xAI 12. srpna 2026 představila Grok 4.6, nástupce Grok 4.5. Model se zaměřuje hlavně na dlouhoběžící agenty a náročnější interaktivní/vizuální práci – má vydržet u komplexních víckrokových úkolů, ať jde o research, analýzu…
Archiv pro kategorii: AI
Google 13. srpna 2026 oznámil model Gemini 3.7 Flash – podle svých slov nejinteligentnější „pracovní kůň“ mezi jejich modely pro programování a AI agenty. Novinka přichází jen tři týdny po Gemini 3.6 Flash…
Společnost xAI představila nový produkt Grok Bot, který funguje jako tým vždy dostupných AI agentů dokončujících práci – mají vlastní počítač, používají ho podobně jako člověk a nikdy „neodcházejí“. Jak to funguje Uživatel…
Meta představila Muse Glimmer – nový open-source agentní model od Meta Superintelligence Labs.
Komentáře: 0Základní parametry K čemu má sloužit Model je zaměřený na „always-on“ agentní workflow – tedy asistenty, kteří mají přístup k osobnímu kontextu a dokážou spravovat kalendář, psát zprávy nebo organizovat soubory. Mezi klíčové…
Společnost DeepSeek zveřejnila 31. července 2026 model V4 Flash 0731 ve třech úrovních „reasoning“ nastavení (Low, High, Max), a výsledky na benchmarku ARC Prize, který testuje schopnost obecné abstraktní usuzování u AI systémů,…
Zed oznámili DeltaDB, nový systém pro správu verzí, který zaznamenává práci průběžně, jak vzniká, a udržuje každou změnu propojenou s konverzací, ze které vzešla. Momentálně běží early access s waitlistem. O co jde:…
Na desetihodinovém letu bez připojení postavil Dmitri Lerko s lokálním modelem analytický nástroj. Co lokální AI pro vývoj přinese, kolik stojí a kde její výhody končí?
Yc-software vydal na GitHubu projekt QM, multiplayer agent harness pro práci ve Slacku a na webu. Cílí na startupy, které chtějí AI agenta nasadit napříč celou firmou, ale bez chaosu. Jak to funguje:…
Microsoft uvolnil druhou verzi svého oficiálního C# SDK pro Model Context Protocol, která implementuje čerstvě zveřejněnou specifikaci MCP 2026-07-28. Hlavní novinkou je přechod od relací k bezstavovému modelu. Dřívější verze MCP spoléhaly na…
Výkonnostní propast mezi Pythonem a ostatními jazyky se za poslední rok a půl skoro zavřela. Dnešní modely zvládají Rust i Go srovnatelně dobře. Když jim ale volbu necháte, sáhnou stejně po Pythonu. A u knihoven je to ještě výraznější: mezi funkčně srovnatelnými balíčky je až 84procentní rozdíl v kvalitě generovaného kódu. Proč to tak je a co s tím.
