Silicijumska dolina, predvođena kompanijom OpenAI, pokreće novu revoluciju u interakciji sa tehnologijom, kladeći se na audio-prvi pristup i najavljujući "rat ekranima". Prema izveštajima, OpenAI je ujedinio svoje inženjerske i istraživačke timove kako bi značajno unapredio svoje audio modele, pripremajući teren za lansiranje audio-fokusiranog ličnog uređaja u narednih godinu dana.

Tehnološki gigant Meta Platforms, matična kompanija Facebooka i Instagrama, napravio je značajan korak u trci za dominacijom u veštačkoj inteligenciji (AI) objavivši akviziciju startapa Manus AI za sumu koja prelazi 2 milijarde dolara. Ova vest, koja je odjeknula krajem prošle godine, signalizira Metinu ozbiljnu nameru da ubrza razvoj takozvanih "opštih AI agenata" (General AI Agents).

Veštačka inteligencija ulazi u novu fazu sa razvojem Agentnog AI (Agentic AI) – sistema koji su sposobni da preduzmu autonomne akcije i obavljaju zadatke bez stalnog ljudskog nadzora [1]. Ovi agenti prelaze put od pasivnih četbotova do aktivnih pomoćnika koji mogu samostalno da planiraju i izvršavaju složene zadatke, poput rezervisanja putovanja ili upravljanja radnim procesima. Iako još uvek nisu savršeni, njihov potencijal za transformaciju poslovanja i svakodnevnog života je ogroman [1].

Ako ste se u 2025. godini susretali sa gomilom nekvalitetnog sadržaja generisanog veštačkom inteligencijom, niste jedini. Fenomen je dobio i svoje ime: "AI Slop" (AI bljuvotina), a rečnici su ga proglasili jednom od reči godine [1]. Ovaj "slop" – sadržaj niskog kvaliteta proizveden u velikim količinama – doveo je do zamora korisnika i postavio pitanje o ograničenjima trenutne generacije velikih jezičkih modela (LLM).

Dok veštačka inteligencija (VI) nastavlja da transformiše globalnu ekonomiju, njena ekološka cena postaje sve veća tema za debatu. U decembru 2025. godine, ova dilema je došla u fokus kroz dva ključna događaja: izveštaje o masivnim emisijama ugljen-dioksida i kontroverznu politiku Evropske unije [1] [2].

U neprestanoj trci za dominacijom u veštačkoj inteligenciji, decembar 2025. godine obeležen je žestokom konkurencijom između dva tehnološka giganta, OpenAI-ja i Googla. OpenAI je predstavio GPT-5.2, svoj najnoviji i najsposobniji model, dok je Google lansirao Gemini 3 i najavio povratak svojih pametnih naočara, sada pokretanih veštačkom inteligencijom [1] [2].

Gotovo je nemoguće proći kroz dan bez susreta sa veštačkom inteligencijom. Modeli poput ChatGPT-a, Clauda i Geminija postali su sveprisutni, delujući kao super pametni autokomplet na steroidima. Njihov zadatak je jednostavan, ali impresivan: na osnovu ogromne količine podataka na kojima su trenirani, oni predviđaju sledeću najverovatniju reč u rečenici. Oni su neverovatno korisni, ali njihov pristup je u suštini sofisticirano prepoznavanje obrazaca.

Verovatno vam je poznat osećaj: pretplatite se na moćnog AI asistenta za kodiranje kao što je Claude, i u početku ste oduševljeni. Kod je elegantan, rad je efikasniji, a mogućnosti deluju beskrajno. Međutim, ubrzo se javljaju problemi – neočekivani bagovi, iznenadno popunjavanje prozora za kontekst i prekinuti odgovori, sve do trenutka kada generisani kod iznenada nestane sa ekrana, a vaši tokeni odu u nepovrat.

Većina korisnika pristupa Gemini AI kao naprednom Google pretraživaču, postavljajući mu pitanja i tražeći informacije. Iako je koristan za to, ovakav pristup zanemaruje njegove najmoćnije, skrivene mogućnosti. Mnoge od najimpresivnijih funkcija nalaze se duboko u menijima, nepoznate prosečnom korisniku. Svrha ovog teksta je da demistifikuje i predstavi sedam "skrivenih" funkcija koje će vam omogućiti da transformišete Gemini iz običnog AI asistenta u moćnu platformu pomoću koje ćete graditi softver, sprovoditi dubinska istraživanja i automatizovati čitav vaš radni proces.

Hugging Face (huggingface.co) je vodeća svetska online platforma i zajednica za veštačku inteligenciju (AI) i mašinsko učenje, često nazvana "GitHub-om za AI". Osnovana 2016. godine u Francuskoj kao startup za obradu prirodnog jezika, danas (od 2026.) služi kao centralno čvorište gde istraživači, programeri, startupovi i giganti poput Googla, Microsofta i Mete dele, razvijaju i koriste AI resurse. Sa preko 15 miliona korisnika i hiljadama dnevnih doprinosa, platforma je ključna za demokratizaciju AI-a kroz otvoreni kod.

Dok veštačka inteligencija donosi neverovatne inovacije, njena ekološka cena postaje sve veća briga. Novi izveštaj otkriva da je AI bum u 2025. godini generisao do 80 miliona tona emisije ugljen-dioksida (CO2) [1].

