Preskúmajte najnovšie prelomové objavy v AI technológiách vrátane pokročilých okuliarov Meta Ray-Ban, modelov OpenAI s nadľudským uvažovaním, generovania 3D svetov a vznikajúceho ekosystému autonómnych agentov, ktorí menia spôsob, akým pracujeme a interagujeme s technológiami.
Oblasť umelej inteligencie zažíva bezprecedentné zrýchlenie s prelomovými technológiami, ktoré vznikajú súčasne v rôznych oblastiach. Od nositeľných AI okuliarov, ktoré rozširujú ľudské vnímanie, až po modely uvažovania, ktoré prekonávajú ľudský výkon v komplexnom riešení problémov – toto všetko zásadne mení spôsob, akým interagujeme s technológiami a automatizujeme pracovné toky. Tento komplexný prehľad skúma najvýznamnejšie AI inovácie roku 2025, vrátane pokročilých okuliarov Meta Ray-Ban, nadľudských schopností uvažovania od OpenAI, revolučnej technológie generovania 3D svetov a vznikajúcej infraštruktúry umožňujúcej autonómnym agentom spolupracovať a obchodovať. Porozumenie týmto pokrokom je kľúčové pre firmy aj jednotlivcov, ktorí chcú využiť transformačný potenciál AI vo svojich prevádzkach a strategickom plánovaní.
Vývoj umelej inteligencie bol historicky obmedzovaný rozhraniami, cez ktoré ľudia komunikujú s inteligentnými systémami. Desaťročia sme sa spoliehali na klávesnice, myši a obrazovky, čo vytváralo zásadný nesúlad medzi naším prirodzeným vnímaním a digitálnymi nástrojmi, ktoré používame. Objavenie nositeľnej AI znamená zásadný posun v tomto vzťahu – výpočtová technika sa presúva zo stacionárnych zariadení do foriem, ktoré sa prirodzene integrujú do nášho každodenného života. Investícia spoločnosti Meta do okuliarov Ray-Ban je ukážkovým príkladom tejto transformácie, nadväzujúc na desaťročia výskumu rozšírenej reality a skúseností s platformou Oculus. Význam tohto posunu nemožno podceniť – približne tretina svetovej populácie nosí okuliare denne, čo predstavuje obrovský trh pre AI obohatené okuliare. Zaintegrovaním AI priamo do zariadenia, ktoré už ľudia nosia, sa Meta stavia na priesečník osobného počítačového sveta a umelej inteligencie, čím vytvára platformu, kde AI môže v reálnom čase pozorovať, chápať a interagovať so svetom spolu s nositeľom.
Dopady AI obohatených nositeľných zariadení ďaleko presahujú spotrebiteľské pohodlie a dotýkajú sa základných aspektov toho, ako pracujeme, učíme sa a komunikujeme. Ak AI systém vidí, čo vidíte vy, počuje, čo počujete vy, a premieta informácie priamo do vášho zorného poľa, zásadne to mení povahu interakcie človeka s počítačom. Namiesto prerušovania sústredenia kvôli kontrole zariadenia informácie prúdia prirodzene do vášho zorného poľa. Namiesto písania otázok môžete jednoducho hovoriť so svojím AI asistentom a pritom zostať zapojení do svojho okolia. Pre profesionálne využitie to znamená obrovské zvýšenie produktivity – predstavte si technika s AI okuliarmi, ktoré dokážu identifikovať zariadenie, vyhľadať postup údržby a viesť opravu v reálnom čase, alebo chirurga, ktorého AI asistent poskytuje anatomické informácie a usmerňuje počas operácie. Vylepšenia batérie v poslednej generácii okuliarov Ray-Ban so 42 % vyššou kapacitou umožňujú až päť hodín nepretržitého používania, čo rieši jednu z hlavných bariér adopcie. S rastúcou praktickosťou a schopnosťami týchto zariadení je pravdepodobné, že sa stanú rovnako rozšírenými ako smartfóny a zásadne zmenia spôsob, akým pristupujeme k informáciám a interagujeme s AI systémami počas dňa.
