Mentionsy Mentionsy
Patoarchitekci
Patoarchitekci

Za dużo AI-owego LSD? - DHH, Decision API i inne linki

23.10.2026 ·26 min 7 s · 6 rozdziałów

"Dla mnie łyknął za dużo AI-owego LSD." 🎯 Tak Łukasz podsumowuje keynote DHH na RailsConf. Szymon broni prezentacji, bo jego zdaniem wycinki z Twittera wypaczyły jej sens: Rust tylko w core, Ruby on Rails dalej w aplikacjach webowych, a natywne apki zamiast uniwersalnych, bo ich utrzymanie to dziś po prostu koszt tokenów. Spór szybko schodzi głębiej. Łukasz przypomina, że Agile skończył jako SAFe, a DevOps jako stanowisko, i AI czeka ten sam los. Szymon odpowiada: "Pilnowanie staje się wartością, myślenie staje się wartością". Kontrargument Łukasza z życia klienta: "dwa miesiące przepisywania systemu automatami i dwa miesiące backfixowania jebanego". ⚠️ Dalej linki. Vector Search wszedł w GA w SQL Server, a Łukasz zbudował na nim hybrid search do MCP Pato, bo "nie mam tam żadnej bazy wektorowej". Do tego Meta i Microsoft przycinają limity w Anthropic, który szuka Mega Account Executive za 450 tysięcy dolarów rocznie. Na deser Decision API: Jev, Clef od Cloudflare, 10 centów za milion tokenów wejściowych i odpowiedź poniżej 100 ms. Brand24 ma 92% trafności, a Jev 88%. Czy klasyfikator budowany latami przetrwa jeszcze rok?     A teraz nie ma co się obijać! 👉 Wpadajcie na naszego Discorda: https://discord.gg/78zPcEaP22 ! 🔥Tam możecie się z nami pokłócić o przyspieszanie SQL-a, podyskutować o naiwnych nadziejach na AI albo po prostu podzielić się swoimi IT-owymi przemyśleniami.     Słuchasz Patoarchitektów dzięki PROTOPII – firmie, w której Łukasz i Szymon działają na co dzień, wspierając zespoły IT na każdym etapie: od projektowania, przez wdrożenia i migracje, aż po optymalizację i zabezpieczenia. Oferujemy też mentoring i szkolenia dostosowane do potrzeb każdej firmy, niezależnie od wielkości. Sprawdź nas: 👉 protopia.tech   - Nasze sociale i linki - Materiały do odcinka - Pato szkolenia    00:00:00 Intro00:02:24 Vector Search w SQL i uniwersalność baz relacyjnych00:04:11 Keynote DHH na RailsConf, Hashimoto i przepisywanie na Rusta00:10:37 Frameworki, korporacyjne mielenie rewolucji i powrót aplikacji natywnych00:13:19 Możliwości i ograniczenia AI: halucynacje, nowe odkrycia i entuzjazm00:16:57 Biznes wokół AI: własne klastry GPU, chińskie modele i limity w Anthropicu00:20:02 Decision API: Jev, alternatywy, koszty i zastosowania00:26:13 Podsumowanie i zakończenie

16:27 · AI w biznesie 2

Albo czy, jakich tooli powinien użyć model, czy właściwych. Ale wiesz, z tych biznesowych zastosowań Michał Sadowski, prezes Brand24, wrzucił dwa tygodnie, jak to będzie się słychać, to cztery tygodnie temu, wrzucił porównanie Java z ich własnym przez lata budowanym klasyfikatorem do sentymentów. I szacunkowa trafność wynosi 92% dla ich modelu sentymentów B20, który mają zbudowany. Jeff miał 88% jako generyczny. Przy czym teraz ciekawostka i to jest tam z perspektywy model Branda kosztuje, jest 7,7 razy tańszy od Jeffa, bo jest dedykowany, zbudowany przez lata przez nich, ale teraz tak, ta jakość wyjściowa, która pokazuje,

Bo ja testuję sobie na pato, to jest... Porównujemy alfę z czymś, co było budowane przez bardzo wiele lat. Dla dedykowanej, wiesz, to jest... Więc pomyślmy, gdzie to będzie za rok. W miejscu Brands ja bym już zaczynał przepinanie się. Albo budowanie własnego na bazie jakiegoś elementu. Ja się tu nie wypowiem w tym miejscu, nie byłbym taki raczej. Przy tym dalej pewnie bym nie inwestował w przepinanie w tym miejscu. POG jak najbardziej do sprawdzenia. W tym, ale od strony biznesowej widzę bardzo wiele scenariuszy właśnie routingu i kategoryzacji. Czyli to bardzo mocno obniża koszty. Dobra, jedna rzecz od razu, szybkość koszty. Czekam aż OpenAI, Microsoft i innych, których możesz to użyć korporacyjnie, to wyda, bo w tym momencie to są tylko zabawki.

Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.