Forwarded from r/Linux memes
The #1 newsletter for system design. Join @ByteByteGo for FREE today and get weekly breakdowns to level up your engineering skills and ace your next interview.
Forwarded from Naukowy Telegram
Naukowy Telegram
Photo
Jan Łukasiewicz — człowiek który wymyślił język komputerów zanim komputery istniały 💻
Jest rok 1920. Na biurku filozofa w Warszawie leży kartka papieru. Pisze na niej coś co łamie dwuipółtysiącletnią tradycję logiki zachodniej — tradycję sięgającą Arystotelesa.
Tradycja mówiła: każde zdanie jest albo prawdziwe albo fałszywe. Tak albo nie. Zero albo jeden.
Jan Łukasiewicz powiedział: a co jeśli nie? 🤔
I zmienił matematykę, filozofię i informatykę jednocześnie — nie wiedząc że ta ostatnia w ogóle kiedyś powstanie.
Syn urzędnika z Lwowa 🏙
Jan Łukasiewicz urodził się 21 grudnia 1878 roku we Lwowie. Miasto było wtedy częścią Austro-Węgier — wielokulturowe, tętniące życiem intelektualnym, pełne kawiarni gdzie filozofowie spierali się do białego rana ☕️
Ojciec był kapitanem w austriackiej armii. Dom spokojny, mieszczański, bez wielkich dramatów. Nic nie zapowiadało że syn zostanie jednym z największych logików w historii ludzkości 📚
Łukasiewicz studiował filozofię i matematykę na Uniwersytecie Lwowskim. Doktorat obronił w 1902 roku. Habilitację w 1906 roku. Potem trafił do Warszawy — i tu zaczęła się prawdziwa historia 🎓
Arystoteles miał rację przez 2300 lat. Łukasiewicz powiedział: nie do końca 🏛
Żeby zrozumieć co zrobił Łukasiewicz — trzeba cofnąć się do starożytności.
Arystoteles sformułował prawo wyłączonego środka: każde zdanie jest albo prawdziwe albo fałszywe. Nie ma trzeciej możliwości. Między prawdą a fałszem nie ma miejsca na nic innego.
Przez dwa i pół tysiąca lat nikt poważnie nie kwestionował tej zasady. Logika była dwuwartościowa — zero lub jeden, tak lub nie, prawda lub fałsz ⚖️
A potem Łukasiewicz zadał pytanie które wydawało się absurdalne:
Co z przyszłością? 🔮
Weźmy zdanie: "Jutro o 12:00 będzie padać deszcz w Krakowie."
Czy to zdanie jest teraz — dziś — prawdziwe czy fałszywe? Jutro jeszcze nie nastąpiło. Przyszłość nie jest zdeterminowana. Czy możemy przypisać temu zdaniu wartość logiczną?
Arystoteles widział ten problem — bitwa morska jutro. Łukasiewicz poszedł dalej i w 1920 roku zaproponował rozwiązanie radykalne: trzecia wartość logiczna. Nie prawda. Nie fałsz. Możliwe 🌊
Logika trójwartościowa — trzecia droga 3️⃣
Łukasiewicz przypisał wartościom logicznym liczby: 1 oznacza prawdę, 0 oznacza fałsz, a ½ oznacza "możliwe" — zdania o nieokreślonej wartości logicznej, dotyczące przyszłości lub stanów niepewnych.
Następnie zbudował kompletny system logiczny — tabele prawdziwości, reguły wnioskowania, spójniki logiczne — wszystko przeprojektowane dla trzech wartości zamiast dwóch.
To był filozoficzny trzęsienie ziemi 🌋
Ale Łukasiewicz nie zatrzymał się na trzech wartościach. Jeśli mogą być trzy — dlaczego nie cztery? Nie sto? Nie nieskończenie wiele?
Logika wielowartościowa — nieskończone spektrum prawdy 🌈
Łukasiewicz opracował uogólnienie swojego systemu na dowolną liczbę wartości logicznych — a nawet na nieskończenie wiele wartości tworzących kontinuum między 0 a 1.
