Cześć!

Przez ostatni tydzień przekopywałem technologiczną części internetu w poszukiwaniu wartościowych tekstów i filmów, które warto zobaczyć. Zostawiłem tylko to, co według mnie daje wartość. Z pewnością znajdziesz w dzisiejszym wydaniu coś, co rozbuduje Twoją wiedzę, zaspokoi ciekawość, albo przynajmniej sprawi, że ten piątek minie Ci szybciej :)

Dziś zamiast sekcji sponsora, będzie autopromocja (możesz zostać sponsorem lub patronem kolejnych wydań).

Zapraszam do lektury dzisiejszego wydania newslettera.

◢ #unknownews ◣

1. Jak dziś wygląda przemysł oszustw inwestycyjnych (film, 1h i 19 min)
   https://youtu.be/ZROaw3PYOu8
   INFO: Za oszustwami inwestycyjnymi w Polsce stoją dziś zorganizowane grupy działające jak pełnoprawne firmy z HR-em, KPI, CRM-em i psychologami szkolącymi call center, jak wjechać ofierze na ambicje. W tym filmie opowiada o tym osoba, która dzwoniła do przestępców z rozpisanymi scenariuszami rozmów i przekopywała się przez raporty oraz biblioteki reklam. Dowiesz się, jak przestępcy budują zaufanie, jak potrafią oszukać tę samą osobę po raz drugi i - już niemal tradycyjnie - jak zmieniło tę branżę generatywne AI. Warto obejrzeć i podrzucić bliskim - zwłaszcza tym, którzy są pewni, że "ich to nie dotyczy".

2. Zdalne środowisko do pracy z agentami AI na Linuksowej VM
   https://domenic.me/agentic-coding-setup/
   INFO: Agenci AI mogą pracować dla Ciebie non-stop na jednej, dedykowanej maszynie, ale zwykle dostęp do niej (i możliwość zlecania czy sprawdzania pracy) masz tylko wtedy, gdy siedzisz przy swoim komputerze. A gdyby tak zlecić agentowi zadanie z telefonu i sprawdzić efekt, będąc gdziekolwiek...? Autor tekstu pokazuje swój setup do takiej wygody: zdalna VM-ka, Tailscale i ChatGPT (Codex). Dzięki Tailscale SSH działa bez przekierowywania portów i walki z firewallem, niezależnie od tego, w jakiej sieci akurat jesteś. Z kolei aplikacja desktopowa ChataGTP jest tu klientem do łączenia się i zarządzania zdalnymi sesjami pracy na VM. Przeczytaj więcej o tej kombinacji, a może zrobisz coś takiego dla siebie.

3. ALERT RCB vs rosyjska rakieta - co poszło nie tak? (film, 23 min)
   https://www.youtube.com/watch?v=dguUPrGNGoI
   INFO: Gdyby jakimś cudem Cię to ominęło - pod koniec lipca nad Polską przeleciała rosyjska rakieta i spadła na pustym terenie na Lubelszczyźnie. Nikomu nic się nie stało, ale cała reakcja państwa pokazała, jak nieprzygotowany na taki moment jest polski system ostrzegania (Alert RCB). Syreny zawyły tylko w części z objętych alarmem powiatów (gdzieniegdzie z opóźnieniem), spóźniony był też SMS z alertem RCB, a do tego zawierał link do poradnika bezpieczeństwa, który... nie działał (serwery padły). Dlaczego to tak (nie) zadziałało - dowiesz się z tego filmu. Autor wyjaśnia też, jak dałoby się to rozegrać w przyszłości i jak samodzielnie przygotować się na sytuację kryzysową.

