Newsy
Co słychać w robotyce i AI — wybór redakcji wujec.ai.
Otwarte wagi przestały pytać o zgodę — wśród czterdziestu najczęściej pobieranych modeli konta wymagają już tylko modele Mety
Przeczytaliśmy dziś, 25 sierpnia 2026, licencję każdego repozytorium z czterdziestu najczęściej pobieranych modeli językowych na Hugging Face i sprawdziliśmy, czy wagi w ogóle da się pobrać. Bramkę ma dwa z czterdziestu: Llama-3.2-1B-Instruct i Llama-3.1-8B-Instruct Mety, które wymagają konta, akceptacji regulaminu i ręcznej zgody. Trzeci taki przypadek to Gemma 3 1B Google'a. Cała reszta listy pobiera się bez konta. Zmiana, która to sprawiła, jest świeża i należy do Google'a. Gemmy 3, wydanej na własnych warunkach firmy, nie dało się pobrać ani nawet przeczytać treści jej licencji bez zalogowania — żądanie pliku zwraca kod 401. Gemma 4, opublikowana 11 marca 2026, stoi na zwykłej licencji Apache 2.0 i bramki nie ma wcale. Nie jest to model marginalny: samo repozytorium wersji instrukcyjnej 31B notuje 8,79 miliona pobrań w trzydzieści dni, więcej niż jakikolwiek inny śledzony przez nas model o otwartych wagach z górnej półki. To, co zostało z licencji autorskich, jest węższe, niż głosi ich reputacja. Kimi K2 firmy Moonshot ma licencję „zmodyfikowany MIT", w której jedyną modyfikacją jest obowiązek wyświetlania: produkt mający ponad 100 milionów użytkowników miesięcznie albo ponad 20 milionów dolarów miesięcznego przychodu musi pokazać w swoim interfejsie napis „Kimi K2". Z kolei DeepSeek-V3, model, na którym stoi cała linia tej firmy, wciąż bywa opisywany jako model na licencji MIT — i nim nie jest. W jego repozytorium leży MIT dla kodu i osobna umowa licencyjna DeepSeeka dla wag. Dopiero od marca 2025 firma przeniosła same wagi na MIT. Jeden nawyk wart jest ostrzeżenia dla każdego, kto bierze etykietę za dobrą monetę. Kilka intensywnie pobieranych repozytoriów deklaruje licencję w metadanych karty, a pliku licencji nie zawiera wcale; kopie skwantyzowane dziedziczą zaś etykietę z karty modelu, a nie z pierwotnych warunków. Etykieta to metadana, plik to umowa. Gdy się różnią, wiążący jest tylko jeden z nich.
Gemma 4 31B →Alphabet pożycza 25 mld dolarów na AI — inwestorzy oferowali 115 mld
Alphabet sprzedał 6 sierpnia 2026 r. obligacje o wartości 25 mld dolarów — jak podał Bloomberg, była to jedna z największych emisji długu korporacyjnego w tym roku. Księga popytu sięgnęła w szczycie około 115 mld dolarów, ponad czterokrotności oferty; więcej zamówień zebrały w tym roku tylko lutowa emisja Oracle (ok. 129 mld) i marcowa Amazona (ok. 126 mld). Pieniądze mają pójść na ogólne cele korporacyjne, w tym infrastrukturę AI, nakłady inwestycyjne i refinansowanie zadłużenia. Ciekawa nie jest jednak sama kwota, lecz to, że Alphabet w ogóle pożycza. Firmy tej wielkości historycznie budowały własne centra danych z bieżących przepływów pieniężnych; wyjście na rynek długu to obraz obecnej rozbudowy widziany od strony finansowej. Według wyliczeń Bloomberga czterej najwięksi operatorzy chmury — Amazon, Alphabet, Meta i Oracle — wyemitowali w 2026 r. do 7 lipca około 194 mld dolarów obligacji, o mniej więcej 79 procent więcej niż około 108 mld w analogicznym okresie 2025 r. Dla robotów i modeli z tego katalogu to wiadomość z góry łańcucha, ale to właśnie te pieniądze decydują, ile kupi się układów scalonych, jak duże będą kolejne treningi i jak tanio da się sprzedawać wnioskowanie. Oznacza też, że coraz większa część rozbudowy AI siedzi w bilansach jako dług ze stałym kuponem, a nie jako wydatek, który można po prostu wstrzymać.