Wartości logiczne jako liczby rzeczywiste z przedziału 0,1. Prawda nie jako stan binarny — ale jako stopień. Zdanie może być prawdziwe w 0.3, w 0.7, w 0.95 💯
Brzmi znajomo? 🤔
To jest fundament logiki rozmytej (fuzzy logic) którą Lotfi Zadeh sformalizował w 1965 roku — i która dziś steruje klimatyzacją w Twoim samochodzie, aparatem fotograficznym, pralką, systemami antypoślizgowymi ABS 🚗
Wszystko to wyrasta bezpośrednio z pomysłu Łukasiewicza sprzed ponad stu lat.
Notacja polska — rewolucja bez nawiasów 🔢
Ale jest jeszcze drugi wynalazek Łukasiewicza — może mniej filozoficzny, za to bardziej dosłownie wbudowany w każdy komputer na świecie.
Notacja polska. Zwana też prefiksową.
Najpierw zobaczmy problem który rozwiązuje. Weź wyrażenie matematyczne:
(3 + 4) × (2 + 5)
Nawiasy są konieczne. Bez nich nie wiadomo co z czym łączyć. Komputer musi przeanalizować całe wyrażenie zanim wykona pierwszą operację — bo nawiasy mogą być wszędzie 😵
Łukasiewicz zaproponował w 1924 roku notację w której operator stoi przed argumentami, nie między nimi. Zamiast "3 + 4" piszemy "+ 3 4". Zamiast "3 + 4 × 5" piszemy "+ 3 × 4 5" 📝
Jest rok 1920. Na biurku filozofa w Warszawie leży kartka papieru. Pisze na niej coś co łamie dwuipółtysiącletnią tradycję logiki zachodniej — tradycję sięgającą Arystotelesa.
Tradycja mówiła: każde zdanie jest albo prawdziwe albo fałszywe. Tak albo nie. Zero albo jeden.
Jan Łukasiewicz powiedział: a co jeśli nie? 🤔
I zmienił matematykę, filozofię i informatykę jednocześnie — nie wiedząc że ta ostatnia w ogóle kiedyś powstanie.
Syn urzędnika z Lwowa 🏙
Jan Łukasiewicz urodził się 21 grudnia 1878 roku we Lwowie. Miasto było wtedy częścią Austro-Węgier — wielokulturowe, tętniące życiem intelektualnym, pełne kawiarni gdzie filozofowie spierali się do białego rana ☕️
Ojciec był kapitanem w austriackiej armii. Dom spokojny, mieszczański, bez wielkich dramatów. Nic nie zapowiadało że syn zostanie jednym z największych logików w historii ludzkości 📚
Łukasiewicz studiował filozofię i matematykę na Uniwersytecie Lwowskim. Doktorat obronił w 1902 roku. Habilitację w 1906 roku. Potem trafił do Warszawy — i tu zaczęła się prawdziwa historia 🎓
Arystoteles miał rację przez 2300 lat. Łukasiewicz powiedział: nie do końca 🏛
Żeby zrozumieć co zrobił Łukasiewicz — trzeba cofnąć się do starożytności.
Arystoteles sformułował prawo wyłączonego środka: każde zdanie jest albo prawdziwe albo fałszywe. Nie ma trzeciej możliwości. Między prawdą a fałszem nie ma miejsca na nic innego.
Przez dwa i pół tysiąca lat nikt poważnie nie kwestionował tej zasady. Logika była dwuwartościowa — zero lub jeden, tak lub nie, prawda lub fałsz ⚖️
A potem Łukasiewicz zadał pytanie które wydawało się absurdalne:
Co z przyszłością? 🔮
Weźmy zdanie: "Jutro o 12:00 będzie padać deszcz w Krakowie."
Czy to zdanie jest teraz — dziś — prawdziwe czy fałszywe? Jutro jeszcze nie nastąpiło. Przyszłość nie jest zdeterminowana. Czy możemy przypisać temu zdaniu wartość logiczną?
