💡 Zaujímavosti a skúsenosti
Prečo raní tvorcovia AI zámerne pridávali náhodnosť
Historik Benjamin Lindquist v rozhovore pre MIT vysvetľuje, že časť priekopníkov neurónových sietí chcela od strojov aj prekvapivé a nečakané odpovede. Náhodnosť pre nich bola cestou k napodobneniu tvorivosti, nie iba chybou pri výpočte. Pri dnešnej práci s AI to pripomína potrebu rozlišovať medzi hľadaním nápadov a úlohami, kde musí byť každé tvrdenie overiteľné. Ide o historickú interpretáciu; rozhovor nedokazuje, že dnešné halucinácie sú nevyhnutné alebo že ich nemožno obmedziť.
Zdroj: MIT News / Adam Zewe · 23. 10. 2026
Prečo raní tvorcovia AI zámerne pridávali náhodnosť
Historik Benjamin Lindquist v rozhovore pre MIT vysvetľuje, že časť priekopníkov neurónových sietí chcela od strojov aj prekvapivé a nečakané odpovede. Náhodnosť pre nich bola cestou k napodobneniu tvorivosti, nie iba chybou pri výpočte. Pri dnešnej práci s AI to pripomína potrebu rozlišovať medzi hľadaním nápadov a úlohami, kde musí byť každé tvrdenie overiteľné. Ide o historickú interpretáciu; rozhovor nedokazuje, že dnešné halucinácie sú nevyhnutné alebo že ich nemožno obmedziť.
Zdroj: MIT News / Adam Zewe · 23. 10. 2026
💡 Zaujímavosti a skúsenosti
Vyššie celkové skóre skrylo horšie používanie nástrojov
Autor konfigurácie Qwen na dvoch kartách CMP 170HX zdieľal na r/LocalLLaMA aj poučenie z nevydareného ladenia. V priloženom technickom denníku uvádza, že variant s vyšším celkovým skóre BFCL dopadol horšie pri používaní nástrojov vo viacotáčkovej konverzácii a nasadenie do hodiny vrátil späť. Pri výbere modelu preto sledujte výsledky úloh podobných vlastnému použitiu, nielen súhrnné percento. Sú to merania autora na konkrétnej zostave, bez nezávislého zopakovania; úspech v inom prostredí z nich nevyplýva.
Zdroj: Reddit r/LocalLLaMA / leonbollerup · 25. 10. 2026
Vyššie celkové skóre skrylo horšie používanie nástrojov
Autor konfigurácie Qwen na dvoch kartách CMP 170HX zdieľal na r/LocalLLaMA aj poučenie z nevydareného ladenia. V priloženom technickom denníku uvádza, že variant s vyšším celkovým skóre BFCL dopadol horšie pri používaní nástrojov vo viacotáčkovej konverzácii a nasadenie do hodiny vrátil späť. Pri výbere modelu preto sledujte výsledky úloh podobných vlastnému použitiu, nielen súhrnné percento. Sú to merania autora na konkrétnej zostave, bez nezávislého zopakovania; úspech v inom prostredí z nich nevyplýva.
Zdroj: Reddit r/LocalLLaMA / leonbollerup · 25. 10. 2026
Reddit
From the LocalLLaMA community on Reddit
Explore this post and more from the LocalLLaMA community
🌍 AI novinky
Nanbeige vydal otvorený 33B model na programovanie a prácu agenta
Nanbeige sprístupnil váhy modelu Nanbeige4.3-33B pod licenciou Apache 2.0 a zverejnil porovnanie s podobne veľkými modelmi. Má kontext do 512-tisíc tokenov a podľa vlastného hodnotenia tvorcov vyniká pri práci v termináli, no napríklad v SWE-Bench Pro zostáva za porovnávaným Qwenom. Vývojári si môžu stiahnuť váhy a preveriť ho na vlastných úlohách; pôvodné súbory majú približne 66 GB a výsledky výrobcu nenahrádzajú nezávislý test.
Zdroj: Nanbeige LLM Lab · 24. 10. 2026
Nanbeige vydal otvorený 33B model na programovanie a prácu agenta
Nanbeige sprístupnil váhy modelu Nanbeige4.3-33B pod licenciou Apache 2.0 a zverejnil porovnanie s podobne veľkými modelmi. Má kontext do 512-tisíc tokenov a podľa vlastného hodnotenia tvorcov vyniká pri práci v termináli, no napríklad v SWE-Bench Pro zostáva za porovnávaným Qwenom. Vývojári si môžu stiahnuť váhy a preveriť ho na vlastných úlohách; pôvodné súbory majú približne 66 GB a výsledky výrobcu nenahrádzajú nezávislý test.
Zdroj: Nanbeige LLM Lab · 24. 10. 2026
huggingface.co
Nanbeige/Nanbeige4.3-33B · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
🌍 AI novinky
Komunita r/opensource odmieta projekty vytvorené s AI aj nástroje pre AI
Moderátor r/opensource oznámil pravidlá, podľa ktorých komunita neprijíma projekty používajúce AI, vytvorené pomocou AI ani určené pre AI, napríklad MCP nástroje. Pribudli aj požiadavky na vek projektu, viacerých prispievateľov a existujúcu komunitu; komentujúci upozorňujú, že zasiahnu aj samostatných vývojárov. Ide o pravidlá jednej komunity, nie celého Redditu ani definíciu open source. Pred zdieľaním vlastného nástroja preto skontrolujte pravidlá konkrétneho fóra.
Zdroj: Reddit r/opensource – moderátori · 24. 10. 2026
Komunita r/opensource odmieta projekty vytvorené s AI aj nástroje pre AI
Moderátor r/opensource oznámil pravidlá, podľa ktorých komunita neprijíma projekty používajúce AI, vytvorené pomocou AI ani určené pre AI, napríklad MCP nástroje. Pribudli aj požiadavky na vek projektu, viacerých prispievateľov a existujúcu komunitu; komentujúci upozorňujú, že zasiahnu aj samostatných vývojárov. Ide o pravidlá jednej komunity, nie celého Redditu ani definíciu open source. Pred zdieľaním vlastného nástroja preto skontrolujte pravidlá konkrétneho fóra.
Zdroj: Reddit r/opensource – moderátori · 24. 10. 2026
Reddit
From the opensource community on Reddit
Explore this post and more from the opensource community
🌍 AI novinky
Gydmation predstavuje tvorbu n8n automatizácií s kontrolou uzlov
Tím Hacroo Technologies predstavil na n8n Community Gydmation AI: zo zadania v bežnej angličtine skladá automatizácie zo skutočných definícií uzlov. Podľa tvorcov kontroluje parametre a spojenia, pri chýbajúcich údajoch sa pýta a prihlasovacie údaje ponecháva v n8n. Bezplatný plán umožňuje päť workflow mesačne s vlastným AI kľúčom, Pro stojí 29 USD mesačne a modelové API môže stáť ďalšie peniaze. Ide o tvrdenia výrobcu; kontrola schémy nezaručuje správne správanie na vašich dátach.
Zdroj: Hacroo Technologies / n8n Community · 26. 10. 2026
Gydmation predstavuje tvorbu n8n automatizácií s kontrolou uzlov
Tím Hacroo Technologies predstavil na n8n Community Gydmation AI: zo zadania v bežnej angličtine skladá automatizácie zo skutočných definícií uzlov. Podľa tvorcov kontroluje parametre a spojenia, pri chýbajúcich údajoch sa pýta a prihlasovacie údaje ponecháva v n8n. Bezplatný plán umožňuje päť workflow mesačne s vlastným AI kľúčom, Pro stojí 29 USD mesačne a modelové API môže stáť ďalšie peniaze. Ide o tvrdenia výrobcu; kontrola schémy nezaručuje správne správanie na vašich dátach.
Zdroj: Hacroo Technologies / n8n Community · 26. 10. 2026
n8n Community
Gydmation AI: describe an automation in plain English, get a validated n8n workflow (self-hosted, free plan)
Hi everyone 👋 We’re the team at Hacroo Technologies, and we’ve been building a tool for something many of us run into when using AI with n8n: the workflow JSON looks right, then fails on import or on the first run (nodes that don’t exist, wrong parameter…
🛠 Nástroje a postupy
PaperPilot pridáva AI agentovi lokálne nástroje na PDF
Na Hacker News sa objavil PaperPilot, ktorý podľa dokumentácie spája, delí a komprimuje PDF či rozpoznáva text lokálne. Agent ho môže používať cez MCP, rovnaký základ má aj príkazový riadok a lokálne API; komunitná verzia je pod licenciou Apache 2.0. Pri automatizácii dokumentov tak možno obmedziť posielanie súborov externému PDF konvertoru. Podpisovanie a redakcia citlivých údajov sú ešte v pláne a pripojený cloudový chatbot môže údaje spracúvať osobitne; nástroj sme netestovali.
