diff --git a/pages/students/2020/david_kostilnik/README.md b/pages/students/2020/david_kostilnik/README.md
index b0a03606a5..5695596c9a 100644
--- a/pages/students/2020/david_kostilnik/README.md
+++ b/pages/students/2020/david_kostilnik/README.md
@@ -29,6 +29,20 @@ Zadanie:
 3. Navrhnite a vykonajte experimenty pre vyhodnotenie dotrénovaného modelu.
 4. Vyhodnotťte experimenty a navrhnite zlepšenia. 
 
+Stretnutie 13.2.2025
+
+Stav:
+
+- Napísaná teória - neviem?
+- Práca na trénovaní mbert pomocou MS MARCO na úlohe extraktívnej QA čo nesedí so zadaním.
+- Fuzzy matching na vyhľadanie odpovede v datasete.
+
+Úlohy:
+
+- Pokračujte v otvorených úlohách týkajúcich sa SBERT, pracujte na texte DP.
+- Pozrite si a vyskúšajte repozitár https://github.com/hladek/slovak-retrieval, skript train-bi-mnlr.py. Upravte skript pre trénovnaie na MS MARCO. Natrénujte a vyhodnotte viac modelov.
+- Naštudujte si metódy vyodnotenia vektorových modelov (MTEB a beir). Vyskúšajte skripty pre vyhodnotenie v danom repozitári (MTEB a BEIR).
+- Skripty dajte na KEMT GIT.
 
 Stretnutie 29.10.2024
 
@@ -41,7 +55,7 @@ Stav:
 
 - Podrobne si naštudujte a vyskúšajte framework Sentence Transformers https://sbert.net/index.html. Využite Google Colab na príklady.
 - Podrobne si naštudujte databázu MS MARCO. Zistite a vyskúšajte dotrénovanie anglického modelu typu BERT (bert, roberta, xlm, deberta ...) na databáze MS Marco.
-- Píšte si poznámky o tom čo ste zistili o SBERT. Použite odkazy na vedecké články. Vedecké článkuý nájdete na Google Scholar.
+- Píšte si poznámky o tom čo ste zistili o SBERT. Použite odkazy na vedecké články. Vedecké články nájdete na Google Scholar.
 
 Zásobník úloh:
 
diff --git a/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md b/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md
index 73c008eff5..c4c2ce82ba 100644
--- a/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md
+++ b/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md
@@ -36,6 +36,32 @@ Vyhľadávanie právnych informácií pomocou neurónových sietí
 
 RAG: Generovanie jazyka s pomocou vyhľadávania - Retrieval augmented generation
 
+13.2.2025
+
+Stav:
+
+- Funguje QA nad databázou liekov.
+- Autentifikacia cez Google.
+- História sa ukladá do Postgres DB  na AWS.
+- Používa sa Mistral Large. Slovenský Mistral nefunguje lebo ho treba dotrénovať. 
+- Vektorový model paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
+- Projekt beží cez Docker, sú hotové aj Docker skripty.
+- V texte je osnova a draft. Treba ešte pracovať hlavne na teoretickej časti - odbornej literatúre.
+
+Úlohy:
+
+- Pokračujte v práci na texte.
+- Skúste vyhodnotiť navrhnutý systém. Pripravte dotazník. Osloviť kolegov aby to vyskúšali a slovne vyhodnotili systém.
+- dajte nové kódy na git.
+
+Zásobník úloh:
+
+- Zlepšite logiku dialógu. Jazykový model by sa mal správať ak inteligentný agent - mal by mať definovaný cieľ konverzácie. 
+- Definujte ciele dialógu - čo by mal agent vedieť pre úspešnú odpoveď. Napr. Interakcie s liekmi. Sú lieky na predpis? Aké sú podrobnejšie symptómy choroby? Suchý kašeľ alebo vykašliavanie? Koľko rokov má pacient? Aká anamnéza je dôležitá.
+- Preštudujte si metodiku REACT a Chain of Thought. https://arxiv.org/abs/2210.03629  
+
+
+
 8.11.2024
 
 Stav: