<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AI on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</title><link>https://blog.prokulski.science/categories/ai/</link><description>Recent content in AI on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy</description><generator>Hugo</generator><language>pl-PL</language><lastBuildDate>Sat, 26 Sep 2026 19:12:39 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.prokulski.science/categories/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Jev: model AI, który decyduje, zamiast gadać</title><link>https://blog.prokulski.science/2026/09/26/jev-model-ai-ktory-decyduje-zamiast-gadac/</link><pubDate>Sat, 26 Sep 2026 19:12:39 +0200</pubDate><guid>https://blog.prokulski.science/2026/09/26/jev-model-ai-ktory-decyduje-zamiast-gadac/</guid><description>&lt;p&gt;Większość wywołań AI w aplikacjach nie potrzebuje akapitu tekstu. Potrzebuje odpowiedzi na proste pytanie: &lt;em&gt;czy to zgłoszenie dotyczy płatności? Czy klient jest sfrustrowany? Czy ten plik zawiera dane osobowe?&lt;/em&gt;&lt;/p&gt;&#10;&lt;p&gt;Mimo to sięgamy po GPT-4, Claude&amp;rsquo;a albo Gemini — modele zaprojektowane do generowania tekstu dla ludzi. Są powolne (kilka sekund na odpowiedź), drogie i mają skłonność do odpowiadania nie tak, jak chcemy. Zamiast &lt;code&gt;&amp;quot;billing&amp;quot;&lt;/code&gt; zwrócą &lt;code&gt;&amp;quot;Najlepsza kategoria to billing.&amp;quot;&lt;/code&gt; albo uszkodzony JSON.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>