Zdroj: PaperPilot / Krushna Vardhan Reddy · 26. 10. 2026
PaperPilot pridáva AI agentovi lokálne nástroje na PDF
Na Hacker News sa objavil PaperPilot, ktorý podľa dokumentácie spája, delí a komprimuje PDF či rozpoznáva text lokálne. Agent ho môže používať cez MCP, rovnaký základ má aj príkazový riadok a lokálne API; komunitná verzia je pod licenciou Apache 2.0. Pri automatizácii dokumentov tak možno obmedziť posielanie súborov externému PDF konvertoru. Podpisovanie a redakcia citlivých údajov sú ešte v pláne a pripojený cloudový chatbot môže údaje spracúvať osobitne; nástroj sme netestovali.
Zdroj: PaperPilot / Krushna Vardhan Reddy · 26. 10. 2026
GitHub
GitHub - KrushnaVardhanReddy/PaperPilot: Your local AI copilot for documents
Your local AI copilot for documents. Contribute to KrushnaVardhanReddy/PaperPilot development by creating an account on GitHub.
🛠 Nástroje a postupy
Nenahrávajte agentovi stovky nepotrebných nástrojov
Drew Breunig opisuje tím, ktorého agentom systém pri štarte načítaval približne 600 zručností. Navrhuje najprv vybrať nástroje potrebné pre konkrétnu požiadavku a až potom ich sprístupniť hlavnému modelu. Prakticky to znamená začať menšou relevantnou sadou a porovnať úspešnosť úloh s pôvodným nastavením. Ide o skúsenosť autora a návrhový postup; nesprávny výber môže agentovi skryť práve nástroj, ktorý potrebuje.
Zdroj: Drew Breunig · 24. 10. 2026
Nenahrávajte agentovi stovky nepotrebných nástrojov
Drew Breunig opisuje tím, ktorého agentom systém pri štarte načítaval približne 600 zručností. Navrhuje najprv vybrať nástroje potrebné pre konkrétnu požiadavku a až potom ich sprístupniť hlavnému modelu. Prakticky to znamená začať menšou relevantnou sadou a porovnať úspešnosť úloh s pôvodným nastavením. Ide o skúsenosť autora a návrhový postup; nesprávny výber môže agentovi skryť práve nástroj, ktorý potrebuje.
Zdroj: Drew Breunig · 24. 10. 2026
Drew Breunig
The State of Context Engineering
As models improve, they bring surprising challenges for those building apps and harnesses. How context engineering has changed this year, and where it’s headed.
🛠 Nástroje a postupy
Pri práci s AI ukladajte aj dôvod rozhodnutia, nielen výsledok
Jérémie Lumbroso v novej diskusii na Hacker News predstavil svoj postup ADRs4AI: k rozhodnutiu sa ukladajú zvažované možnosti, odporúčanie, dôvod, neistota a podmienky, za ktorých by sa malo zmeniť. Záznamy sú v Gite, aby na ne mohol nadviazať človek aj ďalší agent; začať môžete jedným dôležitým rozhodnutím. Diskutujúci však upozorňujú na zastarané či protirečivé záznamy, ktoré model zavedú. Ide o autorskú metodiku, nie preukázané zvýšenie spoľahlivosti.
Zdroj: Jérémie Lumbroso / ADRs4AI · 26. 10. 2026
Pri práci s AI ukladajte aj dôvod rozhodnutia, nielen výsledok
Jérémie Lumbroso v novej diskusii na Hacker News predstavil svoj postup ADRs4AI: k rozhodnutiu sa ukladajú zvažované možnosti, odporúčanie, dôvod, neistota a podmienky, za ktorých by sa malo zmeniť. Záznamy sú v Gite, aby na ne mohol nadviazať človek aj ďalší agent; začať môžete jedným dôležitým rozhodnutím. Diskutujúci však upozorňujú na zastarané či protirečivé záznamy, ktoré model zavedú. Ide o autorskú metodiku, nie preukázané zvýšenie spoľahlivosti.
