Dok veštačka inteligencija donosi neverovatne inovacije, njena ekološka cena postaje sve veća briga. Novi izveštaj otkriva da je AI bum u 2025. godini generisao do 80 miliona tona emisije ugljen-dioksida (CO2) [1].

Novi model veštačke inteligencije pod nazivom Qwen-Image-2512, koji je razvio tim kompanije Alibaba kao direktan odgovor na Guglov Gemini 3 Pro. Dok Guglov model nudi vrhunske performanse u kreiranju složenih infografika i slajdova, on ostaje strogo zatvoren i skup alat dostupan samo preko njihove infrastrukture. Nasuprot tome, Qwen-Image-2512 donosi sličan nivo kvaliteta, realistične prikaze i precizno ispisivanje teksta, ali uz potpunu otvorenost koda i licencu koja omogućava besplatnu komercijalnu upotrebu. Izvor naglašava da ovakav pristup omogućava preduzećima bolju kontrolu troškova, veću privatnost podataka i mogućnost prilagođavanja modela sopstvenim potrebama. Na kraju, tekst zaključuje da se granica između vlasničkih i open-source rešenja briše, jer novi modeli ...

U današnjem investicionom pejzažu zasićenom veštačkom inteligencijom, primarni izazov za lidere i profesionalce postao je razlikovanje fundamentalnog tehnološkog pomaka od spekulativnog hajpa. Diskusija se kreće između dve krajnosti: s jedne strane je strah da će AI u potpunosti zameniti ljudski rad, a s druge preterani optimizam koji najavljuje tehnološku utopiju iza ugla.

Svaki programer koji se vratio sopstvenom kodu nakon nekoliko nedelja ili meseci osetio je poznato. Sećate se karakteristika, strukture i većine odluka koje su donete. Znate šta kod radi, ali ste zaboravili suštinsko zašto. Ovaj prekid u kontekstu predstavlja fundamentalni izazov u razvoju softvera – on usporava rad, povećava mentalno opterećenje i čini čak i male izmene rizičnim. To je osećaj kada poznajete kod, ali ga ne poznajete suštinski.

Dobrodošli u budućnost filmskog stvaralaštva. Zaboravite na skupe kamere, ogromne timove i produkcijske budžete. Danas više ne postoje prepreke vašoj kreativnosti, jer je sada moguće uzeti bilo koju početnu sliku i, uz pomoć veštačke inteligencije, pretvoriti je u čitav film. Ovaj vodič će vas provesti kroz fascinantan proces korišćenja moćnih alata kao što su Nano Banana Pro, platforma Google Flow i AI video modeli poput Miniax Halo 2.3, kako biste stvorili svoju prvu bioskopsku čaroliju. Obećavamo da ćemo, korak po korak, demistifikovati ovaj proces i učiniti ga dostupnim svima, bez obzira na prethodno iskustvo.

Veštačka inteligencija nastavlja da transformiše medicinu, a najnoviji proboj dolazi iz onkologije. Istraživači su, koristeći AI, dizajnirali novi molekul koji značajno povećava efikasnost hemoterapije u lečenju raka pankreasa [1].

Ovaj tekst detaljno opisuje metodologiju za kreiranje kompletnog stripa korišćenjem generativnih AI alata. U cilju testiranja praktične primenljivosti ovog procesa, sproveden je eksperiment u kojem su se direktno uporedili Google Gemini i ChatGPT, uz minimalnu ljudsku intervenciju. Ciljna publika ovog vodiča su kreativni profesionalci koji traže praktične i primenljive radne tokove za integraciju veštačke inteligencije u svoje projekte. Uspeh svakog projekta ovog tipa zavisi od temelja na kojima je postavljen, a ti temelji su jasno definisan početni koncept i struktura naredbi koje se daju veštačkoj inteligenciji.

Svrha ovog teksta je uspostavljanje standardizovanog procesa za kreiranje visokokvalitetnih, emotivno rezonantnih psiholoških video sadržaja za YouTube. Ova procedura je dizajnirana da replicira strategije kanala koji postižu eksponencijalni rast (npr. 159.000 pratilaca za 5 meseci) i značajan potencijal monetizacije (do 17.000 dolara mesečno). Pridržavanjem ovog uputstva osigurava se doslednost brenda, kontrola kvaliteta i efikasna produkcija korišćenjem specifičnog seta besplatnih AI alata.

Demis Hassabis, CEO kompanije Google DeepMind, nedavno je u jednom podcast intervjuu izložio celokupnu mapu puta do veštačke opšte inteligencije (AGI). Ovaj razgovor se izdvojio kao jedan od najiskrenijih i najpronicljivijih pogleda na budućnost veštačke inteligencije koji smo do sada čuli od nekoga na tako visokom nivou.

