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.
Agentic AI Systems
Rozwój autonomicznych systemów AI zdolnych do planowania, reasoning i wykonywania złożonych zadań. Multi-agent frameworks i tool-using agents.
Computer Vision
Zaawansowane badania w zakresie object detection, segmentation, face recognition i medical image analysis. SOTA modele i custom architectures.
MLOps & Infrastructure
Research w zakresie production ML systems, model monitoring, automated retraining i scalable deployment strategies.
R&D w modelu Liquid Enterprise
Nie mamy waterfall research process. Mamy eksperymentalne swarmy, które równolegle testują hipotezy i budują 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.
Aktualne Projekty
Custom LLM for Polish Language
Badania nad custom LLM specjalnie dla języka polskiego z fokusem na domain-specific applications.
Umożliwia budowę precyzyjnych systemów AI dla administracji, prawa i finansów w języku polskim.
Autonomous AI Agents Framework
Rozwój frameworka dla autonomicznych AI agents z możliwością planowania i wykonywania złożonych zadań.
Automatyzacja procesów biznesowych wymagających wieloetapowego rozumowania i decyzyjności.
Medical AI Research
Współpraca z uczelniami medycznymi w zakresie AI dla diagnostyki obrazowej.
Wsparcie lekarzy w szybszej i dokładniejszej diagnostyce, ratowanie życia pacjentów.
MLOps Platform Research
Badania nad next-gen MLOps platform dla enterprise ML systems.
Redukcja czasu wdrożenia modeli AI z miesięcy do dni, obniżenie kosztów utrzymania o 60%.
Współpraca Badawcza
Uczelnie
- Politechnika Warszawska
- Uniwersytet Warszawski
- AGH Kraków
- Politechnika Wrocławska
Instytuty Badawcze
- Instytut Podstaw Informatyki PAN
- NASK
- Instytut Chemii Organicznej PAN
Tech Partners
- OpenAI
- Anthropic
- Google Cloud AI
- NVIDIA AI
- Microsoft Research
Publikacje Naukowe
Efficient Fine-tuning of Large Language Models for Domain-Specific Applications
NeurIPS 2025 Workshop on Efficient ML
brillQ AI Research Team
Multi-Agent Systems for Complex Task Orchestration
ICML 2024 Workshop on Autonomous Agents
brillQ AI Research Team
Real-time Medical Image Segmentation using Optimized U-Net Architectures
MICCAI 2024
brillQ AI Research Team
Zainteresowany współpracą badawczą?
Porozmawiajmy o wspólnych badaniach i budowie rozwiązań AI nowej generacji
Kontakt