AI ta Krajta #66 | Nový Fable, AI benchmarky, subscription limity a vlastní hardware
🔥 V 66. dílu Ajta Krajta probíráme nejnovější AI modely, benchmarky, rychlost i limity předplatného. Nový Fable výrazně zaujal výsledky v Terminal Bench Science. Bavíme se o tom, jak modely řeší složité vědecké úlohy, proč často nedokážou ověřit vlastní výstup a jakou roli hraje správný harness a workflow. Dále řešíme Gemini Flash, ultra-fast režimy, rychlost generování, cenu tokenů, MuseSpark 1.3, open-weight modely a subscription OpenCode Go. Hlavním tématem je rozhodování mezi API, předplatným, pronájmem AI infrastruktury a provozem vlastního hardwaru. Probíráme také soukromí, enterprise limity a budoucnost UI, ve kterém nebude AI jen chatbotem, ale plnohodnotnou součástí aplikace. Hosté:
🤠 Petr Glaser: https://bleeding.dev/
🤠 Kateřina Fajmanová: https://unt1l1f1nd-detektor.static.hf.space/index.html
🤠 Pavol Hejný: https://www.ptbk.io/pavol
👉 Odkaz na naše budoucí workshopy:
🔗 https://www.ptbk.io/cs/online-workshop Děkujeme sponzorům:
- 🚀 Promptbook: https://ptbk.io
🤖 AI supervize: https://ptbk.io/ai-supervize
Sítě, kde nás můžete sledovat
- ➡️ LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/aitakrajta
- ➡️ Spotify: https://open.spotify.com/show/31vLTHTV4vlCBeHpnbMKlK
- ➡️ Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/cz/podcast/ai-ta-krajta/id1813389353 Zmíněné zdroje:
👉 doplníme později...
🔗
Kapitoly: 00:00 Úvod a Promptbook 00:23 Fable: benchmarky, výkon a limity 04:32 Gemini Flash a závod o rychlost 10:11 MuseSpark, open-weight modely a OpenCode Go 13:33 Open source, data a vlastní AI infrastruktura 20:19 Který frontier model je nejlepší? Fable vs. ostatní 22:53 Proč AI stále neumí dobře UI 27:08 AI jako součást aplikací: agenti, MCP a memory 31:37 AI vývoj: od rychlého prototypu k údržbě 35:14 Technický dluh a řízení komplexity projektů 45:41 Testování, typy a end-to-end scénáře 49:56 Infrastruktura a organizační bottlenecky 52:21 Proč budou seniorní vývojáři stále potřeba 53:15 Závěr a téma příštího dílu
