google deepmind

Artykuł wyjaśnia różnicę między AI generującą muzykę a AI czytającą nuty. Pokazuje, dlaczego partytura to precyzyjny język symboli i co ujawniły proste testy modeli w latach 2024-2026.

Przełom z 2012 roku, gdy zespół z Toronto wygrał ImageNet modelem AlexNet. Dlaczego połączenie dużych danych, GPU, ReLU i dropout uruchomiło rewolucję głębokiego uczenia w latach 2012-2017?

Grupa robocza Santa Fe Institute analizuje pojęcie AGI i wskazuje rozdźwięk między definicjami firm AI a ujęciem kognitywistyki. Artykuł wyjaśnia, czemu benchmarki nie dowodzą inteligencji oraz jakie ryzyka niesie mylenie tych pojęć.

AI przestała być kalkulatorem i stała się partnerem w pracy matematyka. Po sukcesie na IMO 2025 i wynikach First Proof 2026 modele wspierają dowody, szukanie błędów i nowe konstrukcje. Poznaj kulisy tej zmiany

Elon Musk przyznaje, że xAI wymaga odbudowy od podstaw. Z firmy odeszła większość współzałożycieli, a SpaceX po przejęciu uruchamia audyt i rekrutacje w cieniu przygotowań do rekordowego IPO.

Gemini Embedding 2 to pierwszy natywnie wielomodalny model osadzeń w rodzinie Gemini. Łączy tekst, obrazy, wideo, audio i PDF w jednej przestrzeni wektorowej, oferując wysokie wyniki benchmarków, skalowalne wymiary i dostęp przez Gemini API oraz Vertex AI.

Lyria 3 od Google DeepMind to nowy standard generowania muzyki w Gemini: tworzenie z czatu, synestezja obraz–dźwięk, wsparcie Nano Banana i znakowanie SynthID. Poznaj 7 faktów, które mogą zmienić rynek audio w 2026.