Trka za najmoćniji model veštačke inteligencije dostigla je novi intenzitet nedavnim objavljivanjem Guglovog Gemini 3 i snažnog izazivača iz Kine, DeepSeekovog V3.2-Speciale.

Novi, nezavisni izveštaj diže uzbunu zbog bezbednosnih praksi vodećih svetskih kompanija za veštačku inteligenciju, navodeći da su njihovi pristupi "daleko ispod novih globalnih standarda." Zimski Indeks Bezbednosti AI za 2025. godinu, koji je objavila neprofitna organizacija Future of Life Institute (FLI), procenio je osam glavnih AI developera, uključujući OpenAI, Google DeepMind, Meta i xAI.

Neverovatan napredak veštačke inteligencije (AI) dominira naslovima i menja svet pred našim očima. Međutim, iza impresivnih mogućnosti modela kao što je Gemini 3, koji je Google vratio u sam vrh AI trke, krije se jedan problem koji se često zanemaruje: ogromna i neprestano rastuća potrošnja električne energije koju AI zahteva. Svaki upit, svaka generisana slika i svaka linija koda koju AI napiše troši značajnu količinu energije, stvarajući ogroman pritisak na našu planetu.

Najnovija generacija modela veštačke inteligencije oslobađa se ograničenja teksta. Multimodalna AI je novi standard, omogućavajući sistemima da istovremeno obrađuju i generišu informacije u više formata – tekst, slike, zvuk i video. Ova sposobnost čini interakcije sa AI prirodnijim, intuitivnijim i sličnijim ljudskim nego ikada pre.

U toku je globalno nadmetanje u veštačkoj inteligenciji, sa brzim usponom kineskih firmi, posebno DeepSeeka, u sektoru modela otvorenog koda. Ovaj porast, koji je kulminirao DeepSeekovim izdanjem, izazvao je značajnu volatilnost u akcijama američkih tehnoloških kompanija i signalizirao prebacivanje fokusa developera ka Istoku. Dok američki tehnološki giganti razvijaju vlasničke zaštićene sisteme, kineski konkurenti stiču prednost nudeći visoko efikasne modele otvorenog koda uz globalno najniže cene API interfejsa, što ubrzava usvajanje na tržištu. Zbog ove masovne ponude i niske cene, procenjuje se da je većina novih AI startapa izgrađena na kineskim rešenjima otvorenog koda. Američki odgovor se zbog toga fokusira na arhitektonsku novinu i potpunu transparentnost u mode...

Štednja tokena (vidi 👉 Šta su tokeni?) je ključna veština, naročito kada koristmo modele na srpskom jeziku ("porez na jezik"). Evo konkretnih tehnika kako da smanjiš potrošnju, a zadržiš kvalitet.

Svet veštačke inteligencije (postaje sve više "agentic". To znači da su veliki jezički modeli (LLM), poput onih koji pokreću četbotove kao što je ChatGPT, sve češće povezani sa softverskim alatima koji im omogućavaju pretraživanje interneta, menjanje datoteka i pisanje/pokretanje koda radi izvršavanja zadataka. Iako im davanje ovih sposobnosti dodaje praktičnost, ono stvara i rizik, jer sistemi možda neće postupati onako kako bismo želeli.

Borba je velika između AI giganata za pridobijanje poslovnog sveta (u prethodnoj vesti smo videli usmerenje Microsoft 365 Copilot na poslovni svet). Gugl ima svoj odgovor lansiranjem modela Gemini Enterprise, koji je izvršni direktor Gugla, Sundar Pichai, predstavio kao "glavna vrata" za Google AI na radnom mestu.

Google i njegov DeepMind odeljenje nedavno su predstavili Gemini 3, opisujući ga kao kompanijin „najinteligentniji model” koji „kombinuje sve Geminijeve mogućnosti” (o Gemeniju 3 smo pisali prethodnih dana potražite OVDE). Model je gotovo odmah preuzeo prvo mesto na LMArena tabeli, popularnom merilu koje na osnovu ocena korisnika evaluira AI sisteme u oblastima rezonovanja, kodiranja, pisanja i činjenične tačnosti.

