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