Arystoteles widział ten problem — bitwa morska jutro. Łukasiewicz poszedł dalej i w 1920 roku zaproponował rozwiązanie radykalne: trzecia wartość logiczna. Nie prawda. Nie fałsz. Możliwe 🌊
Logika trójwartościowa — trzecia droga 3️⃣
Łukasiewicz przypisał wartościom logicznym liczby: 1 oznacza prawdę, 0 oznacza fałsz, a ½ oznacza "możliwe" — zdania o nieokreślonej wartości logicznej, dotyczące przyszłości lub stanów niepewnych.
Następnie zbudował kompletny system logiczny — tabele prawdziwości, reguły wnioskowania, spójniki logiczne — wszystko przeprojektowane dla trzech wartości zamiast dwóch.
To był filozoficzny trzęsienie ziemi 🌋
Ale Łukasiewicz nie zatrzymał się na trzech wartościach. Jeśli mogą być trzy — dlaczego nie cztery? Nie sto? Nie nieskończenie wiele?
Logika wielowartościowa — nieskończone spektrum prawdy 🌈
Łukasiewicz opracował uogólnienie swojego systemu na dowolną liczbę wartości logicznych — a nawet na nieskończenie wiele wartości tworzących kontinuum między 0 a 1.
Wartości logiczne jako liczby rzeczywiste z przedziału 0,1. Prawda nie jako stan binarny — ale jako stopień. Zdanie może być prawdziwe w 0.3, w 0.7, w 0.95 💯
Brzmi znajomo? 🤔
To jest fundament logiki rozmytej (fuzzy logic) którą Lotfi Zadeh sformalizował w 1965 roku — i która dziś steruje klimatyzacją w Twoim samochodzie, aparatem fotograficznym, pralką, systemami antypoślizgowymi ABS 🚗
Wszystko to wyrasta bezpośrednio z pomysłu Łukasiewicza sprzed ponad stu lat.
Notacja polska — rewolucja bez nawiasów 🔢
Ale jest jeszcze drugi wynalazek Łukasiewicza — może mniej filozoficzny, za to bardziej dosłownie wbudowany w każdy komputer na świecie.
Notacja polska. Zwana też prefiksową.
Najpierw zobaczmy problem który rozwiązuje. Weź wyrażenie matematyczne:
(3 + 4) × (2 + 5)
Nawiasy są konieczne. Bez nich nie wiadomo co z czym łączyć. Komputer musi przeanalizować całe wyrażenie zanim wykona pierwszą operację — bo nawiasy mogą być wszędzie 😵
Łukasiewicz zaproponował w 1924 roku notację w której operator stoi przed argumentami, nie między nimi. Zamiast "3 + 4" piszemy "+ 3 4". Zamiast "3 + 4 × 5" piszemy "+ 3 × 4 5" 📝
Forwarded from Naukowy Telegram
Naukowy Telegram
Photo
Efekt jest rewolucyjny: nawiasy stają się zupełnie zbędne. Kolejność operacji wynika jednoznacznie z kolejności zapisu — bez żadnych dodatkowych symboli grupowania.
Odwrotna notacja polska — serce każdego kalkulatora 🧮
Jeszcze ważniejsza okazała się odwrotna notacja polska (ONP, ang. Reverse Polish Notation — RPN) w której operator stoi po argumentach: "3 4 +" zamiast "3 + 4".
ONP jest idealna dla komputerów i kalkulatorów z jednego prostego powodu: można ją obliczać za pomocą stosu, czytając wyrażenie od lewej do prawej, bez cofania się, bez analizowania przyszłych tokenów 🖥
Algorytm jest trywialny: czytasz liczbę — odkładasz na stos. Czytasz operator — zdejmujesz dwie liczby ze stosu, wykonujesz operację, wynik odkładasz na stos. Koniec wyrażenia — na stosie zostaje wynik 📚
To co zajmowałoby skomplikowany parser z obsługą nawiasów i priorytetów operatorów — sprowadza się do kilku linii kodu.
Kalkulatory HP przez dekady używały wyłącznie ONP — i miały zagorzałych fanów którzy twierdzili że to jedyny sensowny sposób obliczania 😄
Kompilatory języków programowania — C, Java, Python, każdy inny — wewnętrznie konwertują kod do postaci bliskiej ONP przed wykonaniem. Algorytm stacji rozrządowej (shunting-yard algorithm) Edsgera Dijkstry, który to robi, jest bezpośrednią konsekwencją notacji Łukasiewicza 🚉
Lwowska Szkoła Matematyczna i kawiarnia Szkocka ☕️
Łukasiewicz nie działał w próżni. Był częścią jednego z najwspanialszych intelektualnych środowisk w historii nauki — Lwowskiej Szkoły Filozoficznej i Warszawskiej Szkoły Logicznej.