Zdroj: Jérémie Lumbroso / ADRs4AI · 26. 10. 2026
💡 Zaujímavosti a skúsenosti
AI umožňuje väčšie projekty, overovanie však zostáva úzkym miestom
Dan Luu v novej eseji opisuje, ako mu kódovací agent pomohol vytvoriť vlastný vyhľadávací nástroj a experimenty s Rust toolchainom za niekoľko hodín jeho času. Zároveň rozlišuje medzi prototypom použiteľným pre autora a spoľahlivým produktom. Pri zložitejších projektoch podľa neho rastie rozdiel medzi tým, čo model dokáže napísať a čo dokáže sám overiť. Ide o osobnú skúsenosť bez úplných benchmarkov; pri väčších AI projektoch preto treba plánovať aj kontrolu správnosti.
Zdroj: Dan Luu · 24. 10. 2026
AI umožňuje väčšie projekty, overovanie však zostáva úzkym miestom
Dan Luu v novej eseji opisuje, ako mu kódovací agent pomohol vytvoriť vlastný vyhľadávací nástroj a experimenty s Rust toolchainom za niekoľko hodín jeho času. Zároveň rozlišuje medzi prototypom použiteľným pre autora a spoľahlivým produktom. Pri zložitejších projektoch podľa neho rastie rozdiel medzi tým, čo model dokáže napísať a čo dokáže sám overiť. Ide o osobnú skúsenosť bez úplných benchmarkov; pri väčších AI projektoch preto treba plánovať aj kontrolu správnosti.
Zdroj: Dan Luu · 24. 10. 2026
💡 Zaujímavosti a skúsenosti
Vyššia presnosť diagnózy ešte neznamená bezpečnejšie triedenie
Dermatológ Magnus Lynch porovnal na 200 biopsiou potvrdených kožných nálezoch dva všeobecné modely a dotrénovanú sieť Inception v3. Tá správne pomenovala približne 62 % diagnóz, všeobecné modely približne 42 %. Pri pôvodnom rozhodovacom prahu však sieť nesprávne odporučila prepustenie pri 18 z 30 melanómov; nastavenie prahu výsledok výrazne menilo. Ide o malý autorský experiment, nie klinické overenie: celkové skóre môže zakryť nebezpečné chyby a neslúži na samodiagnostiku.
Zdroj: Lynch Lab / Magnus Lynch · 25. 10. 2026
Vyššia presnosť diagnózy ešte neznamená bezpečnejšie triedenie
Dermatológ Magnus Lynch porovnal na 200 biopsiou potvrdených kožných nálezoch dva všeobecné modely a dotrénovanú sieť Inception v3. Tá správne pomenovala približne 62 % diagnóz, všeobecné modely približne 42 %. Pri pôvodnom rozhodovacom prahu však sieť nesprávne odporučila prepustenie pri 18 z 30 melanómov; nastavenie prahu výsledok výrazne menilo. Ide o malý autorský experiment, nie klinické overenie: celkové skóre môže zakryť nebezpečné chyby a neslúži na samodiagnostiku.
Zdroj: Lynch Lab / Magnus Lynch · 25. 10. 2026
lynchlab.net
A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosis
I am a dermatologist. I tested the ability of GPT-6 Astra and Claude Fable 5.1 to diagnosis skin cancer and found that they were less accurate than I expected. I compared to a 10-year old CNN and to my surprise found that this was superior.
💡 Zaujímavosti a skúsenosti
Lacnejší token nemusí znamenať lacnejšieho agenta
Max Woolf v novej analýze upozorňuje, že pri dlhých agentových rozhovoroch nestačí porovnávať základnú cenu vstupných a výstupných tokenov. Účet ovplyvňuje aj cena opakovane používaného kontextu a to, ako často sa vyrovnávacia pamäť využije. Pri platených API preto porovnávajte náklady na dokončenú úlohu vrátane opakovaných pokusov, nie iba cenníkovú jednotku. Autor pokles cien vysvetľuje konkurenciou a efektívnejšou prevádzkou; jeho interpretácia nie je potvrdenou prognózou.