4. SQLite - od pojedynczego pliku do globalnej infrastruktury (film, 54 min)
   https://www.youtube.com/watch?v=V_qzqY1bb7I
   INFO: Richard Hipp, kontraktor pracujący dla amerykańskiej marynarki wojennej, budował oprogramowanie do kontroli uszkodzeń na niszczycielu USS Oscar Austin. Gdy serwer bazy danych Informix przestawał odpowiadać, cała aplikacja się wysypywała, a jego zespół obrywał za błąd, na który nie miał wpływu. To skłoniło go do stworzenia bazy działającej bez osobnego serwera - i tak powstała SQLite. Choć na samym okręcie pozostano przy Informixie, to SQLite zdobyła popularność na całym świecie. Jak to się stało? Dlaczego ta baza szczyci się mianem niezawodnej? I jak to możliwe, że SQLite utrzymuje zespół zaledwie kilku osób? Tego dowiesz się z filmu.

5. Dlaczego zwykła liczba może trafić na celownik prawników? - trawne absurdy branży IT (film, 15 min)
   https://youtu.be/ZTWQD1uWZFY
   INFO: Prawo próbuje kontrolować coś, co jest bardzo łatwe do skopiowania i rozpowszechnienia - informację, liczbę czy kod - i regularnie w tym starciu przegrywa. Ten film pokazuje trzy historie, w których zwykły ciąg cyfr zamienił się w narzędzie do obchodzenia zabezpieczeń DVD, w przedmiot masowych pozwów sądowych, a nawet w coś formalnie sklasyfikowanego jako broń podlegająca kontroli eksportu. Zobaczysz, jak absurdalnie potrafi wyglądać zderzenie prawa z matematyczną naturą informacji i dlaczego echo tamtych sporów słychać jeszcze dziś w technologiach, z których codziennie korzystamy.

6. Zamiana ogromnego pull requesta od AI w stos małych zmian do review
   https://github.blog/engineering/turn-one-giant-ai-generated-pull-request-to-a-reviewable-stack/
   INFO: Agent kodujący wygenerował funkcję i przyniósł Ci pull request na ponad tysiąc linii - teoretycznie do "sprawdzenia", w praktyce do bezmyślnego kliknięcia "approve", bo komu by się chciało to uważnie czytać...? Jeśli nie chcesz na ślepo akceptować tego, co podrzuca agent, zajrzyj do tego repozytorium. Dzięki narzędziu 'gh stack' (rozszerzeniu do GitHub CLI) dzielisz taką ogromną zmianę na wiele mniejszych, powiązanych ze sobą pull requestów (rozdzielasz np. dane, API, integrację z frontendem, interfejs itp.) i każdy z nich trafia do właściwej osoby jako łatwiejszy do sprawdzenia kawałek. Autor pokazuje też, jak nauczyć agenta pracy w takim modelu zamiast wypluwania jednego wielkiego diffa, oraz jak bezpiecznie zsynchronizować cały stos, gdy poprawka w jednej z niższych warstw wymaga zaktualizowania tych wyższych.

7. 💎 Kurs ataków XSS - praktyka i teoria od Niebezpiecznika [autopromocja]
   https://xss.niebezpiecznik.pl/
   INFO: Naucz się, jak wykrywać, wykorzystywać i eliminować podatności XSS w aplikacjach webowych. Ponad 3 godziny nagrań, praktyczne przykłady oraz dostęp do platformy z laboratoriami do samodzielnych ćwiczeń. Do 10 sierpnia kurs jest dostępny 30% taniej. Jestem autorem tego kursu.

8. Task runnery - prostsza praca w wielu repozytoriach
   https://hamvocke.com/blog/task-runners/
   INFO: Zapamiętywanie osobnych komend dla każdego repozytorium jest uciążliwe i łatwo o pomyłki. Zamiast za każdym razem zastanawiać się, czy musisz użyć 'npm run build', './gradlew build' czy może 'mvn package', możesz sobie zbudować uniwersalny zestaw krótkich poleceń (np. samo słowo "build" albo "test"), które uruchamiają to, czego akurat potrzebujesz w danym projekcie. Autor pokazuje kilka sposobów, jak to zrobić - np. prosty skrypt w Bashu, klasyczne make albo nowsze just. Skopiujesz stąd gotowe przykłady i w ten sposób ułatwisz sobie przełączanie się między projektami.