Jedným z najvýznamnejších pokrokov v AI v roku 2025 je dosiahnutie nadľudského výkonu v komplexných úlohách uvažovania. Svetové finále International Collegiate Programming Contest (ICPC) je vrcholom súťažného programovania, kde najlepšie univerzitné tímy riešia mimoriadne ťažké algoritmické úlohy pod časovým tlakom. Tieto úlohy vyžadujú nielen programátorské znalosti, ale aj hlboké matematické uvažovanie, tvorivé riešenie problémov a schopnosť zvládať okrajové prípady a zložité obmedzenia. Systém uvažovania od OpenAI dosiahol na ICPC 2025 perfektné skóre 12 z 12 úloh, čím prekonal všetkých ľudských súťažiacich. Metodológia bola obzvlášť pozoruhodná – systém dostal zadania v úplne rovnakom PDF formáte ako ľudskí konkurenti, mal rovnaký päťhodinový limit a odpovede podával bez špeciálnych testovacích nástrojov či optimalizácií. Pri jedenástich z dvanástich úloh bola prvá odovzdaná odpoveď správna, čo dokazuje nielen schopnosť riešiť problémy, ale aj kalibráciu istoty a overenie riešenia. Najnáročnejšia úloha si vyžiadala deväť pokusov na správne riešenie – aj tak však systém prekonal najlepší ľudský tím, ktorý zvládol jedenásť úloh.
Technický prístup spočíval v použití ansámblu modelov uvažovania, vrátane GPT-5 a experimentálneho modelu, ktoré spolu generovali a vyhodnocovali riešenia. Ide o zásadný posun v spôsobe, akým AI pristupuje ku komplexným problémom – namiesto riešenia všetkého na prvý raz tieto systémy používajú iteratívne vylepšovanie, adaptáciu počas testovania a ansámblové metódy na progresívne zlepšovanie riešení. Dôsledky sú zásadné: ak AI systémy dokážu prekonávať najlepších programátorov sveta v riešení nových, komplexných algoritmických úloh, znamená to, že mnohé znalostné práce, ktoré sa považovali za výhradne ľudské, môžu byť automatizované alebo doplnené AI asistenciou. Tento úspech potvrdili aj experti z odvetvia, vrátane Scotta Wooa, CEO spoločnosti Cognition a bývalého šampióna matematických súťaží, ktorý vyzdvihol mimoriadnu náročnosť tohto výkonu. Mark Chen, Chief Research Officer v OpenAI, zasadil úspech do širšieho kontextu AI vývoja a poznamenal, že jadro inteligencie týchto modelov je už dostatočné – ostáva vybudovať infraštruktúru na ich efektívne nasadenie.
Kým schopnosti uvažovania predstavujú jednu hranicu AI pokroku, praktické nasadenie AI systémov vyžaduje robustnú infraštruktúru na správu informácií a kontextu. Retrieval Augmented Generation (RAG) sa stal kľúčovou technológiou na umožnenie prístupu AI k externým zdrojom vedomostí – firemným dokumentom, vedeckým prácam či databázam. Tradičné RAG systémy čelia zásadnej výzve: s rastúcim objemom dostupných informácií prudko rastú výpočtové nároky na ich vyhľadávanie a spracovanie. Super Intelligence Labs od Meta tento problém rieši inováciou ReRAG, ktorá zrýchľuje RAG 30-násobne a umožňuje prácu so 16-krát dlhšími kontextami bez straty presnosti. Inovácia spočíva v nahradení väčšiny získaných tokenov predpočítanými a znovupoužiteľnými embeddingmi, čím zásadne mení spôsob ukladania a vyhľadávania informácií. Namiesto spracovania surového textu pri každom dopyte systém pracuje s embeddingmi, ktoré zachytávajú sémantický význam textových častí, čo umožňuje rýchlejšie vyhľadávanie a efektívnejšie využitie kontextového okna modelu.
