magentoforum.pl

TechCrunch odświeżył wczoraj swój słownik pojęć z branży AI i uznałem, że warto go tu podrzucić, bo coraz częściej widzę na forum wątki, w których ludzie przerzucają się skrótami typu LLM, RLHF czy MoE, a potem okazuje się, że każdy rozumie je trochę inaczej. Jeśli tworzycie treści, robicie marketing albo po prostu chcecie nadążać za tym, co się dzieje, ten tekst porządkuje sporo zamieszania.

Kilka haseł, które moim zdaniem są najbardziej przydatne dla marketerów i twórców:

LLM (duży model językowy) – silnik pod maską ChatGPT, Claude'a czy Gemini. Model nauczony na miliardach tekstów, który przewiduje najbardziej prawdopodobną kontynuację tego, co mu podacie. Warto to rozumieć, bo wyjaśnia zarówno mocne, jak i słabe strony tych narzędzi.

Token – podstawowa „cegiełka" tekstu dla modelu, zwykle fragment słowa. Istotne z dwóch powodów: po pierwsze limity długości promptów i odpowiedzi liczone są w tokenach, po drugie za tokeny się płaci, więc przy większych wdrożeniach to realny koszt.

Halucynacja – model generuje coś, co brzmi wiarygodnie, ale jest nieprawdą. Dla kogoś, kto publikuje treści, to chyba najważniejsze pojęcie z całej listy. Każdy fakt, liczba i cytat z AI wymaga sprawdzenia, zanim trafi do klienta lub na stronę.

Chain of thought (łańcuch rozumowania) – model rozbija problem na etapy pośrednie zamiast strzelać odpowiedzią od razu. Dłużej, ale dokładniej. Tak działają tzw. modele rozumujące.

Agent AI – narzędzie, które nie tylko odpowiada, ale samo wykonuje wieloetapowe zadania: rezerwuje, wypełnia, pisze i poprawia kod. Termin jest jeszcze dość rozmyty, ale to kierunek, w którym idzie cała branża.

Fine-tuning – dotrenowanie gotowego modelu na własnych, wyspecjalizowanych danych, np. pod konkretną branżę albo ton komunikacji marki.

MCP (Model Context Protocol) – otwarty standard, dzięki któremu modele mogą łączyć się z zewnętrznymi narzędziami i danymi (dyski, bazy, Slack itp.) bez pisania osobnej integracji dla każdej pary. Autorzy porównują to do portu USB-C dla AI.

Open source vs closed source – czy kod i wagi modelu są publicznie dostępne (jak Llama od Mety), czy zamknięte (jak modele GPT). Jedna z głównych osi sporu w branży.

Do tego nowsze hasła, o których będzie głośno w najbliższych tygodniach:

Opaque recurrence – technika z nowego modelu Astra od OpenAI, w której model wielokrotnie przepuszcza zapytanie przez swoje warstwy zamiast rozpisywać rozumowanie w języku naturalnym. Wydajniej, ale zostaje mniej czytelnych śladów, co niepokoi badaczy bezpieczeństwa. W prasie pojawia się też pod bardziej technicznym określeniem „recurrent depth".

RAMageddon – żartobliwa nazwa na całkiem poważny problem: niedobór pamięci RAM wykupywanej przez firmy budujące centra danych pod AI, co przekłada się na wyższe ceny konsol, smartfonów i sprzętu biznesowego.

Cały słownik (po angielsku, ok. 18 minut czytania, regularnie aktualizowany) jest tutaj: https://techcrunch.com/2026/09/07/artif ... -ai-terms/

A jeśli interesuje Was, jak te pojęcia przekładają się na praktykę w marketingu i tworzeniu treści, zajrzyjcie też na https://boostwave.pl/ – tam zbieramy materiały o wykorzystaniu AI w promocji marki.

Które z tych terminów sprawiają Wam najwięcej problemów albo które według Was powinny się znaleźć na liście, a ich brakuje? Chętnie dopiszę do wątku.