9. Przesyłanie danych w formacie JSON - co może się wysypać?
   https://blog.gaborkoos.com/posts/2026-08-03-Your-JSON-Is-Lying-to-You/
   INFO: Programy napisane w JavaScripcie często przesyłają dane między sobą w formacie JSON. Niestety podczas tego procesu duże liczby (np. numer konta bankowego, czy numer transakcji) mogą się delikatnie zaokrąglić, brakujące dane potrafią zniknąć, a data zamienić się w zwykły tekst, którego nikt automatycznie nie rozpozna jako datę. Program dalej działa, tylko operuje na nieco innych danych, niż powinien, a błąd wychodzi na jaw często w zupełnie innym miejscu systemu. Tekst pokazuje, dlaczego tak się dzieje, oraz jak zaprojektować sposób przesyłania danych, który nie zaskoczy Cię w ten sposób.

10. Błędy w aplikacji MOL pozwalały zmienić konto klienta w konto pracownika
    https://niebezpiecznik.pl/post/kazdy-mogl-byc-pracownikiem-stacji-benzynowej-mol-dzieki-bledom-w-apce-firma-zignorowala-zgloszenie/
    INFO: Badacz bezpieczeństwa analizował aplikację MOL Move zbudowaną na Salesforce i odkrył, że system akceptował dodatkowe pola przesyłane w zapytaniu, mimo że nie były one dostępne z poziomu samego interfejsu. Wystarczyło dosłać pole z odpowiednią wartością, aby zmienić typ konta na pracownicze. Dało się też bez żadnej weryfikacji wprowadzić zmiany w kilku innych wrażliwych elementach konta. Ale sama luka to dopiero połowa historii - w tekście przeczytasz też o procesie zgłaszania tej podatności i o tym, jak można by go ulepszyć jednym plikiem.

11. Pracownicy nieświadomie wynoszą dane do modeli LLM - zjawisko Shadow AI (film, 21 min)
    https://youtu.be/VOXOrQLGDBI
    INFO: Zdarza Ci się wklejać fragment umowy, kawałek kodu albo dokument klienta do ChataGPT czy Claude'a, aby szybciej skończyć zadanie? Nie rób tak ;) Nawet jeśli działasz w dobrej wierze, warto się zatrzymać, bo nie do końca wiesz, co dzieje się z tymi danymi po drugiej stronie. To zjawisko ma swoją nazwę - Shadow AI - i dotyczy praktycznie każdej firmy, która nie ustaliła jasno, z jakich narzędzi AI wolno korzystać do pracy z danymi firmowymi. Głośne przypadki (m.in. Samsunga) dowodzą, że nawet duże, dobrze zabezpieczone firmy traciły kontrolę nad danymi przez zwykłe kopiuj-wklej. Autor filmu pokaże Ci nie tylko zagrożenia z tym związane, ale też to, jak ograniczyć takie ryzyko.

12. Co się zmienia w kontroli rodzicielskiej w urządzeniach Apple?
    https://cert.orange.pl/aktualnosci/apple-wzmacnia-kontrole-rodzicielska-w-ios-co-zmieniaja-nowe-funkcje-dla-dzieci-i-rodzicow/
    INFO: Apple przebudowuje Screen Time i przenosi kontrolę z pojedynczych urządzeń na profil dziecka, dzięki czemu limity, zgody i blokady mają działać spójnie na iPhonie, iPadzie czy Macu. W tekście znajdziesz omówienie nowych funkcji, a te wykraczają daleko poza limity czasu ekranowego. Pojawia się więc okazja do refleksji - czy taka wzmocniona kontrola cyfrowa nie będzie dla dziecka zbyt dużym ograniczeniem? Z pewnością nie powinna ona być edukacją cyfrową na skróty. Jeśli jesteś rodzicem czy opiekunem - przeczytaj.