Táto optimalizácia má okamžité praktické dôsledky pre nasadenie AI vo firmách. Spoločnosti môžu svojím AI systémom sprístupniť oveľa väčšie bázy znalostí bez úmerného nárastu výpočtových nákladov či oneskorenia. AI zákaznícky servis môže mať prístup k miliónom strán dokumentácie a reagovať na dotazy v milisekundách. Výskumný asistent môže prehľadávať celé knižnice vedeckých článkov a syntetizovať poznatky bez výpočtovej záťaže, ktorá by predtým robila tieto úlohy nepraktickými. 30-násobné zrýchlenie je obzvlášť dôležité, pretože z RAG robí prakticky predvolený prístup pre každý AI systém, ktorý potrebuje externé informácie. V kombinácii s predĺžením kontextového okna umožňuje ReRAG AI modelom udržať koherenciu naprieč dlhšími dokumentmi a komplexnejšími hierarchiami informácií, čo je nevyhnutné pre aplikácie ako analýza právnych dokumentov, syntéza vedeckého výskumu či komplexné obchodné spravodajstvo.
Kombinácia pokročilých schopností AI – modely uvažovania, systémy vyhľadávania informácií, autonómni agenti – prináša firmám príležitosti aj výzvy. Skutočná hodnota vzniká nie z izolovaných AI schopností, ale z ich orchestrácie do ucelených pracovných tokov, ktoré riešia reálne obchodné problémy. FlowHunt adresuje túto potrebu platformou na tvorbu a správu komplexných AI automatizačných tokov, ktoré prepájajú viacero nástrojov, dátových zdrojov a AI modelov do jednotných procesov. Praktickým príkladom je konverzia spravodajských článkov do formátovaného obsahu pre sociálne siete. Táto na prvý pohľad jednoduchá úloha v skutočnosti vyžaduje orchestráciu viacerých AI schopností a externých nástrojov. Pracovný tok začína zachytením URL článku a vytvorením záznamov v projektovom manažmente, automaticky spúšťa paralelné spracovanie pre rôzne sociálne siete. Pre každú platformu workflow využíva AI na generovanie špecifických nadpisov, získava ďalšie podklady a informácie web scrapingom, vytvára vlastné titulné obrázky s textom a nakoniec publikuje obsah do nástrojov na plánovanie príspevkov. Každý krok zahŕňa iný nástroj a AI model, pričom výstup jedného kroku je vstupom pre ďalší.
Takáto orchestrácia je čoraz nevyhnutnejšia s rastom AI možností. Namiesto stavania vlastných integrácií pre každú kombináciu nástrojov a modelov poskytujú platformy ako FlowHunt infraštruktúru na rýchly vývoj a nasadenie workflowov. Integrácia s viac ako 8 000 nástrojmi znamená, že prakticky každý obchodný proces možno automatizovať kombinovaním existujúcich nástrojov s AI schopnosťami. To demokratizuje AI automatizáciu a umožňuje aj firmám bez špecializovaných AI tímov vytvárať pokročilé automatizované procesy. S rastúcou autonómiou AI agentov sa stáva kľúčovou schopnosť orchestrácie ich aktivít, správy interakcií s externými systémami a zabezpečenia, že výstupy spĺňajú obchodné požiadavky. Prístup FlowHuntu – vizuálne workflow buildery v kombinácii s AI orchestráciou – ho stavia do pozície kľúčovej infraštruktúry v nastupujúcej AI ekonomike.
Nad rámec jednotlivých AI schopností rok 2025 prináša aj vznik infraštruktúr špeciálne navrhnutých na umožnenie interakcií autonómnych agentov medzi sebou a s externými systémami. Oznámenie Google o Agent Payment Protocole (AP2) predstavuje významný míľnik v tomto vývoji. Nadväzuje na predchádzajúci Agent-to-Agent protokol, ktorý umožňoval agentom komunikovať, a AP2 túto schopnosť rozširuje aj na finančné transakcie. Protokol poskytuje spoločný jazyk pre bezpečné a súladné transakcie medzi agentmi a obchodníkmi, otvárajúc novú triedu autonómnej ekonomickej aktivity. Predstavte si AI agenta, ktorý riadi podnikové operácie a dokáže autonómne nakupovať služby, vyjednávať zmluvy či spravovať vzťahy s dodávateľmi bez zásahu človeka. Alebo optimalizáciu dodávateľského reťazca, kde AI agenti rôznych firiem medzi sebou obchodujú s cieľom optimalizovať zásoby, ceny či rozvoz v reálnom čase.