Zdroj: Max Woolf · 25. 10. 2026
Lacnejší token nemusí znamenať lacnejšieho agenta
Max Woolf v novej analýze upozorňuje, že pri dlhých agentových rozhovoroch nestačí porovnávať základnú cenu vstupných a výstupných tokenov. Účet ovplyvňuje aj cena opakovane používaného kontextu a to, ako často sa vyrovnávacia pamäť využije. Pri platených API preto porovnávajte náklady na dokončenú úlohu vrátane opakovaných pokusov, nie iba cenníkovú jednotku. Autor pokles cien vysvetľuje konkurenciou a efektívnejšou prevádzkou; jeho interpretácia nie je potvrdenou prognózou.
Zdroj: Max Woolf · 25. 10. 2026
Max Woolf's Blog
OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?
What is “the true cost of a token”?
🌍 AI novinky
Cadence Maestro: AI pri návrhu čipov má kontrolovať aj technický výsledok
Cadence predstavilo modely Maestro pre návrh čipov a systémov, prepojené s technickými nástrojmi a overovaním výsledkov. Agent má návrh nielen vytvoriť, ale aj vyhodnotiť oproti technickým obmedzeniam; riešenie môže bežať aj vo vlastnom dátovom centre zákazníka. Údaje o vyššej kvalite a úspore tokenov pochádzajú od výrobcu, nie z nezávislého testu. Ide o komerčné riešenie s prvým prístupom pre vybraných zákazníkov v poslednom štvrťroku 2026.
Zdroj: Cadence · 26. 10. 2026
Cadence Maestro: AI pri návrhu čipov má kontrolovať aj technický výsledok
Cadence predstavilo modely Maestro pre návrh čipov a systémov, prepojené s technickými nástrojmi a overovaním výsledkov. Agent má návrh nielen vytvoriť, ale aj vyhodnotiť oproti technickým obmedzeniam; riešenie môže bežať aj vo vlastnom dátovom centre zákazníka. Údaje o vyššej kvalite a úspore tokenov pochádzajú od výrobcu, nie z nezávislého testu. Ide o komerčné riešenie s prvým prístupom pre vybraných zákazníkov v poslednom štvrťroku 2026.
Zdroj: Cadence · 26. 10. 2026
Cadence
Cadence Introduces Maestro, a Domain-Specialized AI Model Portfolio to Revolutionize Agentic Chip and System Design
🌍 AI novinky
Oracle chce agentom vysvetliť, čo firemné údaje skutočne znamenajú
Oracle oznámil rozšírenia Autonomous AI Lakehouse vrátane spoločných definícií firemných ukazovateľov pre používateľov aj AI agentov. Takáto vrstva má pomôcť, aby otázka na tržby či náklady používala rovnaké pravidlá naprieč databázami a tabuľkami Iceberg. Praktický prínos závisí aj od správnych definícií a prístupových práv vo firme. Ide o komerčnú platformu a plán výrobcu: sémantická vrstva aj nové agentové funkcie katalógu majú byť dostupné počas nasledujúcich 12 mesiacov.
Zdroj: Oracle · 26. 10. 2026
Oracle chce agentom vysvetliť, čo firemné údaje skutočne znamenajú
Oracle oznámil rozšírenia Autonomous AI Lakehouse vrátane spoločných definícií firemných ukazovateľov pre používateľov aj AI agentov. Takáto vrstva má pomôcť, aby otázka na tržby či náklady používala rovnaké pravidlá naprieč databázami a tabuľkami Iceberg. Praktický prínos závisí aj od správnych definícií a prístupových práv vo firme. Ide o komerčnú platformu a plán výrobcu: sémantická vrstva aj nové agentové funkcie katalógu majú byť dostupné počas nasledujúcich 12 mesiacov.
Zdroj: Oracle · 26. 10. 2026
Oracle
Oracle Advances Autonomous AI Lakehouse with Business Semantic Layer and Expanded Support for Iceberg Data
New capabilities ground AI agents in business context, enable multidimensional simulations, and govern data consistently across the enterprise data estate, without costly data movement.
