Model o 70 mld parametrów generuje jeden token w jednym przebiegu przodowym (forward pass), przy czym każda taka operacja powoduje ponowne wczytywanie wag z pamięci VRAM, obliczanie mechanizmu uwagi na całym kontekście oraz synchronizację pamięci. W odstępach między tokenami GPU pozostaje nieczynne, czekając na wyznaczenie zależności sekwencyjnych.

Systemy AI oparte na pojedynczym agencie osiągnęły szczyt w 2025 roku — podawałeś jeden model językowy (LLM), kilka narzędzi i cel, a on справiał się z umiarkowanym powodzeniem w zadaniach o ograniczonym zakresie.

Dwa operacje zapisu, które powinny zostać wykonane wspólnie, w końcu niepowodzą się osobno.

Twój serwis zamówień zapisuje zamówienie w bazie danych, a następnie publikuje zdarzenie order.created w brokerze wiadomości.

Interfejs context.Context w języku Go jest wystarczająco prosty, by można go było użyć błędnie — i to właśnie jest problem.

Rozwój oparty na specyfikacji to jeden z tych pomysłów, do których inżynierowie oprogramowania sięgali wcześniej, a następnie odkładali na bok, gdy wysiłek przestawał się opłacać.

Spec-Driven Development weszło w 2026 rok jako poważna odpowiedź deweloperów na dryf w vibe codingu.

Rekordy decyzji to brakująca warstwa pamięci w rozwoju oprogramowania wspieranym przez AI. Łączą one nie tylko to, co zostało zbudowane, ale i dlaczego — a ta różnica staje się kluczowa, gdy to narzędzia AI piszą Twój kod.

Obsługa błędów w Go jest łatwa do krytykowania. Każdy programista Go setki razy pisał ten kod:

Testowanie kodu Go uruchamianego współbieżnie zawsze wymagało pewnej dyscypliny. Gorutyny są tanie, kanały proste, a anulowanie kontekstu jest idiomsatyczne — pracownicy tła i timery są wszędzie w rzeczywistych usługach Go.

Pierwszy rok protokołu Agent2Agent Google (zazwyczaj skracanego do A2A) był dość niezwykły.

Agenci pollingowi to jedna z najmniej glamour części architektury asystentów AI, ale jednocześnie jedna z najbardziej przydatnych.

Protokół A2A, skrótem od Agent2Agent Protocol, to otwarty standard komunikacji między niezależnymi systemami agentów AI.

Architektura agentów AI zaczyna dzielić się na dwie warstwy.

CQRS to jeden z tych wzorców, który jest często przesadnie promowany, nadmiernie skomplikowany i niekiedy błędnie diagnozowany jako lekarstwo na nudny, zwykły CRUD.

Mermaid to narzędzie do tworzenia diagramów oparte na tekście, przeznaczone dla osób, które wolą pisać diagramy niż przeciągać kwadraty po płótnie. Wykorzystuje składnię podobną do Markdownu do opisu schematów blokowych, diagramów sekwencji, diagramów klas, maszyn stanów, osi czasu, diagramów Gantta, diagramów relacji encji i wielu innych.

Organizowanie notatek według tematów brzmi logicznie, dopóki nie masz notatek na temat PostgreSQL w pięciu różnych folderach i nie możesz znaleźć tej, która ma znaczenie dla problemu dnia.