Martin Pavlíček

Blog

  • Spellchecker…

    Nedávno jsem se zúčastnil workshopu Scite, kde hlavní host mluvilo o využití AI v akademickém prostředí. Jeden názor tam ve mně zůstal rezonovat i dlouho poté: že použití AI pro vylepšení textu – tedy opravy slovosledu, chyb nebo gramatiky – je vlastně na stejné úrovni, jako když používáme obyčejný spellchecker. Jen je to o krok dál.

    Tohle srovnání mi přišlo zajímavé. Na první pohled se totiž často zdá, že zapojení AI do psaní je velký zásah, skoro až podvod. Ale když se nad tím člověk zamyslí, není to úplně jiné než nástroje, které používáme už roky – jen jsou chytřejší a flexibilnější.

  • Anthropic zamezil OpenAI přístup k modelům

    Anthropic odpojil OpenAI od přístupu ke svým modelům Claude. Důvodem bylo, že lidé z OpenAI používali Claude i k vlastním programovacím nástrojům před spuštěním GPT-5, což Anthropic bere jako porušení podmínek. Přístup zůstane jen pro benchmarky a bezpečnostní testy. OpenAI krok označilo za zklamání, protože jejich API je pro Anthropic stále otevřené.

    Odkaz

    Co si z toho odnést:

    • Pokud používáte AI produkt, není jisté že ho budete používat i zítra. Což představuje docela zásadní vendor-lock.
    • Náklady na provoz AI jsou vysoké a odráží se do politiky chování ke klientům.
    • Pokud se spojí vendor lock, přenesené náklady na provoz AI nástrojů a odliv lidské kapacity, představuje to do budoucna zásadní problém.

  • Od kolosů k minimalismu: trend malých a chytrých AI modelů

    Samozřejmě to platí jen v některých případech a za určitých podmínek…

    NVIDIA nedávno upozornila na zajímavý trend – pro praktické nasazení agentní AI se často více vyplatí menší a levnější modely, které jsou dobře optimalizované.

    A musím říct, že s tím naprosto souhlasím. Vidím to jak v komerční praxi při nasazování AI agentů, tak i ve výzkumu. Obří modely sice působí atraktivně, ale jejich provoz je drahý a často zbytečně náročný. V mnoha případech je výhodnější sáhnout po menším modelu – a ještě ho dál vylepšit pomocí technik, jako je knowledge distillation, pruning, early exit nebo kvantizace.