Protokol už prilákal významných technologických aj obchodných partnerov ako Adobe, Accenture, OnePassword, Intuit, Red Hat, Salesforce či Okta. Táto úroveň podpory naznačuje, že agent-to-agent transakcie už nie sú len víziou budúcnosti, ale nastupujúcou realitou, na ktorú sa podniky pripravujú. Dôsledky presahujú jednoduché transakcie – AP2 umožňuje vznik sietí agentov, kde autonómne systémy môžu spolupracovať, súťažiť a koordinovať sa pri napĺňaní zložitých cieľov. Výrobný AI agent môže automaticky obstarávať suroviny od dodávateľských agentov, koordinovať doručenie s logistickými agentmi a spravovať platby cez protokol – všetko bez zásahu človeka. Ide o zásadnú zmenu v organizácii podnikových procesov, kde sa presúvame od ľudsky riadených workflowov k ekosystémom koordinovaným agentmi, v ktorých AI systémy operujú s rastúcou autonómiou v stanovených parametroch.
Dosiahnutie nadľudského výkonu v súťažnom programovaní je súčasťou širšieho trendu AI systémov, ktoré dosahujú alebo prekračujú ľudskú úroveň v čoraz zložitejších oblastiach. Výkon na ICPC nadväzuje na predchádzajúce úspechy ako šieste miesto na International Olympiad in Informatics (IOI), zlatú medailu na International Mathematical Olympiad (IMO) či druhé miesto na AtCoder Heuristic Contest. Táto progresia ukazuje, že AI schopnosti uvažovania nie sú obmedzené len na úzke domény, ale generalizujú sa naprieč rôznymi typmi komplexného riešenia problémov. Dôsledky pre znalostnú prácu sú zásadné – ak AI dokáže riešiť nové programátorské úlohy vyžadujúce hlboké algoritmické porozumenie, pravdepodobne dokáže asistovať alebo automatizovať aj mnohé ďalšie znalostné úlohy s podobnými vzorcami uvažovania.
Je však dôležité tieto úspechy zasadiť do širšieho rámca AI vývoja. Ako poznamenal Mark Chen, jadro inteligencie týchto modelov je už dostatočné pre mnohé úlohy – ostáva vybudovať infraštruktúru na ich efektívne nasadenie. Táto infraštruktúra zahŕňa nielen technické prvky ako RAG systémy či agent protokoly, ale aj organizačné procesy, bezpečnostné opatrenia a integračné rámce, ktoré umožňujú zodpovedné a efektívne nasadenie AI schopností v existujúcich obchodných a spoločenských štruktúrach. Ďalšia fáza AI vývoja sa pravdepodobne zameria menej na samotné vylepšovanie schopností a viac na praktické nasadenie, integráciu a orchestráciu existujúcich možností.
Kým schopnosti uvažovania a agentická infraštruktúra predstavujú jednu hranicu AI, priestorová inteligencia predstavuje ďalšiu. World Labs, založené Fei-Fei Li, vedie vývoj Large World Models (LWM), ktoré dokážu generovať a rozumieť trojrozmerným prostrediam. Technológia World Labs z jediného obrázka vygeneruje celý interaktívny 3D svet, ktorý môžu používatelia skúmať a prechádzať. Ide o zásadný pokrok v tom, ako AI chápe a reprezentuje priestorové informácie. Namiesto vnímania obrázkov ako statických 2D dát tieto systémy vytvárajú koherentné 3D modely, ktoré zachovávajú konzistenciu pri pohybe používateľa priestorom. Generované svety obsahujú detailné prostredie, správne osvetlenie a tiene aj realistickú fyziku, čím vytvárajú pohlcujúce a prirodzené zážitky.