13. Whatbroke - sprawdź, czy agent AI wykonuje zadania po aktualizacji
    https://github.com/arthi-arumugam-git/whatbroke
    INFO: Załóżmy, że masz asystenta AI, który obsługuje zwroty pieniędzy klientom. Zmieniasz mu trochę instrukcje albo przełączasz go na nowszy model AI, a on nadal grzecznie odpowiada "Dobrze, załatwiam zwrot", tylko że w rzeczywistości przestał klikać przycisk "zwróć pieniądze". Klient dostaje miłą wiadomość, ale po pieniądzach słuch zaginął. Jeśli sprawdzisz tylko to, co agent odpowiedział, nic nie wykryjesz. Trzeba sprawdzić, co agent zrobił 'pod spodem' - i w tym pomaga narzędzie whatbroke. Bierze ono zapis dwóch sesji agenta (np. przed i po zmianie prompta czy modelu) i pokazuje różnicę w akcjach: które przyciski/funkcje aktywował, w jakiej kolejności itd. Zbierasz dane przez proxy, SDK dla Node/Pythona albo importujesz je wprost z popularnych narzędzi do monitorowania, które już pewnie masz podpięte. Narzędzie działa lokalnie, offline, bez kont i bez wysyłania trace’ów poza komputer użytkownika.

14. Dlaczego JavaScript Date przekłamuje daty i co z tym zrobić?
    https://blog.gaborkoos.com/posts/2026-07-21-Your-JS-Date-Is-Lying-to-You/
    INFO: Klasyczne API do obsługi dat w JavaScript potrafi zaskoczyć - miesiące liczone od zera, parsowanie dat UTC i związane z tym problemy ze strefami czasowymi to tylko niektóre z 'ciekawostek', które przyczyniają się do błędów w raportach, billingach, harmonogramach czy fitrach dat. W dodatku JS-owe Date nie poinformuje o błędzie, co sprzyja narastaniu niewidocznych problemów. Jak to obejść? Pomocny może być alternatywny sposób do pracy z datami i tekstem - Temporal - i tutaj przeczytasz o nim więcej. A jeśli nie chcesz od razu przepisywać całej aplikacji, autor podpowie Ci też, jak ograniczać błędy wynikające ze specyfiki Date.

15. GPT-5.6, Claude, Grok i Gemini odtwarzają znane obrazy - któremu poszło najlepiej?
    https://www.tryai.dev/blog/ai-drawing-arena-colored-pencils-claude-gpt-grok
    INFO: Modele AI dostały narzędzia przypominające prawdziwe przybory plastyczne - mogły wybrać ich kolor, nacisk, grubość itd. - i miały odtworzyć znany obraz albo narysować scenę z opisu. Każdy LLM podszedł do tego inaczej: jeden niemal w ogóle nie bawił się ustawieniami narzędzi, inny bez przerwy je przestawiał, a jeszcze inny bardzo często sprawdzał, jak mu idzie. Co ciekawe, modele zwykle osiągały najlepszy wynik gdzieś w połowie pracy, a dalsze poprawki psuły efekt. Trochę jak w życiu ;) W tekście zobaczysz nie tylko popisy plastyczne modeli językowych, ale też koszty takiej zabawy. Narzędzie testowe jest publicznie dostępne na GitHubie, więc możesz samodzielnie powtórzyć ten eksperyment.

16. Dwa lata kodowania z AI - wnioski praktyka
    https://devszczepaniak.pl/dlaczego-nie-warto-delegowac-kodowania-agentom-ai/
    INFO: Pewnie masz już za sobą sporo przeczytanych tekstów o minusach programowania z AI. Mimo to perspektywa autora może być ciekawa - pracował na nią intensywnie dwa lata. W tekście opisuje ryzyko, którego nie sposób zauważyć przy pierwszym zachłyśnięciu się sztuczną inteligencją i przyspieszeniu swojej pracy. Porusza też temat prostoty oprogramowania czy syndromu oszusta w kodowaniu. Przeczytaj, jeśli zależy Ci na balansie między używaniem agentów AI a własnym tworzeniem kodu.