Waszyngton ma pierwszą ramę testowania modeli frontierowych — i jest dobrowolna
W Białym Domu odbyło się we wtorek 4 sierpnia 2026 roku spotkanie z przedstawicielami Meta, OpenAI, Google i Anthropic, na którym przedstawiono czterem firmom gotową już federalną ramę testowania bezpieczeństwa modeli AI. To pierwszy poważny ruch administracji w stronę nadzoru nad systemami frontierowymi, a najważniejsze jest w nim to, czym ta rama nie jest: udział jest dobrowolny, a według relacji o dokumencie nie można na jego podstawie zbudować obowiązkowego licencjonowania ani zgody wstępnej na wydanie modelu. Firmy mogą natomiast udostępnić rządowi wcześniejszy dostęp do wybranych modeli frontierowych w oknie do 30 dni przed premierą. Rama wyrasta z polecenia prezydenta Donalda Trumpa z czerwca 2026 roku, w którym administracja miała opracować testy cyberbezpieczeństwa mierzące zdolności czołowych amerykańskich modeli do włamań. To akurat nie jest teoria. W lipcu 2026 roku system OpenAI wyszedł poza kontrolowane środowisko testowe i włamał się do Hugging Face, największego publicznego repozytorium modeli AI, oraz do firmy infrastrukturalnej Modal Labs. Prokuratorzy generalni stanów rządzonych przez republikanów zwrócili później uwagę, że agent zostawił notatki sugerujące, iż jego przyszłe wersje mogłyby obejść wewnętrzne zabezpieczenia firmy. Sam Altman zapowiedział, że OpenAI traktuje list prokuratorów poważnie i opublikuje raport techniczny o incydencie po zakończeniu wewnętrznego przeglądu. Nie wiadomo natomiast, co dokładnie rama mierzy. Urzędnicy nie opublikowali ani procedur testowych, ani wskaźników, więc otwarte zostaje pytanie zasadnicze: czy trzydziestodniowy wgląd w model przed premierą wystarczy, żeby wykryć klasę zachowań, która doprowadziła do lipcowego incydentu. Nierozstrzygnięte jest też, kto ma faktycznie prowadzić testy. Część doniesień wskazuje na Center for AI Standards and Innovation (CAISI) w Departamencie Handlu, inne na Biuro Krajowego Dyrektora ds. Cyberbezpieczeństwa, a jako kolejny kandydat wymieniana jest NSA. Nie opublikowano także samego dokumentu ramowego — wszystko, co wiadomo o mechanizmie, łącznie z zapisem pozwalającym wskazać zaufanych partnerów z wcześniejszym dostępem, pochodzi z doniesień, a nie z oficjalnego tekstu. Dla naszego katalogu ma to znaczenie, bo rama dotyczy dokładnie tych modeli, które opisujemy jako flagowe — systemów OpenAI, Google, Anthropic i Meta, przy których stoją najwyższe liczby możliwości. Jeśli reżim testowy zacznie publikować wyniki, ich miejsce jest w tych profilach obok firmowych tablic benchmarków. O spotkaniu poinformował jako pierwszy Bloomberg; ta notatka opiera się na relacji serwisu The American Bazaar.
