Kroz čitavu istoriju, naš odnos sa tehnologijom bio je prilično jednostavan: mi smo davali naređenja, a mašine su ih izvršavale. Bili smo ti koji su vukli konce, od jednostavnih zupčanika do računara koji su izvršavali naš kod liniju po liniju. Ali ta priča počinje drastično da se menja.
Ako ste ove godine pratili vesti o veštačkoj inteligenciji, verovatno ste čuli da se 2025. najavljuje kao „godina agenta“. To je godina kada se očekuje da AI sistemi evoluiraju od pasivnih čet-botova do aktivnih igrača koji rade u naše ime. Prognoze ličnosti poput Darija Amodeija iz kompanije Anthropic upozoravaju da bi AI mogao da eliminiše polovinu početničkih poslova, dok korporativni giganti poput Forda i Goldman Sachsa već usvajaju AI agente kao deo svoje radne snage.
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.
U današnjem svetu informacija, istraživanje često liči na lavirint otvorenih tabova, PDF dokumenata, tabela i razbacanih beleški. Prikupljanje, organizovanje i sintetizovanje podataka iz različitih izvora je složen i dugotrajan proces. Upravo da bi rešio ovaj problem, Google je razvio NotebookLM, moćnu platformu zasnovanu na veštačkoj inteligenciji. Nedavno ažuriranje je donelo nekoliko revolucionarnih funkcija koje ga čine nezaobilaznim alatom za svakoga ko se bavi istraživanjem, a u ovom tekstu ćemo detaljno proći kroz najvažnije novine.
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.
Svi smo se našli u toj situaciji. Postavite generativnoj veštačkoj inteligenciji (AI) promišljeno pitanje, a dobijete odgovor koji je tehnički tačan, ali plitak, kratkovid ili nepotpun. Osećaj je frustrirajući – AI je razumeo reči, ali je promašio suštinu.
Kompanija Baidu je objavila ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking, novi, kompaktan i open-source multimodalni model za rezonovanje iz ERNIE-4.5 familije. Ključna inovacija modela je njegova arhitektura Mešavine Eksperata (Mixture of Experts - MoE) koja sadrži približno 30 milijardi ukupnih parametara, ali aktivira samo 3 milijarde parametara po tokenu. Ovaj pristup omogućava modelu da postigne performanse na nivou znatno većih modela, dok zadržava računarski i memorijski profil modela klase 3B.
OpenAI je nedavno objavio značajnu nadogradnju pod nazivom GPT-5.1. Važno je napomenuti da ovo nije potpuno nova generacija, kao što bi bio skok sa GPT-4 na GPT-5, već ključno poboljšanje koje čini AI pametnijim, pouzdanijim i znatno prijatnijim za razgovor.
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.
Kompanija Anthropic je predstavila novi obrazac pod nazivom "izvršavanje koda sa MCP" (Code Execution with MCP) kako bi rešila fundamentalni problem skaliranja sa kojim se suočavaju AI agenti koji koriste Model Context Protocol (MCP). Standardni pristup, gde se definicije alata i svi međurezultati prosleđuju kroz kontekstni prozor modela, dovodi do prekomerne potrošnje tokena, povećane latencije i visokih troškova, posebno u složenim radnim tokovima.
"Vibe" kodiranje je pristup razvoju softvera koji se oslanja na konverzaciju sa velikim jezičkim modelima (LLM). Najbolje ga opisuje analogija sa futurističkim električnim automobilom: znate svoju destinaciju, ali umesto da sami vozite, jednostavno dajete glasovne instrukcije. Međutim, moramo razumeti da neformalnost ovog pristupa, ako se ne ukroti, vodi direktno u tehnički haos. Strateški cilj ovog vodiča je da transformiše ovu ležernu praksu u strukturiranu, profesionalnu metodologiju koja osigurava kreiranje skalabilnog, visokokvalitetnog i održivog softvera.
Eksperiment sa pokretom i promenom u kome je autor hteo da vidi koliko dobro može da se usmeri #VEO3 da animira slike. VEO3 je zaista pratio uputstva, pa čak i dodao nešto svoje. U većini klipova je ostavio audio. Utvrdio je da je VEO jako zabavan za korišćenje, ali je i veoma skup — što, naravno, nije zabavno. Za mnoge ljude to će biti neprihvatljivo. Autor pokušava da dobije nekoliko poslova pomoću VEO programa da bih pokrio troškove. Slike su napravljene pomoću #Midjourney, a muzika pomoću @suno.
ThinkStation PGX pozicioniran je kao kompaktno, ali izuzetno moćno rešenje namenjeno razvoju veštačke inteligencije (AI). Strateški značaj ovog uređaja leži u omogućavanju lokalnog razvoja AI modela, čime se smanjuje zavisnost od cloud infrastrukture i pruža veća kontrola i fleksibilnost programerima. Ovaj pristup omogućava brzu izradu prototipova i testiranje direktno na radnom stolu.
Nova realnost na našim ekranima. U današnjem digitalnom svetu, postaje sve teže razlikovati šta je stvarno, a šta lažno na našim ekranima. Pojava novih alata tu granicu čini još tanjom, što predstavlja poseban izazov za roditelje.
Prelazak sa AI servisa na cloud infrastrukturi ka lokalnim, oflajn sistemima predstavlja ključni trend u modernoj tehnologiji. Ovaj pristup donosi fundamentalne prednosti, uključujući garantovanu privatnost podataka, izuzetnu prenosivost i potpunu funkcionalnost bez zavisnosti od internet konekcije. Uređaji koji rade autonomno, obrađujući sve podatke lokalno, otvaraju nove mogućnosti za primenu veštačke inteligencije u različitim okruženjima.
Видео нам доноси интервју са др Ненадом Бадовинцем, једним од учесника дискусионог панела који је организовао Одсек за дијалог у јавној сфери мисионарског одељења Архиепископије београдско Карловачке (најаву смо објавили ОВДЕ). Панел, који се одржао у Дому омладине у Београду, фокус је био на употребу вештачке интелигенције (AI) у мисији Цркве и дефинисање етичких "црвених линија" за њену примену. Саговорник истиче да AI представља неу
Da li ste se ikada zapitali šta sve pokreće vaš automobil? Daleko od toga da je reč samo o motoru i mehanici; savremeno vozilo je zapravo kompjuter na točkovima, prepun stotina sitnih elektronskih komponenti koje rade u tišini. Upravo jedna takva, naizgled beznačajna, komponenta našla se u centru globalne geopolitičke drame.
Google je napravio veliki korak u svetu generativne veštačke inteligencije (VI) tako što je svoj najmoćniji alat za kreiranje videa, Veo 3, učinio široko dostupnim na svojoj Vertex AI platformi [1]. Ovo izdanje, koje uključuje i bržu verziju pod nazivom Veo 3 Fast, osmišljeno je da demokratizuje video produkciju, omogućavajući svakome da tekstualne ideje pretvori u visokokvalitetan video sadržaj.
Iako je Model Context Protocol (MCP) predstavljao važan teorijski korak, njegova praktična primena otkrila je fundamentalne arhitektonske nedostatke koji direktno ugrožavaju performanse, bezbednost i skalabilnost. Ova ograničenja predstavljaju značajan strateški rizik i stvaraju tehnički dug koji limitira sposobnost naših AI agenata da rešavaju kompleksne zadatke. Neuspeh da se ova pitanja reše postavlja jasan plafon skalabilnosti za naše buduće inicijative.