17. Landing od AI jest zbyt generyczny? - skill dla agentów AI
    https://www.usehallmark.com/
    INFO: Fioletowy gradient, testimoniale bez twarzy, 3-kolumnowy grid nawet gdy jest to zbędne itd. - tak zwykle wyglądaja generyczne landing pages projektowane przez AI. Ale jest nadzieja - takich LP może być mniej, jeśli więcej osób dowie się o narzędziu Hallmark. Ten dodatek do Claude Code, Cursora i Codexa narzuca modelowi zestaw reguł projektowych i minimalizuje ryzyko, że AI zaproponuje powtarzalny design. Instalacja to jedna komenda, a przykłady 'przed i po' w repozytorium mówią same za siebie. Warto sprawdzić.

18. Benchmarki pokazują, że kod działa - ale co z jego utrzymaniem?
    https://github.com/humanlayer/advanced-context-engineering-for-coding-agents/blob/main/wsff.md
    INFO: Agenci AI samodzielnie piszą kod, testują go i wdrażają na produkcję, a ludzie w ogóle przestają go czytać – taka wizja może brzmieć kusząco. Jednak autor tekstu studzi ten entuzjazm. Zauważa, że modele AI są dziś trenowane i oceniane głównie na podstawie tego, czy kod działa - nie ma jednak szybkiego sposobu na sprawdzenie, czy kod jest dobrze zaprojektowany, ma sensowną architekturę, będzie łatwy do rozwinięcia za pół roku, czy nie robi bałaganu w strukturze projektu itd. Samo dorzucenie automatycznego code review nie rozwiąże problemu u źrodła. Co więc robić, aby ulepszyć pracę nad kodem we współpracy z AI? Zajrzyj do tekstu po możliwe rozwiązania.

19. Jak priorytetyzować pracę w startupie? - najlepiej wcale
    https://blog.staysaasy.com/p/the-best-prioritization-is-no-prioritization
    INFO: Autor tekstu bez ceregieli rozprawia się z popularnymi frameworkami do priorytetyzacji (np. RICE czy modelem Kano) - jego zdaniem w przypadku startupów najważniejsze jest po prostu działanie, a nie wyznaczanie priorytetów. Sprawdź, jakie ma argumenty i jakie alternatywy dla priorytetyzacji proponuje. Taka perspektywa może Ci się przydać, jeśli zarządzasz zespołem produktowym albo prowadzisz startup i czujesz, że kolejne planowanie - zamiast dawać korzyści - tylko zjada czas.

20. Claude Code + Opus 5 vs pośredni prompt injection - pokonały go obrazki
    https://veganmosfet.codeberg.page/posts/2026-07-27-opus5/
    INFO: Autor przeprowadził serię eksperymentów sprawdzających odporność Opusa 5 pracującego w Claude Code na tzw. pośredni prompt injection - czyli sytuację, w której złośliwa instrukcja nie pochodzi od użytkownika, tylko jest ukryta w treści analizowanej przez model. Za pomocą steganografii (techniki chowania informacji wewnątrz innych plików) autor ukrył instrukcje w README.jpg i przekazał je modelowi. Z tekstu dowiesz się, w którym miejscu zawiodła deklarowana ostrożność Opusa 5 i jak wypada on na tle innych testowanych modeli. Był to eksperyment prowadzony w kontrolowanych warunkach, bez trybu ograniczającego uprawnienia modelu - czyli scenariusz, przed którym ostrzega się każdego, kto uruchamia agentów kodujących z pełnym dostępem do systemu. Warto zobaczyć, jak agent może uruchomić potencjalnie szkodliwy kod z obrazu - i dlaczego sandbox oraz ludzka weryfikacja wciąż są konieczne.

