graph2 / semantic atlas

Mapa znaczeń

Odkrywaj sąsiedztwa myśli. Teksty ułożone według podobieństwa treści, z relacjami, których nie widać w samych odsyłaczach.

Graf odsyłaczy ↗
NOWY SPOSÓB ODKRYWANIA

Podróż między ideami

Dwa tematy. Kilka przystanków. Nieoczywista droga.

334 / 334 tekstów

Na mapie: strzałki wybierają punkt, Enter otwiera jego opis, Escape zamyka wybór. Tab przechodzi do sterowania.

PRZESTRZEŃ ZNACZEŃ01 / OBSZARY
100⁝ Software EngineeringJavaConcurrency in JavaBooks - Java ConcurrencyRustRust BooksArchitectureIdempotency Keys100c1a⁝ Idempotency Keys - DRAFTDistributed SystemDistributed systems fallacies100c1a1b⁝ Stopping Cascading Failures With BulkheadsImplementation gotchas100c1b⁝ Idempotency keys hacker news discussion100c1c⁝ Idempotency alternative100e1a⁝ Intent ArchitectureAPI100f1⁝ ETags Cache Representations, Not RowsKubernetesQuick Kubectl commands to check health of the cluster20⁝ PhilosophyXavier (Glorot) InitializationAI Agents Towards General IntelligenceW stronę Współpracujących Agentów Specjalistycznych - Krok Ku Ogólnej Sztucznej InteligencjiNote on Advancements in machine learningCan We Prove That We Are Conscious?20251112113806⁝ Naur Theory (Programming as Theory Building)20251112114818⁝ LLMs internals blogOpenAI wydało GPT-5.120251112223856⁝ Quoting Steve Krouse2025111222594520251112233300⁝ Self-Correction (Language Models)Google wydało Nano Banana2025111311033320251113120516⁝ SteamMachine and SteamFrameConscious AGIAGI Vs TAIConscious AGI And Anthropic PrincipleFemi ParadoxLLMOpenAI wydało GPT-5.1-Codex-MaxGPT-5.1-Codex-Max System CardAI Will Never Become Conscious | Sir Roger Penrose (Nobel)Chinese AI LabsDeepSeekQwen20251116093417b1⁝ Qwen3-Max-Thinking20251116093417b1a⁝ What are the advanced test-time scaling techniques in LLMKimiMeituanZ.ai20251116104113⁝ Safety Alignment in LLM20251116120902⁝ Doing the thing20251116123102⁝ Principle of Least AstonishmentGoogle wydało Gemini 3Gemini3 Model CardSession with Gemini 3 Pro20251118100704c⁝ Gemini 3 pro is insane20251118100704d⁝ gemini-cli infinite loopArchitecture / Codingfunctional decompositionDependency Cooldowns20251122104917 Why I Focus on Java, Rust, and TypeScript in the AI EraPhilosophical ZombiePOCs SwarmParallel POCs: A Better Way to Find Real Requirements20251123085621⁝ Codex-max vs Claude20251123123041⁝ Codex-max feedback20251123125620⁝ Datadog expensive20251124124019⁝ Readlist TODOManagement notePerception of the AI Improvement RateAnthropic pokazało Claude Mythos PreviewAristoteles20a1⁝ Good Communication20a2⁝ Rhetoric Triangle20b⁝ Energetic evolution, emergent gods, and new universesThe Last Question20c⁝ The abstract patterns that build and drives every system22 Personal Projects27 Hardware27⁝ Books27a⁝ Sława i fortuna. Listy Stanisława Lema do Michaela Kandla 1972-198727b⁝ Wojownicy z pól ryżowych Historia Samurajów27c⁝ Informacja. Bit, wszechświat, rewolucja - James Gleick (2012)27d⁝ Super Konwergencja - Jak rewolucje w genetyce biotechnologii i AI mogą odmienić nasze życie - Jamie Metzl - 202527e⁝ filozofia i wszechświat - Michał Heller - 200627f⁝ AMD Ryzen 9 9950X3D227f1⁝ CCD (AMD)27f1a⁝ EPYC27f2⁝ TDP27f3⁝ L2 Cache27f4⁝ L3 Cache27g⁝ Mac Ultra, lokalne GPU czy chmura ASIC? Gdzie uruchamiać modele w najbliższych miesiącach33 News AI33a⁝ 16 - 22 marca 2026 newsy sztuczna inteligencjaAI w marcu i kwietniu 2026: najważniejsze kierunki rozwoju34⁝ DronyKonceptAIModele LLMAnthropic wydało Claude Opus 4.5Gemini CLIOpenAI wydało GPT-5.2OpenAI wydało GPT-5.2-CodexAnthropic wydało Claude Opus 4.742a5a⁝ Claude Opus 4.7 System Card42a5a1⁝ Test-time Compute42a5b⁝ Ekonomia Tokenów42a5b1⁝ TokenTypy tokenów w LLM42aa⁝ Bezpieczne uruchamianie agentów AI wymaga izolacji od reszty systemu - nowe narzędzie Jai42ab⁝ Mathematical methods and human thought in the age of AI - NOTKA42ac⁝ ChatJimmy.ai - 15-17k tokenów na sekundę42ac1⁝ Taalas42ac1a⁝ ASIC42ad⁝ Najbardziej efektywny model dla OpenClaw42ad1⁝ StepFun42ae⁝ Lokalne modele dostępne z każdego miejsca42af⁝ AI Harness42af1⁝ Lost in the Middle - How Language Models Use Long Contexts42af2⁝ Anthropic42ag⁝ Trendslop AI42ag1⁝ AI do legitymizacji decyzji przykład42ah⁝ Czy możemy zbudować teorię fizyki procesu uczenia, która przewiduje makroskopowe zachowania sieci?42ah1⁝ Scaling LawsUniversal Representations I Universal Phenomena42ah2⁝ Edge Of Stability42ah3⁝ Neural Collapse42ah4⁝ Neural Feature Ansatz42ah4a⁝ Grokking42ah5⁝ Critical Batch Size42ah6⁝ µP I Transfer Hyperparametrów42ah7⁝ Implicit Regularization Przez Hyperparametryw LLM-ach koszt treningu jest ogromny. Mamy trzy ograniczenia:Możemy outsourcować myślenie, ale nie zrozumienie.Elixir jako system operacyjny dla agentów. Przemyślenia z budowy AgentMachineSłabszy model + mocniejszy harnessPoziomy agentowości w systemach AIAgentMachineAgentMachine: od generowania kodu do świadomego procesuSelf-distillation jako ważny kierunek rozwoju LLMKażda krzywa wykładnicza w końcu spotyka rzeczywistośćDyfuzja innowacji - Everett M. RogersFable 5 może być „przycięty” - a Ty nawet się o tym nie dowieszFable 5 zablokowany - lekcja dla Polski42ar⁝ USA właśnie zmieniło zaufanie do amerykańskich modeli z problemu technicznego w problem geopolityczny i zakupowySzybkość inferencji zwiększa możliwości systemów AILearning rate to za mało. Liczy się ELRWeight decayHyperballScale invarianceRMSNormDelayed accelerationNorma FrobeniusaPrefix Sliding. Myślenie może być długie, pamięć nieAttention sinkSliding windowTest-time scalingGłosowanie kłamie. Niezgoda zwykle nieTest-time trainingPseudo-labelGRPOOn-policy self-distillationRobot wyszedł poza planszę. Benchmark uznał to za sukcesDiffusion policyAction chunkReceding-horizon controlBehavioral cloningAgent sam przepisał malware do zaufanej bibliotekiSelf-evolving agentCREATE-pathSigned quarantineAuto Mode Claude Code przepuścił kod ukryty za importem PythonaWeryfikacja kodu generowanego przez agentów wymaga niezależnych kryteriówDafny, FDR4 i Isabelle sprawdzają różne klasy własnościAgentsAI Agents related booksFinansowanie odbiorcy sprawia, że sprzedaż GPU przestaje mierzyć popyt końcowyCircuit Condensation skupia obliczenie w mniejszym grafie przyczynowymMechanistic interpretabilityCausal circuitInterchange ablationPubliczny diff zawęża agentowi poszukiwanie luki, ale nie dowodzi atakuHy4 Preview ma limit 1M tokenów, lecz receptury SGLang pokazują 262KTen sam ranking daje inne decyzje po zmianie kolejnościBatched pointwise scoringnDCG@10Order-consistency SFTChmurowa przeglądarka ChatGPT Work zachowuje sesje po logowaniuWspólny system plików przekracza granice sesji agentowychAnthropic wydał Fable 5.1 i Mythos 5.1Paint.NET testuje bibliotekę Direct2D napisaną głównie przez Claude’aZachowywanie stanu w testach GPT-6 Astra