Google Research 17. septembra 2026 predstavilo výskumný experiment, v ktorom generatívne UI vytvára učiteľom prispôsobené vzdelávacie simulácie. Verejne dostupná je vzorová knižnica s viac než 30 anglickými STEM interaktívmi, kým vlastná tvorba pre školy je zatiaľ viazaná na pilot Google for Education.
Google DeepMind 30. júla 2025 predstavil model AlphaEarth Foundations a zároveň uvoľnil ročné embeddingy ako dataset Satellite Embedding v Google Earth Engine. Podľa firemného blogu ide o multimodálnu reprezentáciu pozemského povrchu a pobrežných vôd, ktorá má zjednodušiť mapovanie a prácu s rozsiahlymi geopriestorovými dátami, no zachytený podklad neobsahuje nezávislé overenie výkonových tvrdení.
Google Research 18. septembra 2026 predstavilo MilleMiglia, open-source generátor realistických inštancií pre middle-mile logistiku. Podľa autorov má vyplniť nedostatok verejných dát pre výskum optimalizácie sietí medzi distribučnými centrami; zdroj však neobsahuje nezávislé testy kvality ani porovnanie výkonu solverov.
Google na blogu 17. septembra 2026 oznámil partnerstvo so Speakeasy a open-sourcovanie ich sady na generovanie klientskych SDK z OpenAPI. Pre vývojárov AI API je podstatné, že ide o nástroj pre viac jazykov, CLI a MCP servery, no tvrdenia o kvalite či úspore údržby zostávajú len na úrovni dodávateľa.
Oficiálny opis videa z kanála Jirku Herníka popisuje praktický postup, v ktorom AI agent dostane konkrétnu úlohu pre e-shop, následne sa z workflow stane opakovateľný skill, plánovaná úloha alebo integrácia cez MCP. Podklad je použiteľný ako kvalitatívny rozbor princípu, nie ako nezávisle overený benchmark schopností nástrojov.
Google Research 27. augusta 2026 opísalo Planetary Prediction Engine ako experimentálnu výskumnú schopnosť v rámci Earth AI. Systém má autonómne vykonávať celý geopriestorový modelovací workflow od vyhľadania dát po tréning a vyhodnotenie, no dostupnosť ako produkt či API podklad nedokladá.
KInIT zverejnil prípadovú štúdiu projektu pre Voltia a.s., v ktorom navrhol a validoval metódy na predikciu dostupnej kapacity flotily, potrebnej energie a času nabíjania elektromobilov. Podklad opisuje mechanizmus riešenia aj odovzdané artefakty, no neuvádza presné metriky presnosti ani nezávislé potvrdenie prevádzkového prínosu.
AMD na blogu ROCm publikovalo technický rozbor, ako vo FlyDSL navrhnúť a ladiť vlastný diffusion attention kernel pre AMD GPU. Text prináša konkrétne odporúčania pre debug, profiling, MFMA layout, prácu s registrami, LDS aj JIT kompiláciu, no neobsahuje nezávisle overené benchmarky ani kvantifikované výsledky.
Google Research 31. augusta 2026 opísalo TimesFM-3 ako novú generáciu modelu pre zero-shot predikciu časových radov. Novinka oproti TimesFM-2.5 spočíva v natívnej podpore multivariačného forecastingu, práci s minulými aj známymi budúcimi kovariátmi a v jednopriechodovom dekódovaní celej predikčnej horizonty.
Anthropic 25. marca 2026 zverejnil technický rozbor funkcie Claude Code auto mode. Podľa výrobcu ide o režim, ktorý nahrádza časť ručných povolení dvojvrstvovou kontrolou: sondou na prompt injection vo vstupoch nástrojov a dvojstupňovým klasifikátorom akcií. Text je zaujímavý najmä tým, že priznáva aj hranice riešenia vrátane 17 % false-negative rate na malej internej sade reálnych „overeager“ akcií.
AMD vo firemnom technickom blogu z 16. septembra 2026 popisuje nasadenie DFlash speculative decoding vo vLLM na ROCm pre GPU Instinct MI355X. Podľa benchmarkov výrobcu na modeloch Qwen3.5 DFlash pri nízkej konkurencii prekonáva natívne MTP a pri mxfp4 kvantizácii target modelu sa výkon ďalej zvyšuje, no bez nezávislého overenia a len pre uvedený softvérový stack, workloady a jednu GPU konfiguráciu.
Google v blogu z 15. septembra 2026 predstavil druhý diel série o zero-trust agentoch, tentoraz zameraný na runtime governance v Gemini Enterprise Agent Platform. Materiál opisuje tri vrstvy ochrany – Model Armor, Semantic Governance Policies a Agent Anomaly Detection – a ich úlohu pri filtrovaní promptov, posudzovaní zámeru tool callov a zachytávaní viacťahových útokov. Ide však o dodávateľský technický rozbor a demo, nie o nezávisle overené produkčné výsledky.
