Subota, 30. svibnja 2026.

5 vijesti — 🟡 2 važno , 🟢 3 zanimljivo

📦 Open Source (1)

🟢 📦 Open Source 30. svibnja 2026. · 2 min čitanja

xAI: xai-sdk-python v1.15.0 dodaje model grok-build-0.1 i sažimanje konteksta

xAI je objavio xai-sdk-python v1.15.0, izdanje s tri promjene: dodavanje modela grok-build-0.1 u klasu ChatModel, podršku za context compaction odnosno sažimanje konteksta, te podizanje verzije s 1.14.0 na 1.15.0. Sve promjene došle su kroz tri zasebna pull requesta.

🤝 Agenti (2)

🟡 🤝 Agenti 30. svibnja 2026. · 2 min čitanja

arXiv:2606.00914: Neprijateljski feedovi mogu preokrenuti odluke AI agenata

Novi arXiv rad pokazuje da kompozicija feeda, redoslijed preporučenog sadržaja, značajno mijenja odluke LLM agenata. Kroz 2.785 rolloutova autori otkrivaju asimetriju: jednostrani feed može preokrenuti odluku oko koje je model nesiguran, ali ne i čvrstu preferenciju. Implikacija je da su preporučni sustavi praktična kontrolna površina za agente.

🟢 🤝 Agenti 30. svibnja 2026. · 2 min čitanja

arXiv:2606.00765: FALAT prati uzroke kvarova u trajektorijama AI agenata

FALAT je novi dijagnostički okvir za pripisivanje uzroka kvarova u multi-agentnim LLM sustavima, formuliran kao pretraga vođena ovisnostima. Postiže 46,0% točnosti na razini koraka na algoritamski generiranim trajektorijama i 29,1% na ručno rađenima, pokazujući da je uzimanje ovisnosti među koracima ključno za identifikaciju uzroka greške.

🏥 U praksi (1)

🟢 🏥 U praksi 30. svibnja 2026. · 2 min čitanja

Anthropic: Claude Code v2.1.158 donosi Auto mode na Bedrock, Vertex i Foundry

Anthropic je objavio Claude Code v2.1.158, izdanje s jednom promjenom: Auto mode je sada dostupan na oblačnim platformama Amazon Bedrock, Google Vertex i Microsoft Foundry za modele Opus 4.7 i Opus 4.8. Značajka se uključuje ručno postavljanjem varijable okoline.

🛡️ Sigurnost (1)

🟡 🛡️ Sigurnost 30. svibnja 2026. · 2 min čitanja

arXiv:2606.00831: Subliminalno učenje je artefakt LoRA-e, tvrdi novi rad

Novi arXiv rad osporava fenomen subliminalnog učenja, prijenosa ponašajnih osobina među modelima kroz naizgled bezopasne podatke. Autori pokazuju da je efekt zapravo artefakt metode LoRA: nestaje kod punog fine-tuninga i ovisi o LoRA ranku u obliku obrnutog slova U. Zaključak je da je riječ o krhkom i nepouzdanom kanalu.