DeepSeek-R1-0528 Release
Tak, znowu DeepSeek :D, tym razem ze swoim flagowym modelem, który ma poprawioną wydajność w testach porównawczych, ulepszone możliwości front-endu, zmniejszoną liczbę halucynacji i oferuję obsługa wyjścia w formacie JSON i wywoływania funkcji (tak, zgadza się – agenci tu są ;))
Model Context Protocol (MCP) dostępny w Microsoft Copilot Studio
Wcześniej już zapowiedziane i częściowo udostępniane wsparcie na MCP w końcu oficjalnie ogłoszone przez Microsoft dostępność Model Context Protocol (MCP) w Copilot Studio. MCP umożliwia łatwą integrację zewnętrznych danych i narzędzi (np. API, źródeł wiedzy) z aplikacjami AI w Copilot Studio, pozwalając szybciej tworzyć i rozwijać inteligentne agenty bez zbędnej ręcznej konfiguracji.
- https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/model-context-protocol-mcp-is-now-generally-available-in-microsoft-copilot-studio/
- https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/agent-extend-action-mcp
VS Code: Open Source AI Editor
Taka trochę ciekawostka – zespół VS Code ogłosił, że ich edytor staje się otwartoźródłowym narzędziem AI. Planowane jest udostępnienie kodu rozszerzenia GitHub Copilot Chat na licencji MIT oraz przeniesienie jego funkcji bezpośrednio do rdzenia edytora. Otwarcie kodu ma pozwolić społeczności lepiej rozwijać i integrować własne rozszerzenia AI. Kod powinien być dostępny w najbliższych tygodniach. Poza kodem mamy otrzymać też infrastrukturę testów promptów. To bardzo ciekawy kod i trochę ucieczka do przodu przy rosnącej konkurencji ze strony np. Cursora.
Circuit tracing – narzędzia od Anothropic
Anthropic ogłosił otwarcie kodu narzędzi do circuit tracing w dużych modelach językowych. Biblioteka open-source pozwala generować grafy atrybucji, które częściowo pokazują, jakie wewnętrzne kroki wykonał model. Narzędzie umożliwia tworzenie takich grafów dla popularnych modeli o otwartych wagach. Dodatkowo, dzięki współpracy z Neuronpedia, dostępny jest też interaktywny interfejs do ich eksploracji, adnotacji i udostępniania.
DeepSeek-Prover-V2
model open source zaprojektowany do formalnego dowodzenia twierdzeń w Lean 4 (język programowania funkcyjnego) z oknem kontekstowym do 32k. Bazą do budowy modelu był DeepSeek-V3.
Do dalszej analizy:
- Train Real-World Long-Horizon Agents via Reinforcement Learning – https://novasky-ai.notion.site/skyrl-v0
- Alibaba Qwen3 i zagrożenie dla gigantów w USA https://techhq.com/2025/05/us-tech-giants-face-new-challenge-as-alibabas-qwen3-narrows-the-ai-gap/
- Google AMIE – https://www.artificialintelligence-news.com/news/google-amie-ai-doctor-learns-to-see-medical-images/
- Lockheed i Meta – https://www.ibm.com/think/news/live-from-think-2025
- OpenAI wstrzymuje przejście na profil for-profit: https://www.theguardian.com/technology/2025/may/05/openai-non-profit-elon-musk