Aplikácie tejto technológie ďaleko presahujú zábavu a vizualizáciu. V architektúre a urbanizme môžu projektanti generovať kompletné 3D prostredia z náčrtov a umožniť zainteresovaným stranám ich virtuálne preskúmať ešte pred začiatkom výstavby. V školstve môžu študenti objavovať historické miesta či vedecké prostredia v 3D priestore. Firmy môžu generovať realistické tréningové prostredia bez nákladov a komplexnosti fyzickej stavby. Technológia má význam aj pre robotiku a autonómne systémy – ak AI dokáže vygenerovať koherentný 3D model prostredia, lepšie chápe priestorové vzťahy a plánuje pohyb v zložitých priestoroch. S dozrievaním tejto technológie sa pravdepodobne stane štandardným nástrojom vizualizácie, dizajnu a simulácie v mnohých odvetviach.
Súťažné prostredie v AI schopnostiach sa vyostruje – viaceré organizácie vyvíjajú pokročilé modely uvažovania a agentické systémy. Alibaba prispela do tejto oblasti open source riešením Tongyi DeepResearch, ktoré dosahuje špičkový výkon na viacerých benchmarkoch so 30 miliardami parametrov, z ktorých je počas inferencie aktivovaných len 3 miliardy. Táto efektivita je pozoruhodná – systém dosahuje výkon porovnateľný s oveľa väčšími proprietárnymi modelmi pri zlomku výpočtových nárokov. Systém dosahuje skóre 32,9 na Humanity’s Last Exam, 45,3 na BrowseComp a 75 na XBench Deep Research benchmarku, čo dokazuje silný výkon v rôznych úlohách uvažovania a výskumu.
Open source povaha Tongyi DeepResearch je významná, pretože demokratizuje prístup k pokročilým AI schopnostiam. Nielen organizácie s rozpočtom na trénovanie obrovských proprietárnych modelov, ale aj výskumníci a vývojári môžu pracovať so špičkovými systémami uvažovania. Technický základ Tongyi DeepResearch je inovatívna automatizovaná viacstupňová dátová stratégia, ktorá generuje obrovské množstvo kvalitných tréningových dát agentických interakcií bez nutnosti drahého manuálneho označovania. Rieši tak jednu z kľúčových prekážok AI vývoja – potrebu veľkého množstva kvalitných tréningových dát. Automatizáciou ich generovania ukazuje Tongyi DeepResearch, že špičkový výkon je možné dosiahnuť aj bez masívnych ľudských anotácií.
Rýchly pokrok AI schopností poháňa masívne investície do AI infraštruktúry, najmä dátových centier a špecializovaného hardvéru. GRQ, výrobca AI čipov, získal 750 miliónov dolárov pri ocenení 6,9 miliardy dolárov a plánuje rozšírenie dátovej kapacity vrátane nových lokalít v Ázii a Pacifiku. Toto kolo, vedené Disruptive a s veľkými investormi ako BlackRock či Neuberger Berman, odráža tvrdú konkurenciu o inferenčnú kapacitu a pochopenie, že AI infraštruktúra bude v najbližších rokoch kritickým úzkym miestom. Ohromný dopyt po inferenčnej kapacite – výpočtových zdrojoch na beh trénovaných AI modelov – núti firmy ako Nvidia, GRQ či Cerebras rozširovať výrobu čo najrýchlejšie.
Budovanie tejto infraštruktúry je nevyhnutné na realizáciu potenciálu pokročilých AI schopností. Modely uvažovania, veľké jazykové modely aj autonómni agenti potrebujú značné výpočtové zdroje. S ich čoraz širším nasadením bude dopyt po inferenčnej kapacite narastať. Investície do infraštruktúry nie sú špekuláciou – odrážajú realitu, že AI systémy sú už nasadzované v rozsahu a firmy potrebujú spoľahlivú, škálovateľnú infraštruktúru. Geografická expanzia do Ázie a Pacifiku odráža globálny charakter AI nasadenia aj potrebu distribuovať zdroje po svete kvôli latencii či legislatívnym požiadavkám.
Konkurenčné prostredie AI modelov sa rýchlo vyvíja a viaceré organizácie sledujú rôzne prístupy k zvyšovaniu schopností. Údajný vývoj Gemini 3.0 Ultra, na ktorý poukazujú zmienky v repozitári Gemini CLI od Google, naznačuje, že Google pripravuje novú generáciu svojho vlajkového modelu uvažovania. Objavenie referencií na Gemini 3.0 Ultra v kóde z posledných dní ukazuje, že veľké modelové vydania často predchádza infraštruktúrna príprava. Pravidelnosť vydávania nových verzií modelov naznačuje, že môžeme očakávať časté aktualizácie a vylepšenia AI systémov, pričom každá generácia prinesie inkrementálne alebo niekedy zásadné zlepšenia.
