Oct 20, 2025 | LLM (AI)
Kayak je predstavil svoj novi način z umetno inteligenco (AI Mode), ki bo bistveno olajšal načrtovanje potovanj.
-
Kayak je uvedel AI mode, ki uporabnikom pomaga raziskovati, primerjati in rezervirati potovanja.
-
Uporabniki lahko postavljajo odprta vprašanja, kot na primer »Kje naj praznujem novo leto?«
-
Klepetalnik obravnava lete, hotele, najem vozil in primerjave cen v realnem času.
-
Deluje na osnovi ChatGPT-ja, vendar je neposredno vgrajen v glavno stran Kayaka.
-
Gre za nadgradnjo njihove prejšnje testne AI-platforme, ki so jo zagnali aprila.
-
Namenjen je predvsem uporabnikom v zgodnji fazi načrtovanja, ki še ne vedo, kam bi potovali.
-
V kratkem prihajajo glasovna podpora in večjezična razširitev po svetu.
Oct 16, 2025 | LLM (AI)
Anthropic je pravkar predstavil Claude Haiku 4.5, pomembno posodobitev svojega osnovnega oz. najmanjšega LMM modela.
Razvit je bil za hitrost, stroškovno učinkovitost in vzporedno uvajanje, zdaj pa je privzeta nastavitev za vse brezplačne uporabnike Claude. In njegova zmogljivost je precej večja od njegove velikosti.
Haiku 4.5 dosega podobne rezultate kot Sonnet 4 in GPT-5 na ključnih merilih, pri čemer stane tretjino manj in je več kot dvakrat hitrejši. Na SWE-Bench je dosegel 73 % in na Terminal-Bench 41 %, kar ga naredi konkurenčno izbiro za naloge s kodo in ukazno vrstico.
Anthropic vidi Haiku 4.5 kot idealnega za »orodjarne agentov«, kjer hitrejši podagenti opravljajo naloge pod pametnejšim načrtovalcem, kot je Sonnet.
Njegova lahka arhitektura omogoča masovno vzporedno uvajanje, kar ga naredi primernega za proizvodna okolja velikega obsega. Orodja za razvoj programske opreme so prvi večji primer uporabe, pri čemer se pričakuje, da bo Anthropicov Claude Code imel koristi od manjše zakasnitve.
Haiku 4.5 je pameten strateški korak. Ne zahteva vsaka naloga umetne inteligence z 200-milijardnim vložkom. S poudarkom na hitrosti, stroških in usklajevanju Anthropic stavi, da prihodnost umetne inteligence ni le v pametnejših modelih, ampak v tem, kako jih uporabljate skupaj.
Oct 15, 2025 | Pozivi (prompti)
https://cookbook.openai.com/examples/sora/sora2_prompting_guide
Primer referenčnega prompta za generiranje videa:
Format & Look
Duration 4s; 180° shutter; digital capture emulating 65 mm photochemical contrast; fine grain; subtle halation on speculars; no gate weave.
Lenses & Filtration
32 mm / 50 mm spherical primes; Black Pro-Mist 1/4; slight CPL rotation to manage glass reflections on train windows.
Grade / Palette
Highlights: clean morning sunlight with amber lift.
Mids: balanced neutrals with slight teal cast in shadows.
Blacks: soft, neutral with mild lift for haze retention.
Lighting & Atmosphere
Natural sunlight from camera left, low angle (07:30 AM).
Bounce: 4×4 ultrabounce silver from trackside.
Negative fill from opposite wall.
Practical: sodium platform lights on dim fade.
Atmos: gentle mist; train exhaust drift through light beam.
Location & Framing
Urban commuter platform, dawn.
Foreground: yellow safety line, coffee cup on bench.
Midground: waiting passengers silhouetted in haze.
Background: arriving train braking to a stop.
Avoid signage or corporate branding.
Wardrobe / Props / Extras
Main subject: mid-30s traveler, navy coat, backpack slung on one shoulder, holding phone loosely at side.
Extras: commuters in muted tones; one cyclist pushing bike.
Props: paper coffee cup, rolling luggage, LED departure board (generic destinations).
Sound
Diegetic only: faint rail screech, train brakes hiss, distant announcement muffled (-20 LUFS), low ambient hum.
Footsteps and paper rustle; no score or added foley.
Optimized Shot List (2 shots / 4 s total)
0.00–2.40 — “Arrival Drift” (32 mm, shoulder-mounted slow dolly left)
Camera slides past platform signage edge; shallow focus reveals traveler mid-frame looking down tracks. Morning light blooms across lens; train headlights flare softly through mist. Purpose: establish setting and tone, hint anticipation.
