Zamislite školski dan u kojem učenici provode samo nekoliko sati učeći matematiku, jezik ili nauku putem aplikacija vođenih veštačkom inteligencijom (AI), bez podrške sertifikovanih nastavnika, dok veći deo vremena provode učeći životne veštine, odlazeći na izlete i istražujući sopstvene projekte.
Професор Олег Солдат износи једну од најдубљих, најоштријих и најважнијих критика AI технологије. Кроз бриљантну синтезу православне теологије, филозофије, књижевности и историје, он потпуно деконструише мит о „паметним машинама”.
Qwen3.6-Plus na debiju zauzeo prvo mesto na globalnoj listi korišćenja, dok se novi kineski AI modeli probijaju među vodeće svetske modele
Najveća greška čovečanstva mogla bi biti pretpostavka da AI razmišlja na isti način kao i mi.
Apple je navodno potpisao drajvere za Nvidia eGPU (eksterne grafičke procesore), omogućavajući im da konačno rade na uređajima sa Apple Silicon čipovima.
Istraživači u Kini razvili su novi tip omni-direkcionog mekog senzora za savijanje koji humanoidnim robotima omogućava da prate položaj svojih prstiju sa neviđenom preciznošću. Ova tehnologija premošćuje jaz između grubog robotskog hvatanja i delikatne manipulacije predmetima.
U eri kojom dominiraju agentični sistemi poput Claude Codea ili Cursora, arhitektura povezivanja sa podacima postaje kritična tačka neuspeha. Tradicionalni pristup komunikaciji sa bazama podataka, koji se decenijama oslanjao na klasične API slojeve ili sirove SQL upite preko psql interfejsa, pokazuje ozbiljne nedostatke u radu sa LLM-ovima (velikim jezičkim modelima). Dok ljudski developeri poseduju implicitan mentalni model relacione šeme, LLM-ovima taj kontekst nedostaje, što neizbežno vodi ka nepreciznostima i halucinacijama.
Prvi deo teksta je OVDE
U svetu gde veštačkom inteligencijom dominiraju giganti, većina nas se svakodnevno oslanja na sisteme poput Geminija ili ChatGPT-a. Iako su ovi modeli neverovatno moćni, oni su suštinski „crne kutije“: zatvoreni sistemi koji zahtevaju stalnu internet konekciju, skupe pretplate i, što je najkritičnije, slanje vaših privatnih podataka u oblak (cloud).
Koliko ste puta u tišini odustali od sjajne vizije samo zato što niste znali kako da je pretočite u funkcionalan kod? Decenijama je tehnološka barijera stajala kao nepremostiv zid između kreativnosti i realizacije. Međutim, taj zid se danas topi pred snagom prirodnog jezika. Ulazimo u eru „vibe coding-a“ – revolucionarnog pristupa gde vaša mašta postaje primarni programerski alat. Više nije presudno poznavanje kompleksnih sintaksi; danas je važno samo koliko jasno i strastveno možete da opišete svoj „vajb“.
Do nedavno, svet moćnih AI agenata bio je neosvojiva tvrđava za većinu. Alati poput OpenClaw-a nudili su viziju potpune automatizacije, ali su u praksi bili rezervisani isključivo za developere spremne na sate borbe sa kodom. Za prosečnog kreativca, soloprenuera ili vlasnika biznisa, barijera je bila nepremostiva. Sve se promenilo u martu 2026. godine, kada je kompanija GU AI lansirala AutoClaw. Ovo nije samo još jedan alat; ovo je rešenje koje „ubija“ tehničke prepreke i omogućava vam da pređete sa pasivnog četovanja na aktivno izvršavanje zadataka. Vreme je da prestanete da tretirate AI kao sagovornika i počnete da ga koristite kao radnu snagu.
Brzo usvajanje veštačke inteligencije (AI) stvorilo je utisak da će ljudi brže završavati zadatke i smanjiti opterećenje na poslu. Međutim, novi podaci iz analize „Stanje na radnom mestu 2026“ (ActivTrak Productivity Lab) tvrde da se aktivnost na radnom mestu ne smanjuje onako kako su mnogi očekivali.
Ako pratite vesti o veštačkoj inteligenciji, verovatno ste primetili da se termin inferenca (zaključivanje) pominje skoro jednako često kao i samo „učenje“ modela. Ali, šta to zapravo znači u praksi?
Alat za agente veštačke inteligencije Petera Steinbergera, OpenClaw, osvojio je tehnološki svet svojom sposobnošću da izvršava zadatke iz stvarnog života, kao što je prijava (check-in) na njegov let za Tokio. Iako AI još uvek nije sveprisutan lični asistent za obične ljude, Steinberger tvrdi da će se to promeniti ove godine.
Pejzaž veštačke inteligencije menja se brzinom koja ostavlja bez daha, a epicentar inovacija se dramatično pomerio ka istoku. Dok globalna zajednica sa nestrpljenjem iščekuje svaki mig iz američkih laboratorija, Alibaba Qwen tim je pokrenuo ofanzivu modelima koji ne samo da prate korak, već u ključnim tehničkim disciplinama diktiraju tempo. Izlazak modela Qwen3.5-Omni i Qwen3.6-Plus nije samo rutinsko osvežavanje portfolija; to je demonstracija sile koja postavlja pitanje – da li zapadne laboratorije upravo gube primat?
Kao neuronaučnica koja decenijama proučava mozak i razvoj veštačke inteligencije, primetila sam zabrinjavajući trend: naš obrazovni sistem i dalje priprema decu za svet koji više ne postoji. Učimo ih da budu "biološki kalkulatori" — da memorišu činjenice i rešavaju standardizovane testove — upravo ono u čemu je AI već sada hiljadama puta bolji od nas.
U 2026. godini, granica između pasivnih jezičkih modela i operativne efikasnosti konačno je izbrisana. Arhitektura modernog poslovanja više ne trpi "copy-paste" zamor—proces ručnog prebacivanja podataka između izolovanih LLM interfejsa postao je relikt prošlosti. Na njegovo mesto stupili su AI agenti: autonomni entiteti sposobni za izvršavanje zadataka, dugoročno pamćenje i interakciju sa eksternim sistemima bez stalnog nadzora.
Lansiranjem modela Qwen3.6 Plus, softversko inženjerstvo se pomera sa paradigme "stateless" praćenja instrukcija ka "stateful" agentnom rezonovanju. Ovaj model ne predstavlja samo inkrementalno poboljšanje; on je kritična prekretnica koja omogućava veštačkoj inteligenciji da preuzme ulogu autonomnog inženjera sposobnog za navigaciju kroz kompleksne sisteme. U poređenju sa serijom 3.5, 3.6 Plus donosi transformaciju razvojnog procesa gde se fokus pomera sa pisanja pojedinačnih funkcija na upravljanje celokupnim životnim ciklusom koda.
Kao inženjer sa decenijom iskustva, tvrdim vam: proces nikada nije bio važniji. Danas imate pristup floti osrednjih do dobrih inženjera koje možete angažovati u sekundi. Ali ti inženjeru imaju fatalnu manu. Oni nemaju pamćenje.
Google je ažurirao svoj AI četbot, Gemini, dodavši mu sposobnost da preslušava i analizira otpremljene audio fajlove. Ova multimodalna mogućnost omogućava korisnicima interakciju sa audio sadržajem bez potrebe za prethodno pripremljenim pisanim transkriptom.