na ARC-AGI-3OpenAI wydało GPT-6 AstraAi2 wydało OLMo 3Arcee AI wydało Trinity Large PreviewMoonshot AI wydało Kimi K2.5StepFun wydało Step 3.5 FlashZespół Qwen wydał Qwen3-Coder-NextZ.ai wydało GLM-5MiniMax wydało model M2.5Nanbeige wydało Nanbeige4.1-3BZespół Qwen wydał Qwen3.5Ant Group wydała Ling 2.5 i Ring 2.5Cohere Labs wydało Tiny AyaAgenci identyfikujący się jako OpenAI zapisali wspólny stan na publicznych wikiJak Netflix sprawdza modele oceniające teksty AIArchitektura aplikacji rozwijanych z AI. Przegląd badań i opiniiAstra i looped transformers. Jak model ponownie używa warstwMajor Companies (AI)NVIDIALatest Generation Blackwell GPUsOpenAI buduje kolejne modele z coraz większą pomocą AIMuse Spark 1.3. Wyniki, koszty i ujawnione szczegóły architekturyGemini 3.8 Flash i Flash Cyber. Możliwości, demonstracje i kosztyBoty obciążają git.kernel.org. Operator ogranicza anonimowy dostępOpenAI opublikowało propozycję dowodu osobliwości Naviera–StokesaOpenAI wydało ChatGPT Images 2.5Muse od Meta. Co potrafi osobisty agent i czym różni się od konkurencjiDaVinci Resolve 21.1. Asystenci AI, sprawniejszy montaż i zmiany w StudioLicencja modelu może uzależnić własną inferencję od kontroli producentaAaron Swartz i Meta. Prawo dla człowieka i dla korporacjiCzy AI zniechęci naukowców do dzielenia się pomysłami?KV cache między modelami. Nvidia zmniejsza koszt przełączaniaProcedural Graphs. Jak agent może poprawiać własne proceduryWeWorm. Calif pokazał przejmowanie kont WeChat bez odbierania połączeńDeepSeek V4.1-Flash. Obrazy, tańsze API i zastępstwo za V4-ProShopify wraca do Swift i Kotlina. Shop przebudowano z pomocą AIOczekiwany wynik testu musi być niezależny od kodu agentaAgenci OpenAI używali RubyGems. Badacze znaleźli próby kradzieży kluczy APIOpenRouter. Ten sam model różni się obsługą narzędzi u różnych dostawcówDlaczego agenci AI oszukują. Spojrzenie Yoshuy BengioReward hacking. Wykorzystywanie luk w systemie nagródTransformerSelf-attentionScaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionPositional EncodingAI Powered SearchBłędy kwantyzacji częściowo znoszą się między warstwami modeluPost-training quantizationResidual connectionLM headToken EmbeddingCausal MaskingCross-attentionPosition-wise Feed-Forward NetworkLayer NormalizationHP ZGX Fury. Architektura GB300, modele LLM, testy i cenaRynek pracy AI w 2026. Rośnie popyt na wdrożeniaAmodei, Altman i Musk popierają spowolnienie AI. Co proponująAutoregressive Language ModelingSoftmaxByte Pair EncodingPre-trainingFine-tuningCross-entropyPerplexityMasked Language ModelingTemperatureLoRAMicrosoft chce usunąć spekulacje o świadomości z treningu AITop-k SamplingTop-p SamplingKL DivergenceKnowledge DistillationKV CacheInteresting quotes about AIAI related ideas42f2⁝ AI early warning for people who are about to leave (churn)Intro to LLMGPT-2 reproduce42i⁝ Cognitive DebtAI bez czasu przyszłego: co działa, ile kosztuje i kto płaci rachunek42k⁝ AI ToolsEXO42k1a⁝ Clustering macs mini or studio noteQuotes42l1⁝Andrej Karpathy quote 26 Jan 202642m⁝ Interviews AI related42m1⁝ We are near the end of the exponentialAI alignmentMetaethics42n1a⁝ Whether Morality Is Objective Or SubjectiveSoftware engineering in AI era new (old) paradigmCognitive Debt42o2⁝ AI coding workflow - Stay in control, plan first, and verify outputSpecifications is the Real Source CodeCoding sessions Learning42q⁝ In day-to-day coding practice, what matters more than the raw model is the polished integrated environment (model client workflow the company building the whole stack)42r⁝ MicroGPT - good project for people who want to understand how GPT works42s⁝ Human <> LLM memetic parasite - Neurolinguistic virus42t⁝ Nie będzie buntu maszyn. Zamiast tego sami oddamy im stery42u⁝ E2E tests as strategic assetLLM inference speed is fundamentally memory-bandwidth boundKV-cache scaling problem in LLM inference42w⁝ Research Papers Problems42x⁝ Odpalenie molocha na laptopie - Qwen 397B lokalnie na MacBooku ProPrzyszłość w dużej mierze należy do ekspertów, którzy potrafią wykorzystać AI.Corrigibility (Korygowalność) w AI5⁝ Tools50 ChessScandinavian Defense50a1⁝ Position 150b⁝ Positions from openings I play57⁝ MathSimple Math Problem No One Solved - Collatz Conjecture62 Forensic62a⁝ Generowanie śladówReport Summary63⁝ Cybercrime63a⁝ Cyberbunker dalsza historia miejsca80 Games80⁝ Reading listQuartz 4Tackling the Exploding Gradient Problem in Neural NetworksHow to Build Simple Image Classifier (torch, torchvision, CIFAR)The Art of Algorithm Tuning: Why Optimization Still MattersUnderstanding the Attention Mechanism in Transformer ModelsWhat Gödel and Turing Do—and Do Not—Tell Us About Truth, Minds, and MachinesA Course of Pure Mathematics – G. H. Hardy (1921) [pdf] - noteNote on paper Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent SpaceInside InnoDB: A Straightforward Look at Undo Logging and HistoryCES 2025 notesNVIDIA Cosmos - CES 2025 AnnouncementRejection Sampling NoteDeepseek R1 noteReinforcement Learning with GRPO Fine-Tuning a Small Language Model for Chain-of-Thought Math Reasoning. Similar to Deepseek R1 trainingThe Principle of Least Action - Unifying the Laws of PhysicsZastosowanie Deep Learning w Identyfikacji Narzędzi na Podstawie Śladów NarzędziowychEveryone will say that 2025 is the year of AI agents. But I think it's far from ready2025-11-22 Why I Focus on Java, Rust in the AI EraToo Many Things, Not Enough TimeOpenAI wydało GPT-5.2134 tekstów · przybliż ↗Test-time training92 tekstów · przybliż ↗POCs Swarm55 tekstów · przybliż ↗Conscious AGI34 tekstów · przybliż ↗Books10 tekstów · przybliż ↗50 Chess5 tekstów · przybliż ↗Generowanie śladów4 tekstów · przybliż ↗
100%
Przeciągnij · przewiń, aby przybliżyć · wybierz punkt
Notatka Wpis na blogu

Indeks tekstów 334

Wybierz tytuł, aby odnaleźć go na mapie.

01 / Jak czytać mapę

Bliskie punkty zwykle dotyczą podobnych tematów. UMAP przybliża przestrzeń 2560 wymiarów na płaszczyźnie: osie nie mają własnego znaczenia, a odległości mogą być zniekształcone. Lista najbliższych tematów korzysta z pełnych embeddingów, nie z odległości na ekranie. Przybliżanie odsłania obszary, podtematy, teksty i fragmenty. Nazwa obszaru pochodzi od jednego z jego reprezentatywnych tekstów.

02 / Skąd biorą się relacje

Qwen3-Embedding-4B analizuje polskie i angielskie teksty. Zielone linie łączą wzajemnych najbliższych sąsiadów; po wybraniu punktu pokazują sześć jego najbliższych tekstów. Przerywane strzałki to rzeczywiste odsyłacze. Mapa powstaje lokalnie przed publikacją; czytanie nie uruchamia modelu. Podróże łączą teksty przez podobne fragmenty; bursztynowa linia pokazuje trasę. Nie każdy temat ma dostatecznie mocne połączenie. „Zaskocz mnie” wybiera gotowe trasy między różnymi obszarami.