🧠 Mistral OCR 3 – nowa generacja rozpoznawania tekstu w dokumentach
Nowa wersja umacnia pozycję Mistrala jako konkurenta dla Google Document AI i AWS Textract, łącząc wysoką jakość z elastyczną integracją i korzystnym modelem kosztowym.
Mistral AI zaprezentował Mistral OCR 3 – znaczną aktualizację swojego systemu rozpoznawania tekstu. Nowy model oferuje o 74% lepszą wydajność w porównaniu z Mistral OCR 2, osiągając wyższą dokładność dla tekstu odręcznego, zeskanowanych i złożonych dokumentów. Obsługuje rekonstrukcję tabel w formacie Markdown i HTML, zapewnia tanią integrację przez API oraz zasila narzędzie Document AI Playground w Mistral AI Studio.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Rok 2025 w świecie LLM – przegląd trendów i przełomów
To refleksyjny i techniczny przegląd roku w wykonaniu insidera branży, ukazujący, jak praktycy postrzegają granice możliwości współczesnych modeli językowych.
Andrej Karpathy w artykule „2025 LLM Year in Review” podsumowuje kluczowe zmiany w sztucznej inteligencji w 2025 roku. Wskazuje na pojawienie się Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR), traktowanie modeli językowych jako „duchów” zamiast „zwierząt” oraz rozwój aplikacji opartych na LLM, takich jak Cursor i Claude Code. Omawia też zjawisko „vibe codingu” – programowania z użyciem języka naturalnego – oraz projekt Gemini Nano firmy Google jako krok w stronę multimodalnych interfejsów AI.
🔗Czytaj Więcej🔗
💥 Ulepszona bomba ZIP – inżynieria ekstremalnej kompresji
To klasyczny tekst z dziedziny bezpieczeństwa formatów plików, pokazujący, jak teoretyczna wiedza o algorytmach kompresji może ujawniać krytyczne luki systemowe.
David Fifield w artykule „A Better Zip Bomb” opisuje, jak skonstruować niezwykle wydajne, nierekurencyjne bomby ZIP wykorzystujące nakładające się struktury plików, osiągające współczynniki kompresji powyżej 28 milionów do jednego. Omawia modelowanie matematyczne, strategie optymalizacji oraz techniki kompresji oparte na DEFLATE, a także kwestie kompatybilności parserów, bezpieczeństwa i metod obrony przed takimi atakami.
🔗Czytaj Więcej🔗
🌦️ NOAA wprowadza nową generację globalnych modeli pogodowych opartych na AI
To ważny krok w kierunku zastosowania AI w modelowaniu klimatu i meteorologii, będący częścią szerszego trendu łączenia fizyki z inteligentnymi algorytmami w naukach o Ziemi.
NOAA ogłosiła wdrożenie nowej generacji globalnych modeli pogodowych zasilanych sztuczną inteligencją. Systemy te łączą uczenie maszynowe z klasycznymi metodami numerycznymi, by zwiększyć dokładność i przewidywalność ekstremalnych zjawisk pogodowych.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧩 Zrozumieć modyfikatory klas w Dart dzięki teorii krat
Świetne opracowanie koncepcyjne dla programistów Dart – wykorzystuje matematyczne podejście, by w przystępny sposób wyjaśnić wewnętrzną spójność systemu typów.
Artykuł omawia nowe modyfikatory klas w Dart 3.0 — base, final, interface i mixin — z perspektywy teorii krat. Wyjaśnia, jak odpowiadają one czterem podstawowym możliwościom klas (rozszerzalność, implementowalność, mieszalność, konstruktywność) oraz jak ich kombinacje można zobrazować w formie diagramu. Pokazuje też, które zestawienia są dozwolone, niemożliwe lub nowe w tej wersji języka.
🔗Czytaj Więcej🔗