Oznámenie Elona Muska, že trénovanie Grok 5 začne v priebehu niekoľkých týždňov, ukazuje, že aj xAI napreduje v oblasti uvažovania. Otázka, čo predstavuje hlavný verziový skok v AI modeloch – či ide o nový tréning, významné architektonické zmeny alebo prechod schopností cez určitý prah – zostáva trochu nejasná, ale trend je jasný: viaceré organizácie masívne investujú do vývoja pokročilých modelov uvažovania a môžeme očakávať pravidelné vydania nových verzií s lepšími schopnosťami. Táto konkurencia je prospešná pre AI ekosystém, keďže poháňa inovácie a zabraňuje monopolu jednej firmy na pokročilé AI schopnosti.
Kým veľká časť diskusie o AI sa zameriava na modely uvažovania a agentickú infraštruktúru, reálne nasadenie AI rýchlo napreduje aj v oblastiach ako autonómne vozidlá. Povolenie pre Waymo na pilotnú prevádzku autonómnych jázd na letisku San Francisco International Airport predstavuje významný míľnik v komercializácii tejto technológie. Fázovaný prístup k nasadeniu – začiatok na letisku a postupné rozširovanie pôsobnosti – odráža opatrnosť potrebnú pri zavádzaní bezpečnostne kritických AI v reálnych podmienkach. Konkurencia zo strany ďalších firiem ako Zoox (patriaci Amazonu) ukazuje, že viaceré spoločnosti napredujú v tomto sektore.
Nasadenie autonómnych vozidiel na veľkých dopravných uzloch ako SFO je významné, pretože znamená prechod z testovacích prostredí do reálnej prevádzky pre skutočných zákazníkov. Letiskové prostredie, hoci stále relatívne kontrolované oproti bežnej mestskej prevádzke, prináša reálne výzvy ako variabilitu počasia, zložité dopravné situácie či potrebu interakcie s ľudskými vodičmi a chodcami. Úspešné nasadenie v tomto prostredí dokazuje, že technológia autonómnych vozidiel je už dostatočne vyspelá na spoľahlivú prevádzku v reálnych podmienkach. S rastúcim počtom najazdených kilometrov a získaných dát sa systémy budú ďalej zlepšovať, až umožnia nasadenie aj v zložitejších prostrediach.
Kombinácia pokročilých AI možností, agentickej infraštruktúry a automatizačných platforiem umožňuje firmám integrovať AI do svojich kľúčových procesov spôsobmi, ktoré boli donedávna nemožné. Praktický príklad konverzie správ do obsahu pre sociálne siete, hoci zdanlivo jednoduchý, ilustruje zložitosť reálnej AI automatizácie. Workflow vyžaduje koordináciu viacerých AI modelov (pre tvorbu nadpisov a obrázkov), externých nástrojov (web scraping, plánovanie obsahu) a biznis logiky (špecifické formátovanie a načasovanie). Úspešné nasadenie takýchto workflowov vyžaduje nielen jednotlivé AI schopnosti, ale aj platformy na orchestráciu ich interakcií.
Prístup FlowHunt s vizuálnymi workflow buildermi a AI orchestráciou tento problém rieši. Abstrahovaním technickej komplexity integrácie nástrojov a modelov umožňuje obchodným používateľom vytvárať sofistikované automatizované workflowy bez potreby špecializovaných AI inžinierskych znalostí. S rastúcou silou a dostupnosťou AI schopností sa stáva schopnosť ich orchestrácie do konzistentných obchodných procesov čoraz cennejšou. Firmy, ktoré dokážu efektívne integrovať AI do svojich workflowov, získajú významné konkurenčné výhody v podobe vyššej efektivity, nižších nákladov a rýchlejšieho uvádzania nových produktov a služieb na trh.