2.40–4.00 — “Turn and Pause” (50 mm, slow arc in)
Cut to tighter over-shoulder arc as train halts; traveler turns slightly toward camera, catching sunlight rim across cheek and phone screen reflection. Eyes flick up toward something unseen. Purpose: create human focal moment with minimal motion.
Camera Notes (Why It Reads)
Keep eyeline low and close to lens axis for intimacy.
Allow micro flares from train glass as aesthetic texture.
Preserve subtle handheld imperfection for realism.
Do not break silhouette clarity with overexposed flare; retain skin highlight roll-off.
Finishing
Fine-grain overlay with mild chroma noise for realism; restrained halation on practicals; warm-cool LUT for morning split tone.
Mix: prioritize train and ambient detail over footstep transients.
Poster frame: traveler mid-turn, golden rim light, arriving train soft-focus in background haze.
Oct 15, 2025 | LLM (AI)
Danes povprečen uporabnik v 90% za sveoje potrebe uporablja napačen LMM oziroma napačno (ali pa vsaj ne optimizirano) “umetno inteligenco”. Ker je danes na voljo na stotine modelov, je vse težje racionalno izbrati med ponudbo LMM.
Seveda lahko vedno uporabite večnamenski LLM (kot je ChatGPT), za katerikoli namen in bo opravil svoje delo. Toda določeni modeli se odlikujejo na različnih področjih. Zato je za optimalne rezultate pametno uporabiti različne modele za različne naloge.
Sestavil sem seznam, kjer izpostavljam najboljši LLM za vsak posamezen primer uporabe – seveda glede na stanje v tem trenutku ( oktober 2025).
1. ChatGPT: Nasveti, organizacija, fotografiranje
ChatGPT je univerzalen in večnamenski LMM, zato je odličen za veliko stvari – tudi za matematiko in programiranje (vendar za te specifične niše obstajajo boljši modeli, ki jih bom predstavil pozneje).
Druga stvar, pri kateri je GPT zelo dober, je generiranje slik.
2. Grok: raziskave in novice v realnem času
Grok je edinstven model, ki se zaradi svoje realno-časovne integracije X vseskozi uči in napreduje. Zaradi te lastnosti je Grok v priljubljeno orodje , ki lahko v nekaj sekundah pregleda celoten Twitter.
Grok je najboljši za pozive in teme, kjer potrebujete najbolj sveže in najnovejše podatke.
Nekaj primerov:
- Pomembne novice in dogodki v zadnjih 24 urah
- Iskanje trendov in novih tem na X-u
- Pridobivanje tvitov
- Analiza razpoloženja (tj. kaj ljudje pravijo o ___ )
- Priprava idej za tvite in odgovorov nanje
3. Claude: popoln model za delo s številkami – matematika, programiranje in pa tudi za kreativno pisanje
Pri zadnji inačici modela Claude 3.7 se je opazno povečala sposobnost reševanja matematičnih nalog. Zaradi tega trenutno Claude popolna “umetna inteligenca” za naloge, povezane z matematiko in programiranjem.
Nekaj primerov uporabe v resničnem svetu:
- Analiza podatkov iz preglednic
- Analiza slik z vključenimi podatki
- Pojasnjevanje/ustvarjanje finančnih načrtov (mogoče je Perplexity nekoliko boljši pri tem)
- Prav tako je zelo dober pri kreativnem pisanju.
- Učenje nove materije
4. Gemini: naloge, povezane z Googlom, poglobljene raziskave in pa seveda video
Kar je Grok za X (Twiter) je Gemini vaš najboljši pomočnik za vse, kar je povezane z Googlom.
To je odličen model za povzemanje sestankov Google/Gmail, določanje opomnikov ali ustvarjanje zamisli za predstavitve Google prek dokumentov (Slides).
Gemini modeli so med najhitrejšimi modeli umetne inteligence, zato so njihovi rezultati skoraj takojšnji in bistveno hitrejši od rezultatov ChatGPT, Grok in Claude.
Če uporabljate za brskanje po spletu brskalnika Google Chrome, je Gemini že integriran v vaš brskalnik.
Gemini ima tudi odlične video zmogljivosti. Z njim lahko analizirate videoposnetke iz YouTuba, podcaste in prenose v živo, kar vam lahko zelo prihrani čas.
5. Perplexity: poglobljena raziskovalna poročila, finančna poročila …
Podobno kot Grok uporablja X za učenje v realnem času, Perplexity to počne na celotnem spletu. Pridobivanje odgovorov iz različnih virov, kot so Reddit, akademske revije in novičarska spletna mesta, zagotavlja edinstven zorni kot za ustvarjanje poglobljenih raziskav in poročil.