W kawiarni Szkockiej we Lwowie matematycy i logicy spotykali się regularnie. Zamawiali kawę, zostawali do świtu, zapisywali zadania w specjalnym zeszycie — Księdze Szkockiej — który przetrwał wojnę i dziś jest bezcennym dokumentem historycznym 📖
Łukasiewicz w Warszawie tworzył razem ze Stanisławem Leśniewskim i Alfredem Tarskim — logicznym trio, które między wojnami uczyniło z Polski centrum światowej logiki matematycznej 🌍
Warszawa lat 20. i 30. była dla logiki tym czym Kopenhaga dla fizyki kwantowej czy Cambridge dla matematyki. Centrum świata 🏆
Wojna i emigracja 😔
Druga wojna światowa rozbiła to środowisko bezpowrotnie.
Łukasiewicz przeżył wojnę w Warszawie — co samo w sobie było cudem. Jego żona Anna była Niemką, co dawało pewną ochronę. Ukrywał się, nie współpracował z Niemcami, przetrwał 🙏
Po wojnie jednak komunistyczna Polska nie była miejscem dla niego. W 1944 roku wyjechał do Münster, potem do Dublina gdzie objął katedrę logiki w Royal Irish Academy.
Tam spędził ostatnie lata życia. Pisał, wykładał, korespondował z logikam na całym świecie. Daleko od Lwowa. Daleko od Warszawy. Daleko od kawiarni gdzie zrodziły się jego największe pomysły ☘️
Zmarł 13 lutego 1956 roku w Dublinie. Miał 77 lat.
Dziedzictwo które jest wszędzie 💻
Dziś nazwisko Łukasiewicza pojawia się w podręcznikach:
Informatyki — notacja polska, algorytmy parsowania, teoria języków formalnych 💾
Matematyki — logiki wielowartościowe, algebry Łukasiewicza, teoria krat 📐
Filozofii — modalności, problem przyszłych zdarzeń, determinizm i wolna wola 🤔
Inżynierii — logika rozmyta w systemach sterowania, sztuczna inteligencja, sieci neuronowe 🤖
Twierdzenie Łukasiewicza: sama ONP jest wbudowana w procesory RISC jako architektura stosu. Java Virtual Machine — środowisko w którym działa połowa oprogramowania na świecie — jest maszyną stosową działającą dokładnie według zasad które Łukasiewicz opisał w 1924 roku ☕️
Człowiek który siedział w warszawskiej kawiarni i pytał "co jeśli prawda i fałsz to nie jedyne możliwości?" — nie wiedział że zadaje pytanie na które odpowiedzą komputery pół wieku później.
Ale miał rację. I komputery to wiedzą ❤️🔬
Odwrotna notacja polska — serce każdego kalkulatora 🧮
Jeszcze ważniejsza okazała się odwrotna notacja polska (ONP, ang. Reverse Polish Notation — RPN) w której operator stoi po argumentach: "3 4 +" zamiast "3 + 4".
ONP jest idealna dla komputerów i kalkulatorów z jednego prostego powodu: można ją obliczać za pomocą stosu, czytając wyrażenie od lewej do prawej, bez cofania się, bez analizowania przyszłych tokenów 🖥
Algorytm jest trywialny: czytasz liczbę — odkładasz na stos. Czytasz operator — zdejmujesz dwie liczby ze stosu, wykonujesz operację, wynik odkładasz na stos. Koniec wyrażenia — na stosie zostaje wynik 📚
To co zajmowałoby skomplikowany parser z obsługą nawiasów i priorytetów operatorów — sprowadza się do kilku linii kodu.
