Wielkie modele językowe (LLM) są jak silniki Formuły 1 – potężne, zdolne do niezwykłych osiągnięć, ale jednocześnie niezwykle kosztowne w utrzymaniu. Każde zapytanie, każda generowana odpowiedź pochłania ogromne zasoby obliczeniowe, co dla wielu firm i instytucji badawczych staje się barierą nie do przeskoczenia. Od lat branża AI mierzy się z fundamentalnym dylematem: jak zwiększać dokładność i możliwości modeli, nie wpadając jednocześnie w spiralę rosnących kosztów i zużycia energii? Badanie o...