AMD vo firemnom blogu z 8. septembra 2026 opisuje podporu frameworku veRL pre RL post-training na ROCm a GPU Instinct. Novinkou je pripravený kontajner, podpora rollout backendov vLLM a SGLang s AITER a séria výrobcom nameraných validačných behov na MI300 a MI350/MI355. Ide o odborný rozbor primárneho zdroja výrobcu, nie o nezávislé potvrdenie výkonu ani „production-ready“ tvrdení.
Kempelen Institute of Intelligent Technologies zverejnil opis trojmesačného projektu pre partnera SVOP, v ktorom nahradil čisto slovné fulltextové vyhľadávanie prototypom sémantického vyhľadávania. Podklad ukazuje konkrétnu architektúru s embeddingmi dokumentov, vektorovou databázou Milvus a prevodom dotazu do rovnakého vektorového priestoru, no bez zverejnených metrík presnosti či latencie.
Google Research publikoval odborný opis MAPL-EMIT, modelu pre detekciu, kvantifikáciu a lokalizáciu metánových plumeov z hyperspektrálnych dát senzora EMIT na Medzinárodnej vesmírnej stanici. Podľa zdroja ide o viacúlohový vision transformer trénovaný na 3,6 milióna syntetických plumeov; výkonové čísla a praktický prínos však zatiaľ pochádzajú len od autorov riešenia.
Google Research spolu s HHMI Janelia a ďalšími spolupracovníkmi oznámili publikáciu kompletnej mapy mozgu a centrálnej nervovej sústavy samca Drosophila melanogaster. Pre publikum vývojárov AI je podstatný najmä opísaný postup: AI sa tu používa na 3D rekonštrukciu elektrónovo-mikroskopických snímok, segmentáciu neurónov a prácu s veľmi veľkými anotovanými dátami, pričom zdroj zároveň otvorene uvádza limity manuálneho overovania.
KInIT vo svojom texte z 20. júla 2026 zhrnul peer-reviewed audit TikToku zameraný na reklamu vo feede maloletých. Pre vývojárov AI je podstatná najmä metóda: paralelné páry minor/dospelý účet, 10-dňové sledovanie feedu a detekcia neoznačenej komercie pomocou vision-language modelu overeného na ľudskej vzorke.
Google Research 10. septembra 2026 zverejnil popis frameworku ToolGrad, ktorý pri tvorbe syntetických datasetov pre používanie nástrojov obracia bežný postup: najprv vytvorí a overí reťazec API volaní, až potom k nemu doplní používateľský dopyt. Zdroj uvádza nižšie náklady a vyššiu úspešnosť generovania, no ide o vlastné výskumné tvrdenia bez nezávislého overenia v dodanom podklade.
Google Research na blogu z 3. septembra 2026 opísal systematické porovnanie prenosu polygenických rizikových skóre medzi UK Biobank a Biobank Japan. Hlavné zistenie je praktické pre transfer learning: európske dáta pomáhajú pri malých cieľových vzorkách, no pri väčších môžu presnosť v japonskej kohorte zhoršiť.
Google Developers Blog 11. septembra 2026 predstavil projekt autofinetune: agentický workflow pre post-training LLM na Cloud TPU s Tunix, Gemma a pomocnými nástrojmi. Podklad ukazuje mechanizmus automatizovaných experimentov pre SFT aj GRPO, no výkonové zlepšenia sú doložené len ako tvrdenia pôvodcu v ukážkových behoch.
Skild AI podľa blogu NVIDIA predstavil základný robotický model S1, ktorý má zvládať nové viac-krokové úlohy z jedného video dema bez dodatočného doučovania na konkrétnu úlohu. Text zároveň opisuje stack NVIDIA pre dáta, simuláciu, tréning a inferenciu a uvádza nasadenie s Foxconnom na montáž systémov Blackwell. Výkonnostné čísla však pochádzajú od dodávateľa a bez metodiky ich nemožno brať ako nezávisle overený priemer praxe.
Anthropic v technickom texte z 25. mája 2026 zhrnul tri architektúry containmentu pre svoje agentné produkty a pridal konkrétne zlyhania, ktoré viedli k opravám. Pre vývojárov je dôležitý najmä záver, že modelové klasifikátory sú len doplnok a tvrdú hranicu má tvoriť prostredie, súborové hranice a egress kontrola.
Dopravníky, sklady a autonómne vozíky sa učia spolupracovať. Namiesto jazdy po stále rovnakej trase môžu reagovať na voľný stroj, chýbajúci diel alebo zmenenú prioritu objednávky.
Nová generácia robotických platforiem spája presný priemyselný pohyb s kamerou, výpočtom pri stroji a učením z ľudskej ukážky. Robot sa dokáže lepšie prispôsobiť zmene, no zodpovednosť za bezpečnú bunku zostáva na ľuďoch.