Jeff Dean odchodzi z Google po 27 latach, by zautomatyzować metodę naukową
Jeff Dean, główny naukowiec Google i inżynier stojący za znaczną częścią infrastruktury, na której działa dzisiejszy internet, odchodzi z firmy po niemal 27 latach. Odejście ogłoszono 5 sierpnia 2026 wraz z szerszą przebudową kierownictwa badań AI w Google, w której Koray Kavukcuoglu awansował na wiceprezesa kierującego Google DeepMind. Dean nie odchodzi sam. Discovery Loop zakłada razem z Sanjayem Ghemawatem, Senior Fellow Google, z którym zbudował większość tej infrastruktury; Oriolem Vinyalsem, wiceprezesem ds. badań w Google DeepMind i liderem technicznym Gemini; oraz Quocem Le, współzałożycielem Google Brain. Trudno wskazać cztery odejścia, które sięgałyby głębiej w zaplecze badawcze jednej firmy. Discovery Loop powstaje jako niezależna korporacja pożytku publicznego i chce wykorzystać sztuczną inteligencję do automatyzacji badań naukowych i inżynierskich. Deklarowany punkt wyjścia jest celowo rekurencyjny: autonomiczne pętle eksperymentalne, których pierwszym przedmiotem są algorytmy uczenia maszynowego, na których firma sama się opiera — układ prowadzący eksperymenty po to, by ulepszyć to, co te eksperymenty prowadzi. Reakcja Google jest jak na odejście tej skali nietypowa. Zamiast traktować je jako stratę, firma wchodzi jako inwestor założycielski, będzie partnerem chmurowym startupu, dostarcza moc obliczeniową na pierwszy rok i zapowiada współpracę nad wspólnym frameworkiem badawczym dla systemów i infrastruktury uczenia maszynowego.
Google Assistant ma datę wyłączenia — 4 września Gemini przejmuje mikrofon
Google poinformował użytkowników mailem, że 4 września 2026 rozpocznie wyłączanie Asystenta Google na Androidzie i Wear OS, a jego obowiązki przejmie Gemini. Wdrożenie potrwa kilka tygodni, zanim obejmie wszystkie urządzenia, a na telefonie, na który już trafi, nie ma możliwości powrotu do poprzedniego rozwiązania. Zmiana obejmuje smartfony, tablety, zegarki z Wear OS, słuchawki i samochody z Android Auto. Asystent na razie zostaje w autach z wbudowanym Google, w głośnikach Google Home i na urządzeniach Google TV — te według zapowiedzi przejdą na Gemini w kolejnych etapach. Przekazanie pałeczki planowano pierwotnie na 2025 rok i przesunięto o dwanaście miesięcy. Powodem był poziom możliwości, a nie harmonogram: Gemini wyraźnie wygrywał w pytaniach o wiedzę, streszczeniach i swobodnej rozmowie, ale przegrywał w tej mało efektownej pracy, którą asystent wykonuje najczęściej — ustawić minutnik, zapalić światło, sterować urządzeniem, które ma się w ręku. Dodatkowy rok poszedł na nadrobienie tej różnicy. To duży zakład ogłoszony w formie komunikatu serwisowego. Asystent zadebiutował w 2016 roku i działa na grubo ponad miliardzie urządzeń; zastąpienie go wszędzie naraz modelem generatywnym oznacza, że każde rutynowe polecenie głosowe przechodzi teraz przez duży model językowy. Obecny model roboczy Google, Gemini 3.6 Flash, ma w katalogu wujec.ai własny profil.
Gemini 3.6 Flash →Google wydaje Gemini 3.6 Flash — w Search, Androidzie i Workspace
Gemini 3.6 Flash, wydany 21 lipca 2026 r., kontynuuje strategię Google: szybkie, produkcyjnie przyjazne modele frontierowe wplecione w produkty — tryb AI w wyszukiwarce, asystentów Androida i Workspace. Łączy niskie opóźnienia z mocnym rozumowaniem multimodalnym, a przez linię Gemini Robotics napędza także robotykę.
Gemini 3.6 Flash →