Kalkulatory HP przez dekady używały wyłącznie ONP — i miały zagorzałych fanów którzy twierdzili że to jedyny sensowny sposób obliczania 😄
Kompilatory języków programowania — C, Java, Python, każdy inny — wewnętrznie konwertują kod do postaci bliskiej ONP przed wykonaniem. Algorytm stacji rozrządowej (shunting-yard algorithm) Edsgera Dijkstry, który to robi, jest bezpośrednią konsekwencją notacji Łukasiewicza 🚉
Lwowska Szkoła Matematyczna i kawiarnia Szkocka ☕️
Łukasiewicz nie działał w próżni. Był częścią jednego z najwspanialszych intelektualnych środowisk w historii nauki — Lwowskiej Szkoły Filozoficznej i Warszawskiej Szkoły Logicznej.
W kawiarni Szkockiej we Lwowie matematycy i logicy spotykali się regularnie. Zamawiali kawę, zostawali do świtu, zapisywali zadania w specjalnym zeszycie — Księdze Szkockiej — który przetrwał wojnę i dziś jest bezcennym dokumentem historycznym 📖
Łukasiewicz w Warszawie tworzył razem ze Stanisławem Leśniewskim i Alfredem Tarskim — logicznym trio, które między wojnami uczyniło z Polski centrum światowej logiki matematycznej 🌍
Warszawa lat 20. i 30. była dla logiki tym czym Kopenhaga dla fizyki kwantowej czy Cambridge dla matematyki. Centrum świata 🏆
Wojna i emigracja 😔
Druga wojna światowa rozbiła to środowisko bezpowrotnie.
Łukasiewicz przeżył wojnę w Warszawie — co samo w sobie było cudem. Jego żona Anna była Niemką, co dawało pewną ochronę. Ukrywał się, nie współpracował z Niemcami, przetrwał 🙏
Po wojnie jednak komunistyczna Polska nie była miejscem dla niego. W 1944 roku wyjechał do Münster, potem do Dublina gdzie objął katedrę logiki w Royal Irish Academy.
Tam spędził ostatnie lata życia. Pisał, wykładał, korespondował z logikam na całym świecie. Daleko od Lwowa. Daleko od Warszawy. Daleko od kawiarni gdzie zrodziły się jego największe pomysły ☘️
Zmarł 13 lutego 1956 roku w Dublinie. Miał 77 lat.
Dziedzictwo które jest wszędzie 💻
Dziś nazwisko Łukasiewicza pojawia się w podręcznikach:
Informatyki — notacja polska, algorytmy parsowania, teoria języków formalnych 💾
Matematyki — logiki wielowartościowe, algebry Łukasiewicza, teoria krat 📐
Filozofii — modalności, problem przyszłych zdarzeń, determinizm i wolna wola 🤔
Inżynierii — logika rozmyta w systemach sterowania, sztuczna inteligencja, sieci neuronowe 🤖
Twierdzenie Łukasiewicza: sama ONP jest wbudowana w procesory RISC jako architektura stosu. Java Virtual Machine — środowisko w którym działa połowa oprogramowania na świecie — jest maszyną stosową działającą dokładnie według zasad które Łukasiewicz opisał w 1924 roku ☕️
Człowiek który siedział w warszawskiej kawiarni i pytał "co jeśli prawda i fałsz to nie jedyne możliwości?" — nie wiedział że zadaje pytanie na które odpowiedzą komputery pół wieku później.
Ale miał rację. I komputery to wiedzą ❤️🔬
Forwarded from Science in telegram
🔒 GPT-5.6 Is Here — But Most People Can’t Use It Yet
OpenAI has launched GPT-5.6 — its next-generation model family — but this is not a normal public rollout.
The new lineup comes in three tiers:
Sol — the flagship model, built for the hardest reasoning, coding, cyber and science tasks
Terra — a balanced lower-cost model, positioned as competitive with GPT-5.5 at roughly half the price
Luna — the fastest and cheapest tier for high-volume workloads
But here is the real story: during the preview, GPT-5.6 is not available in ChatGPT and is not open through public self-service access. OpenAI says Sol, Terra and Luna are available only through API and Codex to a select group of trusted partners and organizations.
Why?
Cybersecurity.
