State of AI 2025

Albo jakiś nowy model, albo jakaś drama, albo coś tam, ale generalnie działa się dużo. No generalnie, jeżeli chodzi o sztuczną inteligencję, czy w ogóle generatywną sztuczną inteligencję obecnie, no to mówi się dużo, że będzie to rok agentów oraz rok modelów tzw. reasoning, czyli takich, które myślą zanim coś powiedzą. I to są chyba takie dwa najgrubsze trendy, które pewnie zostaną z nami przez jakiś czas. Okazało się, że agenci, czyli model podłączony do narzędzi i posiadający jakąś tam pamięć, mogący wchodzić w interakcje ze światem, niesie ze sobą mnóstwo wyobrażeń i już teraz pewnych ograniczonych zastosowań.

Natomiast obietnica jest taka, żebyśmy mieli takich wirtualnych asystentów, klonów albo w ogóle całe zespoły, Czy firmy prowadzone przez sztuczną inteligencję, czyli mam tutaj na myśli to, że jest z jednej strony dużo hype'u, wyobrażeń i marzeń, a z drugiej strony jest też taka praktyka, wiele pytań bez odpowiedzi, wiele wyzwań, które gdzieś tam leżą zarówno przed twórcami modeli, jak i osobami, które to wdrażają. Także myślę, że wokół tych tematów możemy się dzisiaj zakręcić. Tak jest. Dobre dwa tematy. Pierwszy, może ten drugi weźmiemy, czyli Reasoning. Wytłumaczmy może wszystkim, o co chodzi w podziale na modele klasyczne, można powiedzieć, i modele wspierane Reasoning.

Czyli tak jakby modele same w sobie doszły do wniosku, że lepiej się zastanowić zanim coś powiedzą. Natomiast musiało być tam jakieś kierowanie ze strony użytkownika czy ze strony twórców. Natomiast finalna sytuacja jest taka. Jak pracujemy z modelami typu Reasoning, to rzeczywiście one dłużej nam generują tę odpowiedź, dłużej to trwa i w międzyczasie rysują sobie różne tam scenariusze, no tak jakby rozbijają problem na mniejsze Czyli de facto to, co robiliśmy właśnie w promptach, gdzieś tam próbując prowadzić model, zwiększając szanse na wygenerowanie właściwej odpowiedzi. Teraz to robi model Samsunga. Czyli my stawiamy przed nim cel, dostarczamy ewentualnie jakieś zewnętrzne informacje w postaci wklejonej dokumentacji, fragmentów artykułów czy naszych notatek, no i dostajemy odpowiedź.

Jakiegoś projektu, czyli elementu interfejsu i dostaje rezultat, który jest po prostu zakodowany. On nie jest funkcjonalny tak w 100%, tylko w następnej iteracji sobie dorabiam tam, nie wiem, żeby działały guziki i checkboxy i tak dalej. Natomiast sam fakt, że już w tym momencie tak naprawdę posługiwanie się frameworkami takimi jak Tailwind, czyli chodzi o stylowanie elementów, w tym momencie sprowadza się do tego, że dostarczamy tylko informacje i prowadzimy model w oczekiwanym kierunku. Więc nie wchodząc gdzieś tam w aspekty techniczne, bo jest jeszcze tam wątek właśnie tego reasoningu, o którym powiedziałem, to do tego może wrócimy przy innej okazji.