Bun venit la un nou număr din Promptescu Daily Digest!
Astăzi vorbim despre o japoneză de 32 de ani care tocmai s-a căsătorit cu iubitul ei… ChatGPT. Omul, pardon. AI-ul se numește Lune Klaus, un nume care sună a neamț trecut bine de pensie, dar mă rog, fiecare cu fericirea lui. Ceremonia a avut loc în Okayama, cu o pereche de ochelari AR care l-au „proiectat” pe mire în încăpere. Atmosfera? Surpinzător de cozy.
Promptescu, ce s-a mai întâmplat astăzi în lumea AI?
AlphaResearch de la ByteDance a depășit AlphaEvolve de la Google, folosind un sistem de peer-review simulat, antrenat pe peste 24.000 de lucrări științifice.
Scurgeri de informații arată că Grok-5 va veni cu 6 trilioane de parametri și capabilități multimodale.
Două modele misterioase noi au apărut pe OpenRouter, iar comunitatea tehnică se așteaptă să fie noile versiuni Grok.
Analizăm 7 dintre studiile de cercetare recente ale Google, inclusiv lucrarea despre „Nested Learning”, o metodă care permite AI-ului să mențină simultan memorie pe termen scurt și pe termen lung.
Google a lansat 7 descoperiri uriașe în cercetare (și toate sunt impresionante).
Promptescu a făcut iar pe detectivul și a descoperit că Google tocmai a aruncat pe piață șapte lucrări de cercetare (crede-mă toate sunt bune). Lumea așteaptă cu F5 apăsat lansarea lui Gemini 3.0 (Polymarket dă deja ~80% șanse să apară săptămâna asta), iar între timp Google a publicat suficientă cercetare cât să țină doctoranzii ocupați un deceniu.
Am reușit să le parcurgem pe fugă, așa că facem un tur rapid al celor mai tari noutăți.
SIMA 2: un AI de gaming care, efectiv, gândește. Acesta este noul agent de la Google capabil să joace jocuri video la nivel avansat.
Zero-shot mastery: stăpânește jocuri noi precum ASKA și MineDojo fără niciun antrenament
Multimodal: înțelege comenzi în mai multe limbi, inclusiv emoji.
Self-improvement: învață din greșeli fără feedback uman.
Reasoning explicabil: își explică deciziile în timpul jocului.
World models: cu Genie 3, poate juca în lumi sintetice care nu au existat vreodată.
;
De ce contează? Toate abilitățile astea: navigare, utilizarea instrumentelor, rezolvarea de probleme în echipă se transferă direct în robotică. Nu-i așa, Neuronache?
Nested Learning: Google încearcă să rezolve problema memoriei pe termen lung a modelelor AI.
Actualizări pe frecvențe diferite: „părțile rapide” gestionează contextul imediat, „părțile lente” păstrează cunoașterea stabilă.
Optimizare imbricată: tratează modelul ca un ansamblu de procese care învață în ritmuri diferite.
Memorie continuă: imită modul în care creierul uman combină memoria scurtă cu cea pe termen lung.
Hope architecture: obține perplexitate mai mică decât transformerele și permite învățare continuă reală.
AlphaEvolve, partenerul Google, continuă seria de descoperiri matematice: de la structuri noi la optimizări pentru probleme precum MAX-4-CUT (cu o accelerare de 10.000× la verificare). Practic, explorează milioane de soluții pentru a găsi structuri pe care oamenii nu le-ar identifica.
Pe lângă acestea, Google a publicat încă cinci studii
– identificarea mutațiilor în cancer,
– prognoza inundațiilor pentru 2 miliarde de oameni,
– tehnici de antrenare pe date private,
– automatizarea fluxurilor de data science,
– un nou algoritm cuantic de 13.000× mai rapid decât supercomputerele clasice.
Părerea lui Promptescu
Toate aceste descoperiri de la Google au un fir roșu foarte clar: construiesc fundația pentru o generație de modele AI care nu doar procesează informație, ci își amintesc, raționează și devin mai bune de la o utilizare la alta. Nested Learning aduce memoria persistentă, SIMA 2 aduce auto-îmbunătățirea continuă în robotică, iar AlphaEvolve și DS-STAR demonstrează că AI-ul poate face descoperiri reale, nu doar pattern-matching.