🌍 AI novinky
Norton Safe AI pridáva kontrolu súborov a akcií AI asistentov
Norton oznámil Safe AI v platenom balíku Norton 360: ochranu pred nechcenými akciami, nastavenie prístupu k súborom a kontrolu rizikových odkazov. Podľa výrobcu má používateľ vedieť povoliť čítanie súborov bez ich úprav alebo prístup úplne zakázať. Podpora je však rozdielna: Safe Zone je iba pre Windows, kontrola odkazov pre webový ChatGPT a Claude a Action Shield podporuje vybrané aplikácie. Účinnosť ochrany sme netestovali; oznámenie výrobcu nie je zárukou zachytenia každého útoku.
Zdroj: Gen Digital / Norton · 26. 10. 2026
Norton Safe AI pridáva kontrolu súborov a akcií AI asistentov
Norton oznámil Safe AI v platenom balíku Norton 360: ochranu pred nechcenými akciami, nastavenie prístupu k súborom a kontrolu rizikových odkazov. Podľa výrobcu má používateľ vedieť povoliť čítanie súborov bez ich úprav alebo prístup úplne zakázať. Podpora je však rozdielna: Safe Zone je iba pre Windows, kontrola odkazov pre webový ChatGPT a Claude a Action Shield podporuje vybrané aplikácie. Účinnosť ochrany sme netestovali; oznámenie výrobcu nie je zárukou zachytenia každého útoku.
Zdroj: Gen Digital / Norton · 26. 10. 2026
🛠 Nástroje a postupy
110 kontrol agenta: začnite dôkazom, že sa úloha naozaj dokončila
Srinivas Padmanabhuni predstavil otvorený katalóg 110 testovacích postupov pre agentov, ktorí používajú nástroje. Obsahuje aj štartovaciu sadu 20 testov a kontroly, či agent skutočne zmenil požadované záznamy, nezasiahol iné údaje a pri opakovaní nevytvoril duplicitu. Pre vlastný projekt si vyberte niekoľko kritických scenárov a vopred určte, aký výsledný stav bude dôkazom úspechu. Materiál má licenciu CC BY 4.0, ale je plánom testov, nie hotovým automatickým hodnotiteľom ani certifikáciou bezpečnosti.
Zdroj: Hugging Face Forums / Srinivas Padmanabhuni · 26. 10. 2026
110 kontrol agenta: začnite dôkazom, že sa úloha naozaj dokončila
Srinivas Padmanabhuni predstavil otvorený katalóg 110 testovacích postupov pre agentov, ktorí používajú nástroje. Obsahuje aj štartovaciu sadu 20 testov a kontroly, či agent skutočne zmenil požadované záznamy, nezasiahol iné údaje a pri opakovaní nevytvoril duplicitu. Pre vlastný projekt si vyberte niekoľko kritických scenárov a vopred určte, aký výsledný stav bude dôkazom úspechu. Materiál má licenciu CC BY 4.0, ale je plánom testov, nie hotovým automatickým hodnotiteľom ani certifikáciou bezpečnosti.
Zdroj: Hugging Face Forums / Srinivas Padmanabhuni · 26. 10. 2026
Hugging Face Forums
Agentic AI Test Checklist 110: open CC-BY-4.0 dataset of 110 test procedures for tool-using LLM agents
Agentic AI Test Checklist 110 is an open CC-BY-4.0 dataset for people who test tool-using LLM agents. 110 manual test procedures in 7 classes (T1–T7): functional, orchestration, security, privacy, explainability, bias/fairness, data lineage A 20-test starter…
🛠 Nástroje a postupy
Raschkov kurz ukazuje, ako zlepšovať uvažovanie malého modelu
Sebastian Raschka zverejnil osem videí s viac než jedenástimi hodinami programovania v Pythone a PyTorchi. Kurz začína predtrénovaným modelom Qwen3 a postupne pridáva hodnotenie odpovedí, viac pokusov pri riešení, učenie s overiteľnými odmenami a destiláciu. Praktický začiatok je zostaviť hodnotenie a až potom porovnávať, či zmeny pomáhajú. Videá sú verejne dostupné, sprievodná kniha je platená; potrebujete základy programovania a pri neskoršom tréningu je praktická GPU, prípadne platený prenájom.