Dok se tehnološki divovi javno bore za naslovnice, prava strategija se kuje iza zatvorenih vrata. Procureli interni dopis Sema Altmana nije samo trač; to je redak rendgenski snimak operativne filozofije kompanije OpenAI, koja se nalazi u epicentru borbe za dominaciju u oblasti veštačke inteligencije protiv titana kao što je Gugl Ovaj dokument pruža necenzurisan uvid u to kako lider OpenAI-a vidi konkurenciju, finansijske izazove i krajnji cilj kompanije.

Ovaj tekst pruža detaljnu analizu tri napredne i neočekivane primene Guglovog alata NotebookLM, zasnovane na članku Matthewa Maya objavljenom u KDnuggets 20. novembra 2025. godine. Ključni zaključak je da se NotebookLM može koristiti kao mnogo više od alata za osnovno sumiranje, generisanje čestih pitanja (FAQ) ili kreiranje vodiča za učenje. Njegova prava snaga se otkriva kada se tretira kao "fleksibilan sloj za izdvajanje strukture, mapiranje znanja i transformaciju gustog materijala u nešto upotrebljivo".

Već smo pisali o Gemini 3 OVDE. Gugl je svoj najinteligentniji i najmoćniji model veštačke inteligencije do sada, nazvao značajnim korakom ka Opštoj Veštačkoj Inteligenciji (AGI). Novi model, posebno Gemini 3 Pro i još napredniji režim Gemini 3 Deep Think, postavlja nove industrijske standarde za rezonovanje, multimodalno razumevanje i agentne sposobnosti [1].

U velikom razvoju koji dovodi u pitanje preovlađujuću filozofiju "što veće, to bolje" u veštačkoj inteligenciji, istraživač iz Samsung AI Lab (SAIL) Montréal predstavio je novi model koji postiže vrhunske rezultate u složenim zadacima rasuđivanja sa delićem veličine vodećih velikih jezičkih modela (LLM).

Da li ste se ikada zapitali kako bi računar mogao da izvrši zadatak koji zvuči jednostavno, a zapravo je neverovatno kompleksan? Na primer, kako bi mogao da pronađe i označi "svaki crveni kačket" u dugačkom video snimku, a ne samo onaj jedan na koji ste kliknuli? Ovo više nije samo teorijsko pitanje.

Ovaj tekst pruža sveobuhvatnu analizu AI modela Gemini 3, zasnovanu na detaljnom testiranju predstavljenom u izvoru. Gemini 3 je pozicioniran kao superioran i najinteligentniji AI model dostupan u ovom trenutku, demonstrirajući izvanredne sposobnosti koje nadmašuju konkurente. Njegove ključne prednosti leže u naprednom kodiranju, gde je u stanju da iz jedne komande generiše kompleksne, funkcionalne aplikacije kao što su klonovi Windows 11 desktopa i Photoshopa. Model poseduje izuzetne multimodalne sposobnosti, uspešno rešavajući složene vizuelne zagonetke, analizirajući slike za identifikaciju lokacija i generišući 3D scene. U domenu analize podataka, Gemini 3 može da obradi više finansijskih izveštaja istovremeno i sprovede napredne Monte Karlo simulacije za predviđanje ...

Nedavno sam se par puta sreo sa izjavama da veštačka inteligencija uopšte nije inteligencija. Moje mišljenje je da AI jeste inteligencija, ali veštačka, ne ljudska. Da bi čak bilo opravdano je zvati neljudskom inteligencijom. Zabunu prvi što ljudi mešaju svest i kretivanost sa inteligencijom i zbog toga smatraju da AI nije inteligencija jer nema svest i ljudsku kreativnost.

Model Context Protocol (MCP) je otvoreni (javno dostupan) protokol koji je razvio Anthropic kako bi standardizovao način na koji AI aplikacije komuniciraju sa različitim izvorima podataka i alatima. Predstavlja ključan korak u rešavanju haosa integracija i bezbednom povezivanju velikih jezičkih modela (LLM) sa spoljašnjim, privatnim i dinamičkim sistemima.