OpenAI says GPT-5.6 Sol is its most capable model yet for cybersecurity tasks, including long-horizon vulnerability research and exploitation. The company also says it previewed the model and its release plans to the U.S. government before launch, and — at the government’s request — started with a limited preview for trusted partners whose participation had been shared with the government.
That is a very different model launch from the old “release first, regulate later” era.
To be clear: OpenAI says GPT-5.6 Sol does not cross its “Cyber Critical” threshold. In tests involving Chromium and Firefox, the model identified bugs and exploitation primitives, but did not autonomously produce a full-chain exploit under the tested conditions.
Still, the direction is obvious: frontier AI is moving into dual-use territory, where the same capability can help defenders find vulnerabilities faster — or help attackers do the same.
And this is not happening in isolation.
Anthropic’s Claude Fable 5 and Mythos 5 were temporarily suspended in June after U.S. export controls, then restored after new safeguards and further government coordination. Mythos 5 remains restricted to approved organizations through Project Glasswing, a controlled-access program focused on defensive cybersecurity.
The Five Eyes cyber agencies have also warned that frontier AI models could transform offensive and defensive cyber capabilities on a timeline of “months, not years.”
Nikolas Bush Take:
This may also accelerate the race for open-weight alternatives. Reflection AI recently locked in a compute deal worth up to $6.3 billion through 2029 to build open-weight frontier models. That looks like a direct market response to the risk of depending entirely on closed, gated systems.
But there is a darker possibility too: if open-weight models reach similar cyber capability, governments may move to restrict them as well.
The GPT-5.6 launch is not just another AI product update.
It may be an early signal of a new frontier AI regime: more powerful, more useful, more regulated — and much less predictable.
Sources:
https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/
https://help.openai.com/en/articles/20001325-a-preview-of-gpt-56-sol-terra-and-luna
https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5
https://www.anthropic.com/glasswing
https://www.cyber.gov.au/about-us/view-all-content/news/five-eyes-cyber-security-agencies-statement
https://techcrunch.com/2026/06/22/spacex-inks-compute-deal-with-reflection-ai-an-open-source-ai-lab/
OpenAI has launched GPT-5.6 — its next-generation model family — but this is not a normal public rollout.
The new lineup comes in three tiers:
Sol — the flagship model, built for the hardest reasoning, coding, cyber and science tasks
Terra — a balanced lower-cost model, positioned as competitive with GPT-5.5 at roughly half the price
Luna — the fastest and cheapest tier for high-volume workloads
But here is the real story: during the preview, GPT-5.6 is not available in ChatGPT and is not open through public self-service access. OpenAI says Sol, Terra and Luna are available only through API and Codex to a select group of trusted partners and organizations.
Why?
Cybersecurity.
OpenAI says GPT-5.6 Sol is its most capable model yet for cybersecurity tasks, including long-horizon vulnerability research and exploitation. The company also says it previewed the model and its release plans to the U.S. government before launch, and — at the government’s request — started with a limited preview for trusted partners whose participation had been shared with the government.
That is a very different model launch from the old “release first, regulate later” era.
To be clear: OpenAI says GPT-5.6 Sol does not cross its “Cyber Critical” threshold. In tests involving Chromium and Firefox, the model identified bugs and exploitation primitives, but did not autonomously produce a full-chain exploit under the tested conditions.
Still, the direction is obvious: frontier AI is moving into dual-use territory, where the same capability can help defenders find vulnerabilities faster — or help attackers do the same.
And this is not happening in isolation.
Anthropic’s Claude Fable 5 and Mythos 5 were temporarily suspended in June after U.S. export controls, then restored after new safeguards and further government coordination. Mythos 5 remains restricted to approved organizations through Project Glasswing, a controlled-access program focused on defensive cybersecurity.
The Five Eyes cyber agencies have also warned that frontier AI models could transform offensive and defensive cyber capabilities on a timeline of “months, not years.”
Nikolas Bush Take:
The most important shift here is not the benchmark. It is access.
For years, the promise of AI was democratization: more people getting access to more intelligence at lower cost. But the frontier is starting to split into layers:
— models everyone can use
— models enterprises can buy
— models only vetted partners can access
— models governments may effectively influence before release
The cybersecurity argument is real. A system that can help find serious vulnerabilities at scale is not just another productivity tool. It is dual-use infrastructure.