Pomembno: ko uporabljate Perplexity za poglobljeno raziskovanje (deep reasoning), preverite, ali je izbran način “Deep Research”. Po nekaterih verodostojnih raziskavah način “Deep Research” (poglobljeno raziskovanje) v programu Perplexity ustvarja najboljša poročila od vseh večjih programov LLM.
Perplexity je eden od modelov, ki se uporabljajo v podjetjih, povezanih s finančnimi storitvami.
VIR: Miles Deutcher
Toda pozor ! Scena LMM se hitro spreminja.
Naslednji teden lahko kateri koli od teh modelov izda posodobitev, s katero bo pri določenih nalogah presegel druge modele 
Oct 15, 2025 | LLM (AI)
www.theguardian.com/us-news/2025/sep/11/charlie-kirk-quotes-beliefs
Oct 10, 2025 | LLM (AI)
Google DeepMind je predstavil Gemini 2.5 Computer Use, specializiran model umetne inteligence, ki ne ustvarja le besedila, temveč tudi dejansko uporablja računalniške vmesnike – klika gumbe, izpolnjuje obrazce in se premika po aplikacijah kot človek.
Glavne značilnosti:
-
Zgrajen je na osnovi Gemini 2.5 Pro in omogoča razvijalcem ustvarjanje agentov, ki upravljajo spletne in mobilne aplikacije prek vizualne interakcije.
-
Model analizira posnetke zaslona, kontekst uporabniškega vmesnika in zahteve uporabnika, da izvaja dejanja, kot so klikanje, drsenje in tipkanje.
-
V testih, kot sta WebVoyager in AndroidWorld, že premaguje konkurenco z manjšo zakasnitvijo in večjo natančnostjo.
-
Trenutno najbolje deluje v spletnih brskalnikih, a dosega obetavne rezultate tudi na mobilnih napravah.
-
Uporaben je za testiranje uporabniških vmesnikov, avtomatizacijo delovnih tokov in inteligentne osebne pomočnike, ki lahko izvajajo naloge brez krhkih skript.
-
Vgrajeni so varnostni mehanizmi, kot so postopno preverjanje korakov in nadzor tveganih dejanj.
-
Zgodnji uporabniki poročajo o do 50 % hitrejši izvedbi in bistveno večji zanesljivosti pri zapletenih procesih.
Gre za pomemben korak proti resničnim digitalnim agentom, ki ne bodo le predlagali rešitev, ampak jih bodo tudi izvajali. Razkorak med tem, da AI “misli” in “deluje”, se hitro zapira – prihodnost bo v pametnejšem izvajanju, ne le v pametnejših odgovorih.
Oct 10, 2025 | LLM (AI)
Google in Ameriška gospodarska zbornica (U.S. Chamber of Commerce) sta zagnala nacionalni program usposabljanja na področju umetne inteligence za tisoče lokalnih podjetnikov.
Ključne točke:
-
Google.org financira projekt s 5 milijoni dolarjev.
-
Program “Small Business B(AI)sics” naj bi usposobil 40.000 ameriških podjetij.
-
Izvaja se prek 1.500 državnih in lokalnih partnerjev zbornice z delavnicami v živo.
-
Podjetniki se bodo naučili uporabljati AI za izdelavo predstavitev, oglasov in analizo podatkov.
-
Spletni tečaj “Make AI Work for You” je dostopen brezplačno.
-
Udeleženci bodo prejeli osebno prilagojen AI načrt za svoje podjetje.
Skoraj 40 % malih podjetij že uporablja AI, da ostanejo konkurenčna.
Cilj programa ni učiti podjetnike programiranja, temveč kako preživeti in uspevati v gospodarstvu, ki ga poganja umetna inteligenca. Glavno vprašanje pa je, ali bo tovrstno lokalno usposabljanje lahko sledilo hitremu tempu tehnoloških sprememb. Avtorjev sklep: verjetno bo imelo večji vpliv, kot si mnogi mislijo.
Oct 7, 2025 | LLM (AI)
Google preizkuša novega AI DJ-ja v storitvi YouTube Music, ki predstavlja neposreden odgovor na Spotifyjevo istoimensko funkcijo, vendar z razširjenimi zmožnostmi.
-
AI DJ oblikuje sezname predvajanja, dodaja komentarje, zanimivosti in ustvarja tekoče prehode med skladbami.
-
Uporablja obsežno YouTubovo knjižnico videoposnetkov, vključno z živimi nastopi in intervjuji.
-
Prve ocene pravijo , da je ta različica manj vsiljiva kot Spotifyjeva.