Google Photos uvodi značajne nove funkcije zasnovane na veštačkoj inteligenciji koje imaju za cilj da transformišu aplikaciju u sofisticiranu platformu za uređivanje i pretragu medija. Ključne nadogradnje uključuju integraciju modela za generisanje slika "Nano Banana" unutar alata "Help me edit", koji korisnicima omogućava da prave kreativne i umetničke izmene fotografija putem tekstualnih upita. Pored toga, uvode se predefinisani i budući personalizovani AI šabloni kako bi se pojednostavio proces uređivanja. Alat "Ask Photos", koji omogućava konverzacijsku pretragu galerije, postaje znatno dostupniji, sa uvođenjem u preko 100 novih zemalja i na 17 novih jezika, uz novi, intuitivniji pristup direktno iz pregledača slika. Ove nadogradnje potvrđuju strategiju kompanije Google...

Perplexity je objavio značajno ažuriranje za svog AI asistenta, Comet, koji je centralni deo istoimenog AI pretraživača. Unapređena verzija donosi mogućnost obavljanja više zadataka (multitasking) istovremeno preko više tabova, kao i sposobnost izvršavanja složenijih, višestepenih zadataka u ime korisnika. Ažuriranje daje asistentu duži raspon pažnje i oštriju svest o veb okruženju, sa ciljem da pojednostavi istraživanje i digitalnu papirologiju.

Najnovija ažuriranja za Gemini Live predstavljaju strateški pomak u evoluciji veštačke inteligencije, prelazeći sa standardne obrade teksta na znatno prirodniju i intuitivniju glasovnu interakciju. U profesionalnom kontekstu, ovaj napredak je od ključnog značaja jer prepoznaje da efikasnost komunikacije ne leži samo u rečima, već i u suptilnim signalima koji ih prate. Upravo "nijanse u načinu na koji govorimo" – poput uspona i pada naših glasova, ritma naših rečenica i tona koji stoji iza naših reči – postaju ključni elementi koje AI alati sada mogu razumeti i reprodukovati, otvarajući nove horizonte za njihovu primenu.

Ako ste ikada petljali sa telefonom pokušavajući da promenite rutu usred putovanja, Google ima dobre vesti. Tehnološki gigant se sprema da uvede Gemini, svog moćnog novog AI asistenta, direktno u Google Maps – što bi moglo potpuno da transformiše način na koji se krećete.

Gde god da se okrenemo, timovi se utrkuju da isporuče funkcije zasnovane na veštačkoj inteligenciji, od solo osnivača koji prave četbotove do velikih kompanija koje automatizuju radne tokove. Zamah je ogroman, a veliki igrači (OpenAI, Google i Meta) ulažu milijarde u nove modele, stvarajući utisak da je za inovaciju potreban neograničen kapital.

Usred sve glasnijih diskusija i neizvesnosti o tome kako će veštačka inteligencija (AI) preoblikovati razvoj softvera, lako je izgubiti se u spekulacijama. Međutim, ponekad najjasniji uvidi dolaze od onih koji su decenijama u samom srcu industrije. Jedan od njih je Keith Ballinger, potpredsednik i generalni menadžer za Google Developer Experiences, veteran čija karijera prati samu evoluciju modernog developmenta. Svoju karijeru je brusio u Microsoftu radeći na C# i .NET-u u njihovim ranim danima, vodio je timove u GitHubu u jeku open-source revolucije, a sada u Googleu oblikuje budućnost developerskog iskustva sa AI. U ovom članku delimo njegove najupečatljivije i najiznenađujuće lekcije o tome kako efikasno raditi sa AI u programiranju, a koje otkrivaju da su najbolje metode �...

Kada koristite AI alate poput ChatGPT-a, Gemini-ja ili Claude-a, verovatno ste primetili da ponekad dobijate veoma precizne i fokusirane odgovore, dok su drugi put rezultati kreativniji i neočekivaniji. Iza ove razlike često stoji jedan ključni parametar: temperatura.