But the governance question is just as real:
Who decides who is “trusted”?
Are the criteria transparent?
Can decisions be appealed?
Are restrictions temporary — or do they become the new default?
This may also accelerate the race for open-weight alternatives. Reflection AI recently locked in a compute deal worth up to $6.3 billion through 2029 to build open-weight frontier models. That looks like a direct market response to the risk of depending entirely on closed, gated systems.
But there is a darker possibility too: if open-weight models reach similar cyber capability, governments may move to restrict them as well.
The GPT-5.6 launch is not just another AI product update.
It may be an early signal of a new frontier AI regime: more powerful, more useful, more regulated — and much less predictable.
Sources:
https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/
https://help.openai.com/en/articles/20001325-a-preview-of-gpt-56-sol-terra-and-luna
https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5
https://www.anthropic.com/glasswing
https://www.cyber.gov.au/about-us/view-all-content/news/five-eyes-cyber-security-agencies-statement
https://techcrunch.com/2026/06/22/spacex-inks-compute-deal-with-reflection-ai-an-open-source-ai-lab/
OpenAI
Previewing GPT-5.6 Sol: a next-generation model
OpenAI previews GPT-5.6 Sol, a next-generation model with stronger capabilities in coding, science, and cybersecurity, paired with its most advanced safety stack.
Czytaj więcej https://brnw.ch/408ed534-f523-4b05-8478-1ca2b1f8c6a3
Rezygnacja z płyt przez #PlayStation otworzyła części osób oczy na rosnący problem cyfrowej własności. O tym, co może nas czekać po 2028 roku, przekonali się niedawno użytkownicy, którzy cyfrowo postanowili nabyć filmy i seriale.
https://youtu.be/KThLxqYIzJU?si=vYcrumreWtrpLF6I
https://youtu.be/KThLxqYIzJU?si=vYcrumreWtrpLF6I
YouTube
PRODUKTY KUPIONE CYFROWO NIE NALEŻĄ DO CIEBIE
🔵 ZOBACZ WIĘCEJ: https://businessinsider.com.pl/➡️ Nic, co kupiłeś...
Twórca Minecrafta o ESA i "nielegalnych” prywatnych serwerach
https://wnet.fm/2026/07/06/tworca-minecrafta-o-nielegalnych-prywatnych-serwerach
https://wnet.fm/2026/07/06/tworca-minecrafta-o-nielegalnych-prywatnych-serwerach
wnet.fm
Twórca Minecrafta o ESA i "nielegalnych" prywatnych serwerach - WNET.fm
Podczas przesłuchania w stanie Kalifornia w kwestii Protect Our Games Act, z ust przedstawicielki Entertainment Software Association padły słowa określające prywatne serwery tworzone przez społeczności gier jak Minecraft czy Call of Duty są nielegalne i są…
Argumenty chrześcijaństwa w debacie o przyszłości #AI
#WNET.fm
https://wnet.fm/audycje/limes-inferiror/85-argumenty-chrzescijanstwa-w-debacie-o-przyszlosci-ai
Jakie wrażenia z lektury encykliki Magnifica Humanites Ojca Świętego Leona XIV o trosce o osobę ludzką w dobie sztucznej inteligencji (SI) wynosi jej badacz, ekspert i praktyk zastosowań, dr Robert Trypuz?
– czy analogia sposobu budowania SI do wieży Babel lub odbudowy murów Jerozolimy jest trafna?
– czy SI i technokracja to czarna skrzynka?
– antropologia chrześcijańska kontra „człowiek jako projekt”
– polemika z transhumanizmem i posthumanizmem
– czy Kościół ma narzędzia i możliwości aby prowadzić dialog z twórcami SI?
#WNET.fm
https://wnet.fm/audycje/limes-inferiror/85-argumenty-chrzescijanstwa-w-debacie-o-przyszlosci-ai
Jakie wrażenia z lektury encykliki Magnifica Humanites Ojca Świętego Leona XIV o trosce o osobę ludzką w dobie sztucznej inteligencji (SI) wynosi jej badacz, ekspert i praktyk zastosowań, dr Robert Trypuz?
