🤖 Karta modelu Gemini 3 Pro — przełomowy model multimodalny DeepMind
Karta stanowi kluczowy etap w rozwoju AI Google’a — przykład przejrzystości i odpowiedzialności w prezentacji możliwości oraz ryzyk modeli bazowych.
Karta modelu Gemini 3 Pro od Google DeepMind przedstawia szczegółowy opis najnowszego, zaawansowanego modelu multimodalnego firmy (listopad 2025). Dokument omawia architekturę modelu, źródła danych, metody uczenia ze wzmocnieniem, zasady bezpieczeństwa oraz ewaluacje etyczne. Gemini 3 Pro obsługuje tekst, obraz, dźwięk i wideo, oferując znaczną poprawę wydajności względem wersji 2.5 Pro i podkreślając nacisk na bezpieczeństwo oraz odpowiedzialne wykorzystanie AI.
🔗Czytaj Więcej🔗
📚 Kod i narzędzia open source do stworzenia antologii science fiction
Świetny przykład zastosowania praktyk DevOps i automatyzacji w świecie literackim — pokazuje, jak otwarte narzędzia mogą demokratyzować profesjonalne publikowanie.
Autor opisuje, jak samodzielnie opublikował antologię science fiction, budując własny pipeline w oparciu o Python, YAML, LaTeX i Pandoc. System śledził setki zgłoszeń opowiadań, automatycznie składał drukowaną wersję w LaTeX oraz generował e-booka EPUB. Całość opierała się na zasadach przejrzystości, reprodukowalności i kontroli wersji, czyniąc złożony proces wydawniczy osiągalnym dla jednej osoby.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧠 Testy Gemini 3 Pro — transkrypcja audio i nowy benchmark Pelican
Wczesny, praktyczny test Gemini 3 Pro łączący analizę techniczną z kreatywnymi eksperymentami — cenne źródło dla inżynierów i badaczy AI.
Simon Willison testuje nowy model Gemini 3 Pro od Google, rozszerzający możliwości Gemini 2.5 o lepsze przetwarzanie tekstu, obrazu, dźwięku i wideo. Autor porównuje wyniki z GPT-5.1 i Claude Sonnet 4.5, analizuje ceny i opisuje eksperymenty z generowaniem opisów obrazów, transkrypcją posiedzenia rady miasta oraz tworzeniem grafiki SVG. Choć model imponuje multimodalnością, odnotowano drobne błędy w znacznikach czasu.
🔗Czytaj Więcej🔗
🔍 Hachi — samodzielny silnik wyszukiwania obrazów
Hachi to inspirujący przykład połączenia autonomii danych i inżynierii ML — pokazuje, jak niezależni twórcy mogą projektować alternatywy dla korporacyjnych ekosystemów wyszukiwania.
Autor przedstawia Hachi — samohostowany silnik wyszukiwania obrazów do zarządzania prywatnymi danymi. Opisuje wyszukiwanie rozproszone między urządzeniami lokalnymi i zdalnymi, semantyczne dopasowanie oparte na uczeniu maszynowym oraz wykorzystanie Pythona i Nima w krytycznych częściach kodu. Artykuł omawia filozofię projektu, minimalne zależności, rozpoznawanie twarzy, niestandardowe indeksowanie i optymalizacje backendu z myślą o prywatności i wydajności.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ simd-csv — ultraszybkie przetwarzanie danych w Rust z użyciem SIMD
Doskonały przykład wykorzystania niskopoziomowych możliwości Rust i akceleracji sprzętowej do optymalizacji przetwarzania danych w praktycznych zastosowaniach.
Biblioteka Rust simd-csv oferuje akcelerowane technikami SIMD czytniki i zapisywacze CSV, zaprojektowane do szybkiego parsowania danych. Łączy klasyczne parsowanie automatem stanów z wyszukiwaniem ciągów przy użyciu SIMD, co daje znaczące przyspieszenie względem implementacji skalarnej. Obsługuje architektury x86_64, aarch64 i wasm oraz różne tryby czytników, balansujące między wydajnością a elastycznością. Wydajność zależy od struktury danych, a obsługa błędnych CSV jest mniej elastyczna niż w parserach konwencjonalnych.
🔗Czytaj Więcej🔗