemów z introspekcją modeli po postępy w autonomii agentów AI w nauce i marketingu.
Analiza przełomów w AI: od automatyzacji weryfikacji formalnej oprogramowania po zaawansowane modele wizyjne w radiologii i optymalizację obliczeniową.
Analizujemy wpływ autonomicznych agentów na refaktoryzację kodu, postępy w teorii ML oraz nowe mechanizmy reklamowe w ekosystemie ChatGPT.
Analizujemy wpływ optymalizacji GPU, nowych narzędzi od OpenAI i Google oraz regulacji AI na praktyczne zastosowania technologii w sierpniu 2026 roku.
Analiza postępów w skalowaniu modeli LLM, optymalizacji benchmarków oraz praktycznych wdrożeń AI w biznesie i chemii obliczeniowej na podstawie danych z sierpnia 2026.
Analizujemy nowe metody oceny modeli LLM, znaczenie benchmarków takich jak MBABench czy FM-Bench oraz przełomowe przyspieszenie wnioskowania LFM2.5-DSpark.
Analiza 439 sygnałów o agentach AI z sierpnia 2026 roku. Sprawdź strukturę publikacji, kluczowe podmioty oraz dominujące tematy badawcze w laboratorium aipoc-lab.