💬 Zajednica

10 vijesti

🟡 💬 Zajednica 21. travnja 2026. · 3 min čitanja

QIMMA: novi leaderboard donosi kvalitetu prije kvantitete u evaluaciji arapskih LLM-ova

Editorial illustration: QIMMA: novi leaderboard donosi kvalitetu prije kvantitete u evaluaciji arapskih LLM-ova

QIMMA je novi arapski LLM leaderboard koji je objavio TII iz UAE-a, a donosi više od 52 000 uzoraka u sedam domena uz rigorozan dvostupanjski postupak validacije kvalitete benchmark stavki prije same evaluacije modela.

🟢 💬 Zajednica 18. travnja 2026. · 3 min čitanja

Apple na ICLR 2026 u Riju: preko 40 postera, MLX demo na iPad Pro, SHARP 3D generacija i MANZANO unified model

Apple ML je objavio pregled istraživanja koja predstavlja na ICLR 2026 konferenciji u Rio de Janeiru od 23. do 27. travnja 2026. Tvrtka sponzorira konferenciju i ima booth 204 gdje demonstrira local LLM inference na Apple siliconu kroz MLX framework i SHARP 3D model na iPad Pro. Prezentira se više od 40 postera i oralna prezentacija 'To Infinity and Beyond — Tool-Use Unlocks Length Generalization'.

🟡 💬 Zajednica 17. travnja 2026. · 2 min čitanja

IBM i UIUC produžili AI+Quantum partnerstvo na pet godina: 20 projekata i 230 radova

IBM i Sveučilište Illinois Urbana-Champaign proširuju Discovery Accelerator Institute još pet godina — partnerstvo koje integrira IBM kvantna računala s NCSA superračunalima. Zajednički fokus je AI-native paradigma dizajna za algoritme i čipove, distribuirana inferenca sljedeće generacije i edukacija u kvantnoj i AI domeni. Do sada je pokrenuto 20 aktivnih projekata i objavljeno preko 230 znanstvenih radova.

🟡 💬 Zajednica 16. travnja 2026. · 2 min čitanja

ArXiv: AAAI-26 proveo AI recenzije na 22.977 radova — recenzenti ih ocijenili bolje od ljudskih

AAAI-26 je provela prvi eksperiment AI-asistiranih recenzija na konferencijskoj skali — svih 22.977 prijavljenih radova dobilo je jednu jasno označenu AI-generiranu recenziju uz ljudske. Članovi programskog odbora ocijenili su AI recenzije višom ocjenom od ljudskih za tehničku točnost i istraživačke prijedloge.

🟢 💬 Zajednica 15. travnja 2026. · 2 min čitanja

Google: 120 milijuna dolara za globalnu AI priliku i 100 milijuna obučenih

Google suorganizira inauguralni AI for the Economy Forum s MIT-om u Washingtonu. Objavljeno: 100 milijuna ljudi obučeno u digitalnim vještinama globalno, novi fond od 120 milijuna dolara za AI obrazovanje, te tri nova programa za zdravstvo, šegrtovanje i proizvodnju.

🟢 💬 Zajednica 12. travnja 2026. · 2 min čitanja

CNCF s KubeCon EU: platform engineering kroz prizmu raznolikosti timskih perspektiva

Diana Todea iz VictoriaMetricsa piše s KubeCon EU u Amsterdamu o tome kako raznolikost timskih perspektiva utječe na platform engineering — od abstraction designa do retencije timova.

🟢 💬 Zajednica 12. travnja 2026. · 2 min čitanja

CNCF: srednjoškolka govorila na KubeCon EU — predikcija uragana s Kubernetesom i vLLM-om

Avery Yang iz North Carolina School of Science and Mathematics jedna je od najmlađih predavača na KubeConu EU 2026 u Amsterdamu. Predstavila je poster o predikciji uragana koristeći Kubernetes klastere i vLLM za inference.

🟢 💬 Zajednica 11. travnja 2026. · 2 min čitanja

Apple Machine Learning Research na CHI 2026 konferenciji u Barceloni

Apple Machine Learning Research objavio je svoju prisutnost na ACM CHI 2026 konferenciji koja se održava od 13. do 17. travnja u Barceloni. Apple će predstaviti nova istraživanja u području human-computer interaction.

🔴 💬 Zajednica 10. travnja 2026. · 2 min čitanja

Microsoft Research: AI brzo mijenja rad, ali koristi su neravnomjerne — pad od 16% poslova za mlade

Peta godišnja Future of Work studija Microsoft Research-a pokazuje da AI fundamentalno mijenja suradnju u radnom okruženju, ali s neravnomjernim koristima: zaposlenost mladih (22-25 godina) u jako AI-eksponiranim poslovima pala je 16%, dok 40% američkih zaposlenika prima 'workslop' — uglađen ali netočan AI sadržaj.

🟢 💬 Zajednica 10. travnja 2026. · 2 min čitanja

Google Research: ConvApparel dataset mjeri 'realism gap' između AI user simulatora i pravih ljudi

Google Research objavio je ConvApparel — novi dataset s preko 4.000 multi-turn razgovora u kontekstu kupovine odjeće, dizajniran da mjeri koliko su LLM-bazirani user simulatori realistični. Studija pokazuje da SFT i ICL pristupi značajno nadmašuju jednostavno promptiranje i pokazuju 'remarkable out-of-distribution generalization'.