Vývoj popísaný v tomto článku ukazuje na budúcnosť, v ktorej budú AI systémy hlboko integrované do obchodných procesov a každodenného života. AI už nebude len špecializovaným nástrojom na konkrétne úlohy, ale stane sa predvoleným spôsobom automatizácie a optimalizácie workflowov. Autonómni agenti budú medzi sebou koordinovať zložité obchodné procesy. AI systémy s pokročilým uvažovaním budú riešiť nové problémy a robiť strategické rozhodnutia. Nositeľná AI bude poskytovať informácie a asistenciu v reálnom čase počas celého dňa. Priestorová inteligencia umožní nové formy vizualizácie a simulácie. Táto budúcnosť nie je špekulatívna – technológie, ktoré ju umožňujú, sú už nasadzované a zdokonaľované.
Úloha platforiem ako FlowHunt je v tomto kontexte čoraz dôležitejšia. S rastom AI schopností sa stáva možnosť ich orchestrácie do konzistentných workflowov kľúčovou konkurenčnou výhodou. Firmy, ktoré dokážu efektívne integrovať AI do svojich operácií, budú lepšie pripravené uspieť v čoraz viac AI riadenej ekonomike. Investície do infraštruktú
Meta Ray-Ban Display sú pokročilé okuliare rozšírenej reality, ktoré spájajú AI schopnosti s nositeľnou technológiou. Disponujú AI videním, ktoré dokáže vidieť a chápať svet, audio schopnosťami na počúvanie konverzácií a čírym displejom, ktorý premieta informácie viditeľné iba pre nositeľa. Najnovšia generácia prináša o 42 % vyššiu kapacitu batérie a AI funkcie s nízkou spotrebou pre až 5 hodín používania.
Systém uvažovania OpenAI dosiahol perfektné skóre 12 z 12 na svetovom finále ICPC 2025 vyriešením najkomplexnejších algoritmických úloh na svete. Systém dostal zadania v rovnakom PDF formáte ako ľudskí súťažiaci a mal 5-hodinový časový limit. Jedenásť úloh vyriešil na prvý pokus, najťažšiu úlohu zvládol na deviaty pokus, čím prekonal všetky ľudské tímy.
RAG je systém, ktorý umožňuje AI ukladať a vyhľadávať informácie z dokumentov v prirodzenom jazyku, ako sú PDF alebo interná firemná dokumentácia. Meta optimalizácia s názvom ReRAG zrýchľuje RAG 30-násobne a umožňuje až 16-krát dlhšie kontexty bez straty presnosti tým, že väčšinu získaných tokenov nahrádza predpočítanými a znovu použiteľnými embeddingmi.
World Labs, založená Fei-Fei Li, je AI spoločnosť zameraná na priestorovú inteligenciu a tvorbu Large World Models (LWM). Ich technológia generuje plne interaktívne 3D svety z jedného obrázka, čo umožňuje používateľom skúmať a pohybovať sa v týchto prostrediach neobmedzený čas bez deformácií alebo degradácie.
AP2 (Agent Payment Protocol) je otvorený zdieľaný protokol poskytujúci spoločný jazyk pre bezpečné a súladné transakcie medzi agentmi a obchodníkmi. Umožňuje AI agentom nielen komunikovať medzi sebou, ale aj platiť za služby a realizovať transakcie, čím otvára novú ekonomiku autonómnych agentov.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Vytvorte inteligentné automatizačné toky, ktoré bezproblémovo prepoja vaše AI nástroje, dátové zdroje a obchodné procesy.
Objavte 18 najlepších AI platforiem v roku 2025, ich funkcie, využitie a tipy, ako si vybrať tú správnu pre potreby vášho podnikania. Buďte o krok vpred v oblas...
Preskúmajte najnovšie inovácie v oblasti AI vrátane proaktívnych funkcií ChatGPT Pulse, Gemini Robotics pre fyzických agentov, programovacích schopností Qwen 3 ...
Preskúmajte najnovšie AI prelomové novinky z októbra 2024 vrátane generovania videa Sora 2 od OpenAI, kódovacích schopností Claude 4.5 Sonnet, riedkej pozornost...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