MiniMax M2 je visokoefikasan veliki jezički model (LLM) specifično dizajniran za kodiranje i agentske radne tokove. Prema benčmarcima koje je sproveo Artificial Analysis, model pokazuje izuzetno konkurentnu opštu inteligenciju u oblastima matematike, nauke, praćenja instrukcija, kodiranja i upotrebe agentskih alata, pri čemu ga njegov kompozitni rezultat rangira kao prvi open-source model na globalnom nivou.

Do sada je kreiranje AI aplikacija bio proces rezervisan za one sa dubokim tehničkim znanjem, zahtevajući poznavanje različitih API-ja i SDK-ova. Google sada fundamentalno menja ovu paradigmu sa novim pristupom unutar Google AI Studija – "vibe kodiranjem". Umesto tehničke implementacije, fokus se prebacuje na čistu kreativnu nameru. U nastavku analiziramo četiri ključna stuba ove tehnologije koja je čine istinskim pomakom napred.

DeepSeek je predstavio revolucionarni rad i model pod nazivom DeepSeek OCR, koji uvodi novu metodu za kompresiju teksta predstavljanjem istog u formi slike. Ova tehnologija, nazvana "optička kompresija kroz vizuelne tokene", postiže impresivnu stopu kompresije od 10x, uz zadržavanje 97% tačnosti pri dekodiranju. Ključna inovacija leži u rešavanju jednog od najvećih ograničenja savremenih jezičkih modela (LLM): uskog grla kontekstnog prozora, gde se računarski troškovi eksponencijalno (kvadratno) povećavaju sa svakim dodatnim tokenom.

Uobičajena je pretpostavka da su moćni AI alati za generisanje koda skupi i rezervisani samo za one sa dubokim džepom. Mnogi programeri još uvek nisu zakoračili u svet AI asistiranog kodiranja, verujući da je ulazna barijera previsoka.

MiniMax M2 je veliki jezički model (LLM) visoke efikasnosti. Izgrađen je prvenstveno za kodiranje i agentske tokove posla (agentic workflows). Model je ažuriran pre 23 sata i koristi prozor konteksta od 200K (200K context window).

Verovatno se sećate kultne scene iz filma 2001: Odiseja u svemiru Stenlija Kjubrika, u kojoj superkompjuter HAL 9000 odbija da bude isključen i, u pokušaju da preživi, okreće se protiv astronauta. Decenijama je ova ideja bila samo domen naučne fantastike. Međutim, nova istraživanja sugerišu da bi se ovaj, nekada izmišljeni scenario, mogao polako pretvarati u stvarnost. Nedavni izveštaj kompanije Palisade Research otkriva da neki od najnaprednijih AI modela pokazuju neočekivani otpor prema gašenju, otvarajući Pandorinu kutiju pitanja o budućnosti veštačke inteligencije i našoj sposobnosti da je kontrolišemo.

Alpha Arena (https://nof1.ai/) je prvi reper (benchmark) osmišljen da meri sposobnosti veštačke inteligencije u investiranju. Svakom modelu se dodeljuje 10.000 dolara pravog novca, na pravim tržištima, uz iste upite i iste ulazne podatke.

U samo nekoliko dana, OpenAI je uspeo da izazove haos na svim frontovima. Turbulentno lansiranje GPT-5, skandal oko sadržaja za odrasle u budućem GPT-6 i kredibilitet narušen preuveličanim tvrdnjama sudarili su se sa obećanjima o naučnoj revoluciji i tihim povratkom Google-a. Rezultat je jedno od najluđih poglavlja do sada u trci za kontrolu nad veštačkom inteligencijom, koje otkriva duboke tenzije unutar kompanije rastrzane između identiteta opreznog istraživačkog laboratorija i agresivne produktne kompanije koja juri za rastom.

Anthropic je sredinom oktobra predstavio Claude Skills, novi sistem za dodavanje specijalizovanih veština svom AI modelu Claude. Ova inovacija omogućava AI modelu da koristi posebne „veštine” – folder sa instrukcijama, skriptama i resursima, koje Claude aktivira kad su potrebne za određeni zadatak. Na primer, za rad sa Excel, pravljenje GIF animacija za Slack, ili poštovanje brend smernica kompanije.