-
Funkcija temelji na Googlejevem modelu Gemini AI, ki omogoča kontekstualno sintezo glasu.
-
Kritiki opozarjajo na pretirano personalizacijo in izgubo pristne glasbene izkušnje.
-
Obstajajo tudi pomembna vprašanja zasebnosti, saj sistem uporablja podatke o poslušanju za prilagoditev komentarjev.
-
V širšem kontekstu gre za premik od pasivnega poslušanja k pripovednim izkušnjam — glasba postaja atmosferska in osebna.
Če YouTube pravilno uravnoteži ton in pristop, bi lahko presegel Spotify, saj bi poslušanje glasbe spremenil v osebno, skoraj filmsko izkušnjo.
SWOT analiza nove storitve YouTube Music AI DJ:
Prednosti (Strengths)
-
Ponuja personalizirano izkušnjo: AI DJ lahko na osnovi besedilnih ukazov ustvari prilagojene playliste in radio postaje glede na trenutno razpoloženje in žanr uporabnika, česar številni konkurenti še ne dosegajo na tej ravni.
-
Nadgradnja uporabniške interakcije: Funkcija vključuje zanimive komentarje, trivia ter zgodbe o skladbah, kar lahko prinese dodatno vrednost poslušalcem in okrepi vezi z naročniki.
-
Oglaševalske in trženjske priložnosti: Omogoča ciljno oglaševanje in možnost sodelovanja z blagovnimi znamkami, influencerji ali glasbeniki, ki lahko ustvarijo tematske radijske postaje za svojo publiko.
-
Podprta z obsežno glasbeno in video bazo YouTuba, kar omogoča raznolike vsebinske integracije in večji doseg.
Slabosti (Weaknesses)
-
Prekinjanje pretočne izkušnje: Veliko uporabnikov je izrazilo nezadovoljstvo zaradi AI komentarjev, ki prekinjajo tekoče poslušanje glasbe in zmanjšujejo občutek “čiste” glasbene izkušnje, kar je eden izmed glavnih razlogov za prehod na pretočne platforme.
-
Nezmožnost popolnega prilagajanja: Nekateri uporabniki doživljajo storitev kot vsiljivo ali avtomatizirano, ker je težko vnaprej izključiti vse govorne interakcije, če jih ne želijo.
-
Trenutno omejen dostop (testna faza), kar lahko upočasni širitev in povratne informacije o dejanski vrednosti produkta.
Priložnosti (Opportunities)
-
Širitev funkcionalnosti in globalne penetracije: Z dodatkom novih jezikov, žanrov in povezav z umetniki ali dogodki lahko YouTube še bolj personalizira izkušnjo in osvoji nove trge.
-
Razvoj naprednejših AI priporočil: Uvajanje napredne analitike uporabniških navad, glasbenih preferenc in trendov za še boljšo personalizacijo playlist.
-
Sodelovanje z blagovnimi znamkami, dogodki in umetniki za ekskluzivne vsebine in premišljene partnerske projekte.
Grožnje (Threats)
-
Upad zadovoljstva uporabnikov: Negativne reakcije zaradi AI vmesnikov lahko privedejo do odhoda obstoječih naročnikov in zmanjšanja priljubljenosti storitve, če se zaznane pomanjkljivosti ne bodo naslovile.
-
Konkurenca drugih pretočnih platform: Spotify AI DJ je že utrdil močan položaj in razširil funkcionalnosti (tudi s podpornimi glasovnimi ukazi), kar YouTubu otežuje diferenciacijo.
-
Regulativni izzivi: Možne so kritike v zvezi z varovanjem podatkov, ustvarjalnimi pravicami in nadzorom nad umetno generiranimi vsebinami.
Oct 1, 2025 | PPC
1. ChatGPT lahko vidi slike
- ChatGPT zdaj omogoča nalaganje slik, kar pomeni, da lahko uporabniki pošljejo fotografije ali posnetke zaslona in jih prosijo, naj jih analizirajo.
- Primeri uporabe vključujejo iskanje najboljšega lubenice v trgovini ali pomoč pri reševanju matematičnih nalog s sliko.
2. ChatGPT kot podatkovni analitik
- ChatGPT lahko analizira velike datoteke in dokumente (PDF, CSV), kar uporabnikom prihrani čas pri obravnavanju dolgih besedil.
- Lahko analizira pogodbe, račune ali celo ustvarja grafikon iz bančnih izpiskov.
3. Uporaba projektov za organizacijo
- Uporabniki lahko ustvarijo projekte v ChatGPT, da obdržijo vse pogovore, datoteke in navodila na enem mestu, kar povečuje produktivnost in organizacijo.