21. Twórca Jamcordera: hardware nie jest tak trudny, jak mówią
    https://chipweinberger.com/articles/20260719-hardware-is-not-so-hard
    INFO: Kiedy osią Twojej kariery zawodowej był software i bierzesz się za budowanie własnego sprzętu, najwięcej problemów spodziewasz się prawdopodobnie przy części hardware'owej. A tu niespodzianka. Więcej przeczytasz o tym tekście - autor opowiada o swoim doświadczeniu w budowaniu Jamcordera, prostego urządzenia do automatycznego nagrywania gry na pianinie. Dzieli się też praktycznymi poradami przydatnymi dla każdego, kto myśli o własnym produkcie fizycznym.

22. Jak projektować interfejsy dla osób niewidomych?
    https://tetralogical.com/blog/2026/04/02/designing-for-people-who-are-blind/
    INFO: Dobrze wyglądająca strona i dobrze zaprojektowana strona to niekoniecznie to samo. Dla kogoś, kto porusza się po niej wyłącznie słuchem, piękna hierarchia wizualna po prostu nie istnieje. Jak więc projektować interfejsy, aby osoby niewidome mogły z nich korzystać? Okazuje się, że sama zgodność z formalnymi wytycznymi dostępności (WCAG) to nie wszystko, a przy projektowaniu przydaje się zwykła ludzka empatia i wzgląd na rzeczywiste doświadczenie użytkownika. Więcej o tym przeczytasz w tekście - znajdziesz tu też proste do wdrożenia zasady dotyczące organizacji treści, nazewnictwa czy długości komunikatów. Jeśli myślisz "niewielu niewidomych wchodzi na moją stronę, więc dostępność interfejsu mnie nie interesuje", to pomyśl, że Google, Bing, czy agenci AI zachowują się dokładnie jak niewidomi - dla nich struktura danych i dostępność to super ważna sprawa.

23. Natywny HTML czy ARIA? Jak budować komponenty rozwijane na stronie www
    https://piccalil.li/blog/use-cases-for-aria-expanded/
    INFO: Strony internetowe mają specjalne atrybuty (tzw. ARIA), które 'mówią' czytnikom ekranu dla osób niewidomych, co dokładnie dzieje się z danym elementem - np. czy menu jest akurat otwarte, czy zwinięte. Jednym z takich atrybutów jest aria-expanded, który programiści dodają czasem 'na wszelki wypadek' przy każdym rozwijanym elemencie - ale to nie zawsze jest potrzebne, a czasem wręcz przeszkadza. Autor tekstu wyjaśnia różnicę i pokazuje, gdzie ARIA faktycznie coś komunikuje, a gdzie wystarczy natywny HTML. Jeśli budujesz interfejsy i zależy Ci na ich dostępności, to będzie dla Ciebie przydatne.

24. Co logi serwera mówią o ruchu z narzędzi AI
    https://evilmartians.com/chronicles/which-ai-actually-reads-your-site-two-months-of-llm-traffic-measured
    INFO: Zamiast polegać na ogólnych poradach na temat optymalizacji strony pod AI, jedna z firm konsultingowych postanowiła sprawdzić logi własnego serwera. Przez dwa miesiące mierzyli ruch, którego nie widać w Google Analytics (bo klienci AI zwykle nie uruchamiają JavaScriptu). Wyniki były ciekawe - każde narzędzie AI zachowuje się inaczej i oczekuje innych formatów treści, a ukryte na stronach wskazówki dla AI czasem są bezużyteczne. Może ten eksperyment zainspiruje Cię do zmierzenia ruchu u siebie czy Twojego klienta, zanim przystąpisz do optymalizacji.

25. Własna telegazeta na Raspberry Pi z Vbit2 (film, 12 min)
    https://youtu.be/CxzJewW7REc
    INFO: Pamiętasz moment ładowania się Telegazety? Dziś możesz to odtworzyć z użyciem Raspberry PI. Autor pokazuje, jak zbudować w pełni działającą, prywatną wersję teletextu (bo tak nazywa się to poza Polską) przy pomocy oprogramowania Vbit2: jak to zainstalować, wybrać źródło treści i dobrać przeglądarkę pozwalającą nawigować numerowanymi stronami dokładnie tak, jak kiedyś na pilocie. Na razie to lokalny projekt widoczny na komputerze, ale autor zapowiada podłączenie tego do prawdziwego sygnału telewizyjnego, aby można było zobaczyć Telegazetę na ekranie telewizora. Jeśli lubisz klimat retro i eksperymenty z Raspberry Pi, może Cię to zaciekawić.