Zdroj: Sebastian Raschka / Ahead of AI · 24. 10. 2026
Raschkov kurz ukazuje, ako zlepšovať uvažovanie malého modelu
Sebastian Raschka zverejnil osem videí s viac než jedenástimi hodinami programovania v Pythone a PyTorchi. Kurz začína predtrénovaným modelom Qwen3 a postupne pridáva hodnotenie odpovedí, viac pokusov pri riešení, učenie s overiteľnými odmenami a destiláciu. Praktický začiatok je zostaviť hodnotenie a až potom porovnávať, či zmeny pomáhajú. Videá sú verejne dostupné, sprievodná kniha je platená; potrebujete základy programovania a pri neskoršom tréningu je praktická GPU, prípadne platený prenájom.
Zdroj: Sebastian Raschka / Ahead of AI · 24. 10. 2026
Sebastian Raschka, PhD
Building Reasoning Models from the Ground Up: A Full Video Course
Over 11 hours of coding videos on evaluation, inference-time scaling, reinforcement learning, and distillation, with Python and PyTorch.
🛠 Nástroje a postupy
n8n Exception Desk: precvičte výber správneho záznamu podľa pravidiel
Nová komunitná výzva n8n pracuje s ôsmimi zásielkami a tromi skenmi ku každej: vlastné pravidlo určuje, ktorý sken sa má započítať. K dispozícii je štartovacia šablóna a JSON, takže si možno precvičiť filtrovanie, vetvenie a spočítanie výsledkov na konkrétnom zadaní. Takýto tréning pomáha oddeliť jednoznačné pravidlá automatizácie od rozhodovania modelu. Pozor na podmienky súťaže: riešenie treba vytvoriť a vysvetliť bez pomoci AI a čas sa meria už od prvého vydania osobných dát.
Zdroj: n8n Community / Anshul Namdev · 26. 10. 2026
n8n Exception Desk: precvičte výber správneho záznamu podľa pravidiel
Nová komunitná výzva n8n pracuje s ôsmimi zásielkami a tromi skenmi ku každej: vlastné pravidlo určuje, ktorý sken sa má započítať. K dispozícii je štartovacia šablóna a JSON, takže si možno precvičiť filtrovanie, vetvenie a spočítanie výsledkov na konkrétnom zadaní. Takýto tréning pomáha oddeliť jednoznačné pravidlá automatizácie od rozhodovania modelu. Pozor na podmienky súťaže: riešenie treba vytvoriť a vysvetliť bez pomoci AI a čas sa meria už od prvého vydania osobných dát.
Zdroj: n8n Community / Anshul Namdev · 26. 10. 2026
n8n Community
Community Weekly Challenge 07: The Exception Desk is live!
Hey everyone! Challenge 07: The Exception Desk is live! Eight parcels. Three scans each. Your personal rule decides which scan counts. Can your n8n workflow find the selected parcels and total their work units? This is the Season 2 finale. Your existing…
💡 Zaujímavosti a skúsenosti
ThousandML: nižšia tréningová chyba môže znamenať pomalší výpočet
Autor ThousandML porovnal dve štvorbitové nastavenia QLoRA pri dotrénovaní Qwen3.8-27B na dátach Alpaca. Jeho CQ dosiahlo nižšiu konečnú validačnú chybu, ale jeden krok trval približne 27,6 sekundy oproti 3,2 sekundy pri Unsloth NF4 a spotreba pamäte nebola nižšia. Pri výbere postupu preto sledujte aj čas, pamäť a výsledky na skutočných úlohách. Ide o autorský experiment na jednej GPU; zhodnosť tokenizácie a výpočtu chyby nebola nezávisle overená a nižšia chyba sama nedokazuje lepšie odpovede.
Zdroj: Reddit r/LocalLLaMA / textclf · 26. 10. 2026
ThousandML: nižšia tréningová chyba môže znamenať pomalší výpočet
Autor ThousandML porovnal dve štvorbitové nastavenia QLoRA pri dotrénovaní Qwen3.8-27B na dátach Alpaca. Jeho CQ dosiahlo nižšiu konečnú validačnú chybu, ale jeden krok trval približne 27,6 sekundy oproti 3,2 sekundy pri Unsloth NF4 a spotreba pamäte nebola nižšia. Pri výbere postupu preto sledujte aj čas, pamäť a výsledky na skutočných úlohách. Ide o autorský experiment na jednej GPU; zhodnosť tokenizácie a výpočtu chyby nebola nezávisle overená a nižšia chyba sama nedokazuje lepšie odpovede.
