Archív
Správy a analýzy zoradené podľa dátumu publikovania.
Európska rada pre inovácie uviedla, že jej prvá výzva EIC STEP Scale Up Defence po uzávierke eviduje deväť prihlášok zo siedmich krajín. Uchádzači podľa nej žiadajú spolu 175 miliónov eur v kapitálových investíciách, pričom návrhy sa ešte vyhodnocujú a výsledky majú prísť vo februári 2027.
Poznámka k vydaniu na GitHube uvádza, že vyšlo sdk-py 0.4.12. Zoznam zmien je stručný: odstránenie parametra fairness_weight z PrioritySettings a oprava opätovného pripojenia k run streamu, ktorý sa zavrie skôr, než sa beh skončí.
Web ministerstva školstva opisuje plán AI pre školy na roky 2025 až 2027. Počíta s prípravou metodík a pilotov v roku 2025, so začiatkom výučby o umelej inteligencii a voucherov na AI nástroje v roku 2026 a s ďalším rozvojom v roku 2027. Ministerstvo zároveň uvádza, že učiteľom zabezpečí prístup k pokročilým verziám nástrojov ChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot a Mistral.
Yaskawa Europe na svojej stránke News & Events uvádza položku s názvom „Transparency and Connectivity in Robotic Welding—The Yaskawa Production System at Linde Material Handling“. Zo sprístupneného podkladu však vyplýva len existencia a názov tejto firemnej správy, nie technické detaily ani overené výsledky nasadenia.
KUKA na svojej domovskej stránke zvýrazňuje tému „AMR fleet management: AI as a driver of efficiency“ a sama seba opisuje ako významného dodávateľa inteligentnej robotickej automatizácie. Z dodaných podkladov však nevyplýva samostatné oznámenie ani technické parametre, takže zatiaľ ide len o stručne doložený firemný claim bez overených detailov.
Ministerstvo školstva SR zverejnilo plán využívania AI vo vzdelávaní. Počíta so začlenením AI gramotnosti do kurikula, podporou učiteľov, pravidlami bezpečného používania a harmonogramom od prípravy v roku 2025 po širší rozvoj v roku 2027.
Podľa APZD má memorandum z 12. októbra 2026 prepojiť analytické výstupy NBS s praktickými skúsenosťami priemyselných podnikov. Združenie hovorí o širšom prístupe k makroekonomickým prognózam a o možnosti konzultovať dosahy navrhovaných vládnych opatrení a štátneho rozpočtu na podnikateľské prostredie, kým NBS má získavať súhrnné údaje a spätnú väzbu od členov APZD.
APZD a ďalší signatári vo svojom vyhlásení odmietajú spochybňovanie dokumentu Vízia Slovensko 2040 a tvrdia, že krajina potrebuje dlhodobú stratégiu. Zároveň hovoria, že samotná vízia je iba prvý krok a musí sa pretaviť do konkrétnych cieľov, reforiem a investícií.
SLAIH vo svojom oznámení vyzdvihol päť prírastkov v katalógu pre slovenské jazykové technológie: multimodálny model MiniMax-M3, embeddingový benchmark SkMTEB, benchmark rodových stereotypov GEST, rečový korpus SloPalSpeech a open-source TTS systém Piper. Pri každej položke ide o opis a parametre, ktoré uvádza samotné SLAIH.
Slovak Language AI Hub podľa svojho oznámenia spustil centrálne miesto pre datasety, modely a benchmarky pre slovenčinu. V prvej verzii uvádza kurátorovaný katalóg zdrojov a výsledky troch benchmarkov: skLEP, SkMTEB a Speech-to-Text.
SLAIH opisuje, že dôveryhodný benchmark pre slovenské speech-to-text modely stojí na voľbe normalizácie, pestrej testovacej množine a meraní v zhoršených akustických podmienkach. Organizácia zároveň upozorňuje, že agregované skóre môže zakryť veľké rozdiely medzi čítanou a spontánnou rečou a že dnešný benchmark má aj jasne pomenované obmedzenia.
Na SLAIH je podľa oznámenia dostupný prvý špecializovaný benchmark rozpoznávania reči pre slovenčinu. KInIT zároveň uvádza, že pri doladení otvorených modelov na slovenských dátach klesla chybovosť približne na polovicu, no dnešné verzie majú aj jasné limity v pokrytí domén a vo viacjazyčnom použití.
SLAIH upozorňuje, že jedno agregované skóre z leaderboardu môže pri výbere AI modelu skryť rozdiely v metodike, dátach aj schopnostiach. Pri praktickom nasadení preto odporúča pozerať sa na benchmarky, ktoré zodpovedajú konkrétnej úlohe, napríklad na slovenské embedding benchmarky pre RAG.
