Evolucija velikih jezičnih modela i razvoj umjetne inteligencije sve se više usmjerava na dva paralelna trenda – širenje njihove funkcionalnosti i specijalizaciju, objašnjava za ICTbusiness.info i ICTbusiness TV Emanuel Lacić iz Infobipa.
Prvi val istraživanja i razvoja fokusirao se na gradnju sve većih i snažnijih modela, koji su obogaćivani novim skupovima podataka i prilagođavani rješavanju što šireg spektra zadataka – od obrade teksta do matematike i logičkih problema. Cilj je bio doći do univerzalnog modela sposobanog za rješavanje različitih vrsta zadataka.
„Sve je jasnije da idući korak uključuje i specijalizaciju. Pitanje više nije samo kako stvoriti što veći model, nego i kako ga prilagoditi određenim domenama te učiniti učinkovitijim i pristupačnijim. Umjesto oslanjanja isključivo na ogromne sustave koji zahtijevaju golema računalna sredstva i stotine GPU-ova, istražuje se mogućnost razvoja manjih i optimiziranih modela. Takvi modeli mogu raditi na lokalnim serverima, zauzimaju manje resursa, a istodobno su dovoljno moćni da obave specifične zadatke“, pojašnjava Lacić.
Premanje njegovim riječima u tom kontekstu posebno se ističe trend izgradnje agenata, a dok veliki modeli predstavljaju temelj, agenti često ne trebaju punu snagu najkompleksnijih sustava. Manji, specijalizirani modeli omogućuju im da budu brži, jeftiniji i lakše prilagodljivi konkretnim potrebama, kazuje Lacić.
„Paralelno s time, akademska zajednica i istraživački timovi sve više se bave metodama smanjivanja parametara modela. Iako se pri tome može izgubiti dio općeg znanja, ključno je zadržati konzistentnost i sposobnost modela da kvalitetno odgovara na zadatke u ciljanoj domeni. Drugim riječima, cilj nije nužno stvoriti savršeno svestran sustav, već optimiziranog pomoćnika koji u određenom području postiže maksimalne rezultate“, kazuje Lacić.
Ova dva smjera – univerzalizacija i specijalizacija – zajedno oblikuju budućnost umjetne inteligencije. Dok će veliki jezični modeli i dalje napredovati, sve više prostora otvara se i za njihove manje, prilagođene izvedenice koje će imati ključnu ulogu u razvoju agenata i primjeni u industriji, zaključuje Lacić.
Idaho National Laboratory provodi sigurnosnu provjeru kineskih lidarskih senzora za vozila, objavio je TechCrunch 21. kolovoza pozivajući se na dvije osobe upoznate s projektom. Laboratorij američkog Ministarstva energetike ispituje mogu li uređaji omogućiti iznošenje prostornih podataka ili masovni prekid rada. Projekt navodno financira jedna ili više kompanija iz sektora električnih i autonomnih vozila, no laboratorij nije potvrdio naručitelje ni plan objave rezultata.
Globalne isporuke nosivih narukvica u drugom su tromjesečju 2026. pale 2 posto u odnosu na isto razdoblje prethodne godine, ali taj ukupni rezultat skriva sve veću podjelu potražnje, navodi Omdia. Isporuke pametnih satova porasle su 6 posto zahvaljujući naprednim sportskim modelima, dok su novi osnovni uređaji bez zaslona dobili zamah jer se kupci sve više okreću ili minimalističkim uređajima ili tehnološki naprednijim sportskim satovima.
SoftBank je u drugom tromjesečju prodao 1,4 milijuna američkih depozitarnih dionica TSMC-a i tako smanjio poziciju u najvećem svjetskom ugovornom proizvođaču čipova za 71,5 posto, pokazuje prijava američkom SEC-u. Preostale dionice vrijedile su 269,8 milijuna dolara na dan 30. lipnja. Dokument je predan 14. kolovoza i prikazuje stanje na kraju tromjesečja, a ne današnji portfelj.