Novi model veštačke inteligencije pod nazivom Qwen-Image-2512, koji je razvio tim kompanije Alibaba kao direktan odgovor na Guglov Gemini 3 Pro. Dok Guglov model nudi vrhunske performanse u kreiranju složenih infografika i slajdova, on ostaje strogo zatvoren i skup alat dostupan samo preko njihove infrastrukture. Nasuprot tome, Qwen-Image-2512 donosi sličan nivo kvaliteta, realistične prikaze i precizno ispisivanje teksta, ali uz potpunu otvorenost koda i licencu koja omogućava besplatnu komercijalnu upotrebu. Izvor naglašava da ovakav pristup omogućava preduzećima bolju kontrolu troškova, veću privatnost podataka i mogućnost prilagođavanja modela sopstvenim potrebama. Na kraju, tekst zaključuje da se granica između vlasničkih i open-source rešenja briše, jer novi modeli ...

U današnjem investicionom pejzažu zasićenom veštačkom inteligencijom, primarni izazov za lidere i profesionalce postao je razlikovanje fundamentalnog tehnološkog pomaka od spekulativnog hajpa. Diskusija se kreće između dve krajnosti: s jedne strane je strah da će AI u potpunosti zameniti ljudski rad, a s druge preterani optimizam koji najavljuje tehnološku utopiju iza ugla.

Svaki programer koji se vratio sopstvenom kodu nakon nekoliko nedelja ili meseci osetio je poznato. Sećate se karakteristika, strukture i većine odluka koje su donete. Znate šta kod radi, ali ste zaboravili suštinsko zašto. Ovaj prekid u kontekstu predstavlja fundamentalni izazov u razvoju softvera – on usporava rad, povećava mentalno opterećenje i čini čak i male izmene rizičnim. To je osećaj kada poznajete kod, ali ga ne poznajete suštinski.

Dobrodošli u budućnost filmskog stvaralaštva. Zaboravite na skupe kamere, ogromne timove i produkcijske budžete. Danas više ne postoje prepreke vašoj kreativnosti, jer je sada moguće uzeti bilo koju početnu sliku i, uz pomoć veštačke inteligencije, pretvoriti je u čitav film. Ovaj vodič će vas provesti kroz fascinantan proces korišćenja moćnih alata kao što su Nano Banana Pro, platforma Google Flow i AI video modeli poput Miniax Halo 2.3, kako biste stvorili svoju prvu bioskopsku čaroliju. Obećavamo da ćemo, korak po korak, demistifikovati ovaj proces i učiniti ga dostupnim svima, bez obzira na prethodno iskustvo.

Veštačka inteligencija nastavlja da transformiše medicinu, a najnoviji proboj dolazi iz onkologije. Istraživači su, koristeći AI, dizajnirali novi molekul koji značajno povećava efikasnost hemoterapije u lečenju raka pankreasa [1].

Ovaj tekst detaljno opisuje metodologiju za kreiranje kompletnog stripa korišćenjem generativnih AI alata. U cilju testiranja praktične primenljivosti ovog procesa, sproveden je eksperiment u kojem su se direktno uporedili Google Gemini i ChatGPT, uz minimalnu ljudsku intervenciju. Ciljna publika ovog vodiča su kreativni profesionalci koji traže praktične i primenljive radne tokove za integraciju veštačke inteligencije u svoje projekte. Uspeh svakog projekta ovog tipa zavisi od temelja na kojima je postavljen, a ti temelji su jasno definisan početni koncept i struktura naredbi koje se daju veštačkoj inteligenciji.

Svrha ovog teksta je uspostavljanje standardizovanog procesa za kreiranje visokokvalitetnih, emotivno rezonantnih psiholoških video sadržaja za YouTube. Ova procedura je dizajnirana da replicira strategije kanala koji postižu eksponencijalni rast (npr. 159.000 pratilaca za 5 meseci) i značajan potencijal monetizacije (do 17.000 dolara mesečno). Pridržavanjem ovog uputstva osigurava se doslednost brenda, kontrola kvaliteta i efikasna produkcija korišćenjem specifičnog seta besplatnih AI alata.

Demis Hassabis, CEO kompanije Google DeepMind, nedavno je u jednom podcast intervjuu izložio celokupnu mapu puta do veštačke opšte inteligencije (AGI). Ovaj razgovor se izdvojio kao jedan od najiskrenijih i najpronicljivijih pogleda na budućnost veštačke inteligencije koji smo do sada čuli od nekoga na tako visokom nivou.

Da li je za stvaranje softvera zaista neophodno duboko tehničko znanje i godine učenja programskih jezika? Dugo je odgovor bio potvrdan, ali ta barijera je počela da nestaje. Ulazimo u eru "vajb kodiranja" – novog pristupa gde se softver kreira davanjem instrukcija veštačkoj inteligenciji (AI) na običnom, svakodnevnom jeziku. Ovo otvara vrata ne samo profesionalcima koji žele da ubrzaju svoj rad, već i potpunim amaterima koji sada mogu da pretvore svoje ideje u funkcionalne aplikacije.