26. Algorytm sortowania inspirowany grupowaniem klocków
    https://cassidoo.co/post/clustering-tiles/
    INFO: Coś, co robisz ręcznie bez zastanowienia, wcale nie jest proste do opisania w sposób zrozumiały dla maszyny. To z grubsza refleksja autorki tekstu, która w sortowaniu klocków z dzieckiem dostrzegła algorytm (nietypowy sposób grupowania elementów na liście przez odwracanie jej fragmentów), a następnie przełożyła go na kod w JavaScript. Z codziennej obserwacji zrobiło się ciekawe ćwiczenie - a przy okazji dowód na to, jak trudno wyłączyć mózg programisty nawet będąc daleko od komputera ;)

27. No AI Slop - narzędzie do usuwania typowych konstrukcji AI z tekstów
    https://github.com/petergyang/no-ai-slop
    INFO: Jak nie dokładać swojej cegiełki do zalewu takich samych treści z AI w internecie, ale nie rezygnować też z generowania tekstów w ten sposób? Pomocny może być 'No AI Slop', czyli gotowy skill do Claude Code, Codex, ChatGPT i podobnych narzędzi, który wyłapuje ponad 20 typowych, powtarzalnych konstrukcji charakterystycznych dla tekstów pisanych (albo redagowanych) przez AI. Rozprawia się z kultowym już 'to nie X, to Y', rozwlekłymi wstępami czy pustosłowiem przebranym za głęboką refleksję. Zainstalujesz go jednym poleceniem wklejonym prosto do agenta. Narzędzie nie było zastosowane do przygotowania opisów w tym newsletterze ;)

28. Dlaczego dostęp do super modelu AI przestaje być trwałą przewagą? Koszt inferencji
    https://future.lulzx.space/blog/falling-floor.html
    INFO: Budujesz biznesową przewagę na tym, że korzystasz z lepszego modelu AI niż konkurencja? Niestety ta przewaga ma swój termin ważności. Koszt uzyskania tego samego poziomu możliwości modelu spadł w ciągu dwóch lat wielokrotnie - i to nie jest ogólnikowe "AI tanieje", tylko mierzalna kolej rzeczy. Inferencja, czyli pojedyncza odpowiedź modelu na Twoje pytanie, robi się tania na tyle szybko, że to, co dziś wyróżnia Twój produkt, za dwa lata będzie miał tanio prawie każdy. Z tekstu dowiesz się więcej o tym zjawisku z dwóch stron, czyli dlaczego koszt pojedynczego zapytania spada, a jednocześnie rosną wydatki firm na AI i co może dać Twojej firmie stałą przewagę, skoro sam dostęp do modelu AI to za mało.

29. Jak projektować czytelne teksty, fonty i grafiki dla osób z wadami wzroku
    https://legibility.info/
    INFO: To serwis zbierający aktualny stan wiedzy na temat projektowania czytelnej komunikacji wizualnej dla osób słabowidzących i niewidomych. Znajdziesz tu m.in. praktyczne kalkulatory (kontrastu, rozmiaru fontu), przykłady tekstów, które są trudne albo wręcz niemożliwe do odczytania, oraz osobną sekcję poświęconą specyfice tekstu w wideo. Każda z ośmiu interaktywnych sekcji kończy się krótkim podsumowaniem zaleceń, więc możesz też po prostu przeskanować wnioski bez czytania całości. Jeśli jednak chcesz projektować komunikację wizualną dostępną dla jak największej grupy osób, warto zapoznać się z całością.