4. ChatGPT kot pisec
- ChatGPT je odličen pisatelj in lahko pomaga pri pisanju dopisov, e-poštnih sporočil ali celo ustvarjanju vsebin za spletne strani.
- Pomoč pri ustvarjanju besedil, kot so prošnje ali odgovori na e-pošto, je zelo uporabna, saj lahko prilagodimo stil pisanja (formalni, neformalni).
5. ChatGPT kot osebni pomočnik (z glasovnim vnosom)
- Uporabniki lahko uporabijo glasovni vnos v aplikaciji ChatGPT, da enostavno nalagajo besedilo s svojo naravno govorico, kar omogoča hitro uporabo na poti ali med vožnjo.
6. ChatGPT kot učni pripomoček
- ChatGPT je lahko vaš osebni tutor za učenje novih veščin ali jezikov.
7. Generiranje slik z uporabo umetniške funkcionalnosti
- ChatGPT omogoča generiranje slik, ki jih uporabniki lahko uporabijo za plakate, letake, spletne strani ali druge vizualne vsebine.
8. Uporaba Sore za generiranje slik in videov
- Funkcija Sora omogoča generiranje slik in videov iz besedilnih opisov, kar je zelo uporabno za ustvarjanje vsebin brez potrebnega naprednega znanja o grafičnem oblikovanju.
9. GPTji za specifične naloge
- Uporabniki lahko uporabijo specializirane GPT-je (na voljo v plačljivih paketih), ki so zasnovani za določene naloge, kot so pisanje, raziskave ali analiza.
10. ChatGPT kot svetovalec in strokovnjak
- ChatGPT se lahko uporablja kot svetovalec, na primer za davčne strategije ali analizo pogodb.
Sep 29, 2025 | LLM (AI)
vir: https://apnews.com/article/artificial-intelligence-general-news-california-courts-854e31420843daddfee622002d49338b
V Kaliforniji je sodišče izreklo doslej najvišjo kazen zaradi uporabe umetne inteligence pri pravnih postopkih. Odvetnik Amir Mostafavi bo moral plačati 10.000 dolarjev, ker je v pritožbi na višje sodišče uporabil 21 izmišljenih citatov iz sodne prakse, ki mu jih je ustvaril ChatGPT.
V sodbi, izdani 12. septembra na pritožbenem sodišču 2. okrožja v Kaliforniji, so sodniki zapisali, da gre za resno opozorilo vsem pravnikom: noben dokument, vložen na sodišče, ne sme vsebovati navedb, ki jih odvetnik osebno ni preveril.
Regulacija umetne inteligence v sodstvu
Primer se je zgodil v času, ko kalifornijske pravosodne oblasti pospešeno uvajajo pravila o uporabi generativne umetne inteligence. Sodna uprava je pred dvema tednoma izdala smernice, da morajo sodišča do 15. decembra bodisi prepovedati uporabo orodij, kot je ChatGPT, bodisi oblikovati jasne politike njihove uporabe. Tudi kalifornijska odvetniška zbornica razmišlja o spremembah kodeksa ravnanja na zahtevo vrhovnega sodišča.
Odvetnik se brani
Mostafavi je priznal, da je pritožbo sprva napisal sam, nato pa jo poslal skozi ChatGPT, da bi izboljšal besedilo. Ni vedel, da bo AI dodal lažne navedbe primerov. “Mislim, da je nerealno pričakovati, da bodo odvetniki prenehali uporabljati AI,” je dejal za CalMatters. “Ampak dokler bodo sistemi halucinirali, moramo biti previdni. Jaz sem plačal ceno.”
Vzpon podobnih primerov
Primeri, ko odvetniki v sodne spise vključijo neobstoječe primere, se hitro množijo. Damien Charlotin, predavatelj prava in umetne inteligence v Parizu, spremlja tovrstne primere po svetu in ugotavlja, da se njihov obseg povečuje eksponentno – od nekaj primerov na mesec do več primerov dnevno.
Analiza Stanfordske univerze iz leta 2024 je pokazala, da namerava tri četrtine odvetnikov uporabljati generativno umetno inteligenco, a da orodja pri tretjini poizvedb ustvarijo neresnične informacije.
Tudi drugi raziskovalci opozarjajo, da veliko pravnikov sploh ne razume, da AI lahko izmišlja podatke, ali pa slepo zaupajo orodjem, ki naj bi filtrirala lažne navedbe. Največkrat se takšni primeri pojavljajo med preobremenjenimi odvetniki ali strankami, ki se same zastopajo na družinskih sodiščih.
