Nedjelja, 28. lipnja 2026.

6 vijesti — 🟡 2 važno , 🟢 4 zanimljivo

🤖 Modeli (3)

🟡 🤖 Modeli 28. lipnja 2026. · 2 min čitanja

GitHub: MAI-Code-1-Flash, Microsoftov coding model, sada općedostupan u Copilot Business i Enterprise planovima

MAI-Code-1-Flash je Microsoftov vlasnički model za kodiranje koji je 26. lipnja 2026. postao općedostupan na GitHub Copilot Business i Enterprise planovima. Optimiziran je za nisku latenciju i visokofrekventne agentske tijekove kodiranja, naplaćuje se po potrošnji prema cjeniku pružatelja, a administratori ga moraju eksplicitno omogućiti u postavkama organizacije.

🟢 🤖 Modeli 28. lipnja 2026. · 1 min čitanja

arXiv:2606.26935: dobici CoT treninga slijevaju se u jače predviđanje akcije, a ne u dublje rezoniranje agenata

Studija arXiv:2606.26935 istraživača Jingyu Liu i suradnika pokazuje da se dobici treniranja lancem misli (CoT) kod LLM agenata slijevaju u jače izravno predviđanje akcije, a ne u širu prednost rezoniranja. Kasniji checkpointi rjeđe revidiraju akciju, dok maskiranje supervizije nad action-tokenima poboljšava generalizaciju izvan domene.

🟢 🤖 Modeli 28. lipnja 2026. · 1 min čitanja

arXiv:2606.26502: reasoning modeli troše više tokena na zadatke koje pogriješe, suprotno od ljudi koji odustaju

Studija arXiv:2606.26502 istraživača Han-yu Wanga otkriva da veliki reasoning modeli (LRM) troše više tokena na zadatke koje pogriješe nego na one koje riješe točno, suprotno ljudima koji na težim zadacima odustaju. Razmak je velik (Cohen's d 1,47–3,13 na H-ARC benchmarku), a svih pet testiranih modela pokazalo je obrnuti obrazac od ljudi.

🤝 Agenti (1)

🟢 🤝 Agenti 28. lipnja 2026. · 1 min čitanja

arXiv:2606.26806: EVAF konsolidira pamćenje agenata u parametre modela za postojanost cilja nakon brisanja konteksta

Studija arXiv:2606.26806 istraživača Haolianga Hana predstavlja EVAF, mehanizam gated LoRA konsolidacije koji dugotrajnim jezičnim agentima zadržava cilj i nakon brisanja radnog konteksta. EVAF traži samo 2–3 parametarska zapisa na 200 događaja i blista u postojanosti cilja (0,812–0,904), dok dohvaćanje vodi u činjeničnom prisjećanju (0,956–0,973).

🔧 Hardware (1)

🟢 🔧 Hardware 28. lipnja 2026. · 1 min čitanja

AMD: Resource Manager automatski istiskuje neaktivne GPU workloadove i vraća resurse u zajednički pool klastera

AMD Resource Manager dobio je automatsko istiskivanje (pre-emption): prati iskorištenost GPU-a po radnom opterećenju i prekida poslove ispod konfigurabilnog praga (npr. 10%) nakon zadanog idle timera (npr. 15 minuta). Nudi dvije politike — istiskivanje samo pod pritiskom na GPU ili uvijek — vraćajući resurse zauzete neaktivnim dev okruženjima u zajednički pool.

🏥 U praksi (1)

🟡 🏥 U praksi 28. lipnja 2026. · 2 min čitanja

GitHub: Copilot agentic harness dostiže razinu vendor-harnessa uz manju potrošnju tokena kroz 20+ frontier modela

GitHub Copilot agentic harness je sloj koji modelu daje alate i petlju izvršavanja za autonomno kodiranje. GitHub ga je testirao na modelima Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.7, GPT-5.4 i GPT-5.5 kroz pet benchmarka te utvrdio da postiže stope dovršavanja zadataka na razini harnessa proizvođača uz nižu potrošnju tokena, uz podršku za više od 20 frontier modela.