WEBFLUX.PL
  • Agentic Web
    • Anatomia LLM
    • AI Visibility
    • Anatomia agenta AI
      • Ewaluacja trajektorii agenta — nie tylko wynik, ale droga do niego
      • Jak oceniać agenta w n8n — ewaluacja bez frameworka testowego
      • Observability agenta po deploymencie — jak wiedzieć że coś się zepsuło zanim użytkownik zgłosi
    • Agentic Commerce
      • Asystent zakupowy AI
    • Agentic Advertising
    • agentic enterprise
    • AI Act dla agentic web — mapa regulacji, nie porada prawna
    • google-io-2026
    • Słownik Agentic Web
    • Narzędzia
      • MCP na części pierwsze
      • webMCP
      • Antigravity 2
      • Formaty obrazu w 2026: przewodnik po całej serii (który wybrać i kiedy)
    • Gry
      • AI Website Tycoon
      • Wykorzystanie MCP: Krzyżówka
      • Wykorzystanie MCP: Agentic Quest
  • Gotowość strony na agenta
  • WordPress AI
    • AI a ekonomika WordPressa
    • Divi
      • Aktualizacje Divi 5 – co się zmieniło i co to oznacza
      • Strona w Divi – warsztat
    • WordPress 7.0 – przewodnik po najważniejszych zmianach
    • Bezpieczeństwo WordPress
  • SEO i widoczność
    • Semantyka
    • Dostępność
    • Agent-ready
  • Budujemy Agentic Web
    • Narzędzia iFox.pl
    • Bezpieczeństwo Agentic Web
Wybierz Stronę
Skąd AI wie, że istniejesz — indeksy, dane treningowe i wyszukiwanie na żywo

Skąd AI wie, że istniejesz — indeksy, dane treningowe i wyszukiwanie na żywo

przez Łukasz | lip 8, 2026 | AI Visibility

Systemy AI czerpią wiedzę o firmach z trzech odrębnych źródeł: z danych treningowych (tego, co model zapamiętał podczas nauki), z wyszukiwania na żywo (tego, co znajdzie w indeksach w momencie pytania) oraz z treści podanej wprost w rozmowie. Dla widoczności firmy...
Nowsze Wpisy »

Ostatnie wpisy

  • Nie pomyłka, tylko data ważności. Sprawdziłem własny tekst o CSS i dostałem 8/20 kontra 20/20
  • Gdzie kończy się model — granica między modelem, pętlą i agentem
  • Modele rozumujące — czym różni się „thinking” i kiedy za nie przepłacasz
  • Rozmiar, kwantyzacja, destylacja — kiedy mniejszy model wygrywa
  • Dlaczego długi kontekst jest drogi — KV cache i koszt kwadratowy

Najnowsze komentarze

Brak komentarzy do wyświetlenia.

Podziękowania za design dla: Studio.iFox.pl

Czego szukasz?

Powiedz czym się zajmujesz — pokażę co warto przeczytać.

odpowiedzi generuje AI · sprawdź źródła