Da li je za stvaranje softvera zaista neophodno duboko tehničko znanje i godine učenja programskih jezika? Dugo je odgovor bio potvrdan, ali ta barijera je počela da nestaje. Ulazimo u eru "vajb kodiranja" – novog pristupa gde se softver kreira davanjem instrukcija veštačkoj inteligenciji (AI) na običnom, svakodnevnom jeziku. Ovo otvara vrata ne samo profesionalcima koji žele da ubrzaju svoj rad, već i potpunim amaterima koji sada mogu da pretvore svoje ideje u funkcionalne aplikacije.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) predstavlja ključnu paradigmu u savremenim AI sistemima, kombinujući moć velikih jezičkih modela (LLM) sa eksternim znanjem iz baza podataka. Umesto da se oslanja samo na parametre modela, RAG prvo pretražuje relevantne dokumente ili podatke, pa ih generiše odgovor koristeći taj kontekst. Ovo rešava probleme kao što su halucinacije, zastareli podaci i ograničeno znanje modela.

Tehnološki svet je uzdrman: Meta, kompanija koja stoji iza Facebooka i Instagrama, upravo je kupila Manus, najnaprednijeg AI agenta na svetu. Ali ovo nije vest o još jednom četbotu. Za razliku od alata kao što je ChatGPT koji odgovaraju na pitanja, Manus je AI agent koji zaista radi posao umesto vas. Ova akvizicija nije samo evolucija, već revolucija koja signalizira kraj ere četbotova kao glavne AI paradigme i početak doba u kojem AI postaje stvarni, autonomni izvršilac zadataka za milijarde ljudi.

Jedan od najznačajnijih trenutaka u svetu veštačke inteligencije i medija u 2025. godini dogodio se 5. decembra, kada je Meta potpisala sedam višegodišnjih ugovora o licenciranju AI sadržaja sa velikim izdavačima, uključujući CNN, Fox News, People Inc. i USA Today Co. [1].

Izveštaj Stanford Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) AI Indeks 2025. otkrio je složenu sliku brzog sazrevanja tehnologije, koju karakteriše istovremeni trend smanjivanja modela i spiralnog globalnog usvajanja [1].

Svet veštačke inteligencije se kreće neverovatnom brzinom, a Google je ponovo podigao lestvicu predstavljanjem modela Gemini 3 Flash. Ovaj novi model je jasan signal da budućnost veštačke inteligencije nije samo u sirovoj snazi, već u efikasnosti, brzini i dostupnosti [1].

Razumevanje i precizna upotreba kinematografske terminologije za pokrete kamere je od ključnog značaja prilikom kreiranja upita (promptova) za AI generisanje videa. Ovladavanje ovim vokabularom omogućava vam da transformišete statične koncepte u dinamične, filmske narative, osiguravajući da AI model tačno interpretira i izvrši željenu vizuelnu sekvencu. Ovaj popis će vam poslužiti kao sveobuhvatan vodič za 38 fundamentalnih tehnika koje će vam pomoći da postignete filmske rezultate.

Kada pomislimo na robote, prva asocijacija je obično sirova snaga industrijskih mašina ili pomalo nespretni pokreti prototipova. Retko ko zamišlja robota koji se bavi delikatnim zanatom koji zahteva izuzetnu preciznost i strpljenje. Upravo zato je vest koja je stigla iz kompanije TARS Robotics toliko iznenađujuća i značajna.

GLM-4.7 je najnoviji open-source jezički model kompanije Zhipu AI, pozicioniran kao vrhunski alat koji po performansama parira, a u nekim segmentima i nadmašuje vodeće vlasničke modele. Njegove ključne snage leže u izvanrednim sposobnostima kodiranja, logičkog rezonovanja i korišćenja alata. Model demonstrira sposobnost kreiranja složenih aplikacija, interaktivnih 3D igara i kompletnih operativnih sistema unutar pretraživača, sve to kroz jedan upit. Posebno se ističu njegove kognitivne funkcije "Interleaved Thinking" (rezonovanje pre davanja odgovora) i "Preserved Thinking" (očuvanje konteksta rezonovanja kroz konverzaciju). Najvažniji aspekt je dostupnost: GLM-4.7 se može koristiti potpuno besplatno i neograničeno, bez potrebe za instalacijom, putem platforme LM Arena. Te...

Godinama je obećanje kreativnosti vođene veštačkom inteligencijom bilo sputano politikom korporativnih giganata koji, u strahu od rizika, postavljaju stroge granice. Ako ste ikada koristili popularne AI generatore slika kao što su Midjourney ili Nano Banana Pro, verovatno ste se susreli sa frustrirajućim obaveštenjem: vaš prompt je blokiran. Čak i bezazlene ideje, kreativni koncepti ili satirične zamisli bivaju odbijene zbog preterano revnosnih filtera.

Mislio sam da sam dostigao vrhunac produktivnosti sa Obsidianom, alatom za lokalno, povezano beleženje. Pogrešio sam. Povezivanjem Gemini AI sa mojim trezorom znanja, otključao sam nivo uvida koji ručno povezivanje jednostavno ne može da dostigne. Ova sinergija mi nije samo uštedela vreme – unapredila je čitav moj proces istraživanja.