Badania i rozwój AI w brillQ

Śledzimy i implementujemy najnowsze badania z zakresu AI. Współpracujemy z uczelniami, instytucjami badawczymi i tech giants w rozwoju cutting-edge AI technologies.

Nasze R&D nie istnieje dla publikacji. Istnieje po to, by budować przewagę konkurencyjną klientów.

Obszary Badawcze

Large Language Models

Badania nad custom LLM training, fine-tuning, RAG systems i prompt engineering. Eksperymentujemy z najnowszymi architekturami GPT, LLaMA, Mistral.

•Custom LLM Training

•Fine-tuning & LoRA

•RAG Optimization

•Prompt Engineering Research

Agentic AI Systems

Rozwój autonomicznych systemów AI zdolnych do planowania, reasoning i wykonywania złożonych zadań. Multi-agent frameworks i tool-using agents.

•Multi-Agent Collaboration

•Autonomous Planning

•Tool-using Agents

•ReAct & CoT Research

Computer Vision

Zaawansowane badania w zakresie object detection, segmentation, face recognition i medical image analysis. SOTA modele i custom architectures.

•Medical Imaging AI

•Real-time Detection

•Semantic Segmentation

•Vision Transformers

MLOps & Infrastructure

Research w zakresie production ML systems, model monitoring, automated retraining i scalable deployment strategies.

•Model Monitoring

•A/B Testing

•Distributed Training

•Edge Deployment

R&D w modelu Liquid Enterprise

Nie mamy waterfall research process. Mamy eksperymentalne swarmy, które równolegle testują hipotezy i budują Core IP.

Experimental Swarms

Parallel Exploration

Równoległe eksplorowanie nowych architektur

Dedykowane swarmy badawcze testują równolegle różne architektury AI, algorytmy i podejścia. Każdy swarm ma swoją hipotezę i autonomicznie eksperymentuje.

Autonomous Validation

Self-organizing

Swarmy weryfikują hipotezy niezależnie

Nie czekamy na approval committees. Każdy swarm autonomicznie testuje feasibility, analizuje wyniki i weryfikuje czy approach działa w praktyce.

Core IP Synthesis

Orchestration Layer

Successful patterns stają się Core IP

Działające rozwiązania integrujemy do orchestration layer jako reusable capabilities. To nie kod w repo — to orchestrable intelligence modules.

Multi-Domain Deployment

Instant Scale

Jednoczesne wdrożenie wszędzie

Nowe Core IP capabilities natychmiast dostępne dla: consulting swarms dla klientów, własnych systemów AI, treści szkoleniowych i publikacji.

Continuous Evolution

Feedback Loops

Swarmy uczą się z deploymentu

Każde wdrożenie generuje feedback. Swarmy analizują performance, identyfikują bottlenecks i autonomicznie ewoluują Core IP.

Tradycyjne R&D to linearny waterfall: eksploracja → walidacja → prototyp → produkt → deployment.

Liquid Enterprise R&D to równoległe swarmy, które eksperymentują autonomicznie i budują Core IP dostępny natychmiast dla wszystkich obszarów biznesu.