Podľa zverejneného zhrnutia sa na NLP Summer School 2026 v Bratislave počas troch dní stretli študenti, doktorandi, výskumníci aj ľudia z praxe. Program spojil veľké jazykové modely, AI agentov, multimodálnu AI, slovenské jazykové technológie aj diskusiu o tom, ako ľudia AI interpretujú a používajú.
Google Research opisuje trojmesačný randomizovaný experiment so 133 patentovými právnikmi v 11 kanceláriách, v ktorom prístup k AI zvýšil kvalitu písania patentov. Keď však výskumníci AI pri záverečnej úlohe odobrali, lepší neasistovaný výkon hlásia najmä u seniorných právnikov, zatiaľ čo juniori nevykázali priemerné zlepšenie; samotní autori zároveň upozorňujú na obmedzenú vzorku a krátke trvanie štúdie.
Google Research oznámil, že rozširuje prístup k systému Deep Review, ktorý opisuje ako agentický nástroj na overovanie zložitých dokumentov. Firma zároveň tvrdí, že skorá verzia už pomohla pri kontrole viac ako 16-tisíc vedeckých prác, no dodané podklady neobsahujú nezávislé overenie presnosti či podmienok sprístupnenia.
Google Research tvrdí, že jeho experimentálny Geospatial Reasoning agent získal technickú správu so štyrmi benchmarkmi vrátane dvoch nových sád GeoKTools a GeoExpertQueries, prešiel skorým testovaním s partnermi a rozširuje skorý prístup cez Ask Google Earth aj A2A API. Samotný Google zároveň upozorňuje, že aspoň časť výstupov treba chápať ako prvý návrh pre expertov, nie finálnu odpoveď.
Google Research na svojom blogu predstavilo prístup, v ktorom AI agenti neostávajú len pri návrhu molekúl v softvéri, ale sú napojení na laboratórnu robotiku cez framework VERID. Firma zároveň tvrdí, že v uzavretých cykloch zlepšila hit rate aptamérov pre myoglobín a α-thrombín a pri cieli FAP našla bindery so single-digit nanomolar afinitou. V dodaných podkladoch však ide o firemné tvrdenia a opis interného výskumného postupu, nie o nezávislé externé overenie.
KInIT zverejnil 20. októbra 2026 súhrn doktorandského výskumu Ivany Beňovej o multimodálnych modeloch. Podľa autorky môžu modely na jednoduchých benchmarkoch pôsobiť presvedčivo, no pri hľadaní správneho popisu medzi tisíckami možností sa ukáže, že slabšie chápu najmä akcie a vzťahy medzi objektmi.
Google Research a Google for Health 21. októbra 2026 zverejnili opis prospektívnej multicentrickej štúdie AI systému pre „blind sweep“ ultrazvuk. Podľa autorov bol model pri odhade gestačného veku non-inferior voči expertnej sonografii a udržal podobnú chybu v Chicagu aj Nairobi, pričom v Nairobi neprešiel lokálnym dolaďovaním.
KInIT 22. októbra 2026 uviedol, že zverejnil 39-hodinový slovenský ASR benchmark na SLAIH a prvé doladené otvorené modely. Podľa jeho výsledkov dosiahol na rovnakých dátach najsilnejší komerčný systém 10,8 % word error rate a najlepší bežne dostupný open-weight model 17,5 %, pričom po doladení na slovenčine chybovosť v skúšaných architektúrach klesla približne na polovicu. Inštitút zároveň upozorňuje na dve hranice: úzku dátovú rozmanitosť a zhoršenie výkonu v iných jazykoch po plnom fine-tuningu.
KInIT 23. októbra 2026 zverejnil opis spolupráce s Najvyšším kontrolným úradom SR, v ktorej nepripravil jedno univerzálne školenie, ale viacero paralelných tratí podľa potrieb zamestnancov. Program podľa zdroja spojil AI gramotnosť, právno-etické konzultácie k AI Actu a GDPR aj technickejšie témy vrátane práce s veľkými dokumentmi pomocou LLM.
KInIT 26. októbra 2026 zverejnil stránku „Research powered by lorAI“, na ktorej sumarizuje publikácie podporené projektom lorAI a ďalšie práce s partnermi lorAI. Podľa KInIT záber týchto výstupov siaha od efektívnych LLM a fine-tuningu po auditing, benchmarking a human-centered AI; medzi konkrétnymi príkladmi uvádza aj slovenský benchmark sk-bench a benchmark PEFT-Bench pre parameter-efficient fine-tuning.
Krátke vydanie Transformers v5.22.1 z 30. októbra 2026 je podľa release note zamerané na opravu dokumentácie. Poznámka konkrétne uvádza odstránenie WIP dokumentu pre Ml4, bez zmien modelových schopností či API doložených v dodanom zdroji.