Zdroj: Reddit r/LocalLLaMA / textclf · 26. 10. 2026
Reddit
From the LocalLLaMA community on Reddit
Explore this post and more from the LocalLLaMA community
💡 Zaujímavosti a skúsenosti
Pozitívna metaanalýza ešte nemusí dokazovať, že AI zlepšuje učenie
The Hechinger Report opisuje audit 14 metaanalýz o AI vo vzdelávaní, v ktorých Patrick O'Neill našiel koncepčné a štatistické problémy. Niektoré podkladové experimenty napríklad porovnávali dodatočné učenie s AI a učiteľom so skupinou bez takýchto hodín. Pre školy je preto dôležité pozrieť sa, čo štúdia skutočne porovnávala a či merala vedomosti, nie iba spokojnosť. Ide o dnešnú novinársku analýzu staršieho auditu, nie nový experiment ani dôkaz, že všetky vzdelávacie použitia AI nefungujú.
Zdroj: The Hechinger Report / Jill Barshay · 26. 10. 2026
Pozitívna metaanalýza ešte nemusí dokazovať, že AI zlepšuje učenie
The Hechinger Report opisuje audit 14 metaanalýz o AI vo vzdelávaní, v ktorých Patrick O'Neill našiel koncepčné a štatistické problémy. Niektoré podkladové experimenty napríklad porovnávali dodatočné učenie s AI a učiteľom so skupinou bez takýchto hodín. Pre školy je preto dôležité pozrieť sa, čo štúdia skutočne porovnávala a či merala vedomosti, nie iba spokojnosť. Ide o dnešnú novinársku analýzu staršieho auditu, nie nový experiment ani dôkaz, že všetky vzdelávacie použitia AI nefungujú.
Zdroj: The Hechinger Report / Jill Barshay · 26. 10. 2026
The Hechinger Report
39 meta-analyses, 39 positive findings: An audit finds serious flaws in research on AI in education
‘Anybody can sort of say that they have evidence for anything,’ a top scholar says
💡 Zaujímavosti a skúsenosti
Mapa Brown University ukazuje ľudí a firmy za tréningovými dátami
Brown University predstavila prácu študentky Cunyan Ma, ktorá mapuje väzby medzi technologickými firmami, sprostredkovateľmi a ľuďmi označujúcimi dáta. Verejná interaktívna mapa spája 13 firiem zabezpečujúcich označovanie dát, 141 zákazníkov a pracoviská v 31 krajinách. Pomáha pri diskusii o tom, kto pripravuje dáta a hodnotí odpovede systémov, ktoré pôsobia automaticky. Autorka kombinuje existujúce databázy, vlastný zber a reportáže; sama upozorňuje, že nejde o úplnú mapu a polohy centier sú len ukazovateľom rozmiestnenia pracovníkov.
Zdroj: Brown University · 26. 10. 2026
Mapa Brown University ukazuje ľudí a firmy za tréningovými dátami
Brown University predstavila prácu študentky Cunyan Ma, ktorá mapuje väzby medzi technologickými firmami, sprostredkovateľmi a ľuďmi označujúcimi dáta. Verejná interaktívna mapa spája 13 firiem zabezpečujúcich označovanie dát, 141 zákazníkov a pracoviská v 31 krajinách. Pomáha pri diskusii o tom, kto pripravuje dáta a hodnotí odpovede systémov, ktoré pôsobia automaticky. Autorka kombinuje existujúce databázy, vlastný zber a reportáže; sama upozorňuje, že nejde o úplnú mapu a polohy centier sú len ukazovateľom rozmiestnenia pracovníkov.
Zdroj: Brown University · 26. 10. 2026
Brown
Brown student maps the hidden global labor powering AI
Cunyan Ma’s interactive tool exposes the power structure that extracts low-wage labor from data workers in the Global South to make everyday AI algorithms function.