– czy analogia sposobu budowania SI do wieży Babel lub odbudowy murów Jerozolimy jest trafna?
– czy SI i technokracja to czarna skrzynka?
– antropologia chrześcijańska kontra „człowiek jako projekt”
– polemika z transhumanizmem i posthumanizmem
– czy Kościół ma narzędzia i możliwości aby prowadzić dialog z twórcami SI?
Forwarded from MONITOR STRATEGICZNY
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🗞️ Elon Musk stwierdził, że tradycyjne programowanie może zniknąć już pod koniec 2026 roku.
Według niego sztuczna inteligencja wkrótce będzie w stanie tworzyć gotowy kod maszynowy bez konieczności pisania programów i korzystania z kompilatorów. Użytkownik będzie musiał jedynie opisać oczekiwany rezultat, a sieć neuronowa samodzielnie wygeneruje zoptymalizowany kod wykonywalny.
Musk dodał również, że już za 2–3 miesiące Grok Code ma stać się jednym z najlepszych modeli AI przeznaczonych do programowania.
🧭 @monitor_strategiczny
💬 t.me/polski_monitor
Według niego sztuczna inteligencja wkrótce będzie w stanie tworzyć gotowy kod maszynowy bez konieczności pisania programów i korzystania z kompilatorów. Użytkownik będzie musiał jedynie opisać oczekiwany rezultat, a sieć neuronowa samodzielnie wygeneruje zoptymalizowany kod wykonywalny.
Musk dodał również, że już za 2–3 miesiące Grok Code ma stać się jednym z najlepszych modeli AI przeznaczonych do programowania.
🧭 @monitor_strategiczny
💬 t.me/polski_monitor
Forwarded from TechLead Bits
Who Is Responsible for AI-Generated Code?
I hear conversations like this more and more often. The funny part is that as soon as someone says a feature was "vibe coded," expectations immediately drop. At least among developers 😃.
But that raises an interesting question: who is actually responsible for that feature being released?
The answer hasn't changed. It's still the teamlead or techlead.
And here's what we actually have:
On one hand, we can generate much more code, and naturally the business expects features to be delivered faster and cheaper.
On the other hand, we now have much more code to review and many more bugs to catch.
Yes, agents can review code too (just look at how many articles have been written about it).
But here's a simple question:
Would you personally sign off on these changes?
What if it's a B2B product with contractual penalties?
Or a mission-critical system in aviation or healthcare?
For now, code review is one of the main bottlenecks. Developers spend more and more time verifying what the agent generated.
The cognitive load grows. Before, you might have reviewed one feature a day. Now you may need to review five. AI review can help, just like tests, linters, and other engineering practices help.
But today it still doesn't replace human responsibility.
That's why the real challenge is to find the right balance between speed and quality.
And we should measure not only the number of features delivered and development speed, but also the resulting bug rate.
#ai #engineering
"This thing works terribly."
"Well... it was vibe coded."
"Ah, that explains it."
I hear conversations like this more and more often. The funny part is that as soon as someone says a feature was "vibe coded," expectations immediately drop. At least among developers 😃.
But that raises an interesting question: who is actually responsible for that feature being released?
The answer hasn't changed. It's still the teamlead or techlead.
And here's what we actually have:
On one hand, we can generate much more code, and naturally the business expects features to be delivered faster and cheaper.
On the other hand, we now have much more code to review and many more bugs to catch.
Yes, agents can review code too (just look at how many articles have been written about it).
But here's a simple question:
Would you personally sign off on these changes?
What if it's a B2B product with contractual penalties?
Or a mission-critical system in aviation or healthcare?
For now, code review is one of the main bottlenecks. Developers spend more and more time verifying what the agent generated.
The cognitive load grows. Before, you might have reviewed one feature a day. Now you may need to review five. AI review can help, just like tests, linters, and other engineering practices help.
But today it still doesn't replace human responsibility.
That's why the real challenge is to find the right balance between speed and quality.
And we should measure not only the number of features delivered and development speed, but also the resulting bug rate.
#ai #engineering
Forwarded from Science in telegram
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM