Polski model pierwszy wśród otwartych w JevBench

Polski model basal-omni-1.0-ultra zdobył 82,5 pkt w rankingu JevBench i był pierwszy wśród modeli z otwartymi wagami. Z zamkniętymi systemami API był drugi, za kettei-fat firmy Sqwish (86,3 pkt). To projekt Remigiusza Kinasa, nie konkurent ChatGPT. JevBench nie ocenia tekstów ani kodu, tylko decyzje na 1500 przypadkach z gotowymi opcjami. Liczy się trafność i kalibracja, czyli zgodność deklarowanej pewności z rzeczywistą skutecznością. Basal ma automatyzować decyzje, które firmy podejmują tysiące razy dziennie. Po doliczeniu szybkości i kosztu jest trzeci wśród 184 otwartych modeli.

Ministerstwo Cyfryzacji i Naczelny Sąd Administracyjny podpisały list intencyjny w sprawie AI w sądownictwie administracyjnym. Asystenta Urzędniczego AI przetestuje 30 pracowników NSA, a każdy dokument z systemu musi zaakceptować sędzia. Narzędzie ma streszczać dokumenty i analizować prawo. Z pilotażu powstanie asystent sędziego, a resort wesprze wdrożenie modelu PLLuM. NSA przekaże NASK orzeczenia wyłącznie do doskonalenia narzędzi AI.

Według Polskiego Związku Centrów Danych ciepło z serwerowni mogłoby docelowo pokryć 17% zapotrzebowania ciepłownictwa systemowego. Do 2030 r. roczny potencjał odzysku sięgnie niemal 19 700 TJ, ponad 7% krajowego ciepła sieciowego. Dziś centra danych mają ok. 250 MW, a do 2031 r. mogą przekroczyć 550 MW. Warunkiem jest wspólne planowanie infrastruktury cyfrowej i ciepłowniczej oraz opłacalność inwestycji.