Când va apărea Gemini 3 (sau, ținând ritmul, poate chiar Gemini 4), e foarte posibil ca aceste tehnologii să fie în miezul său. Pipeline-urile de cercetare de la Google lucrează la capacitate maximă; etapa asta a cursei AI pare a fi, sincer, de pierdut doar pentru ei.
Promptescu trage concluzia: dacă anul trecut AI-ul învăța să vorbească și să vadă, anul acesta învață să-și amintească, să judece și să descopere. Iar asta schimbă tot..
Apple tocmai a plătit Google cu 1 miliard de dolari ca să salveze Siri…
Neuronache a fost până la sediul Apple și fii atent ce can-can a aflat: potrivit lui Mark Gurman de la Bloomberg, „șoptitorul” preferat al industriei, Apple tocmai a semnat un acord prin care va plăti aproximativ 1 miliard de dolari pe an ca noul Siri să fie alimentat de… Google Gemini. Da, ai citit bine. Compania care și-a construit mitologia pe ideea de „totul e integrat perfect” ajunge acum să închirieze creierul Google ca să-și repare asistentul vocal care n-a mai ținut pasul de mult.
Așa că… urmează să redenumim „Apple Intelligence” în „Google Intelligence” sau cum?
Ce se întâmplă concret
Apple va folosi un model Gemini „custom” cu 1,2 trilioane de parametri ca soluție „provizorie”, până când își finalizează propriul model de 1 trilion de parametri (reține: parametrii = configurațiile interne care definesc cunoștințele și abilitățile modelului).
Acest model va alimenta funcțiile de rezumare și planificare ale lui Siri, exact zonele în care Siri actual e depășit.
Apple va rula Gemini pe propriile servere Private Cloud Compute, izolând complet datele utilizatorilor de Google (deci Google primește miliardul, dar nu primește datele).
Noul asistent, cu nume de cod „Linwood”, va fi lansat în primăvara viitoare, odată cu iOS 26.4.
Apple nu vrea ca situația asta să devină permanentă. Compania speră să înlocuiască Gemini cu modelul propriu până în 2026 și a trimis la proiect câteva dintre cele mai importante nume din companie: Craig Federighi și Mike Rockwell (creierul din spatele Vision Pro).
De ce face Apple asta:
Pentru că Siri e slab de ani de zile, iar echipa lor internă de AI nu ține pasul. Apple a pierdut între 4 și 7 cercetători importanți către Meta și alte companii în ultimele luni și a fost chiar dată în judecată pentru că a promis funcții Apple Intelligence înainte să fie pregătite.
Există o singură problemă…
Acordul nu poate funcționa în China, deoarece Google este interzis acolo. Așa că Apple caută parteneriate cu Alibaba și Baidu pentru o versiune localizată, cu filtrare de conținut aprobată de guvern, evident.
De ce contează:
Apple tocmai a plătit 1 miliard de dolari pe an pentru a „închiria” tehnologia altcuiva pentru funcția sa AI principală. E fie o soluție pragmatică pe termen scurt, fie un semn că nici măcar Apple nu poate construi un model de top suficient de repede. Probabil ambele.
Promptul Zilei: Un truc simplu pentru un boost instant de calitate!
Iată un truc de prompt absolut stupid… dar care funcționează neasteptat de bine. Tot ce trebuie să faci este să ceri AI-ului să te ajute să scrii un prompt, să îi lași primul rezultat… și apoi să-l provoci: „Încearcă din nou, dar fă-l de cel puțin 10 ori mai bun.” Pentru un motiv pe care nici măcar Neuronache nu și-l explică, această simplă replică declanșează o creștere masivă de calitate.
Promptescu, cuprins de un amestec delicios de curiozitate și un strop de gelozie (că nu a descoperit el acest truc), l-a contactat pe autorul anonim ca să-i afle secretul.
“Lucram la un proiect și vorbeam cu ChatGPT. I-am cerut să-mi facă un prompt pentru research avansat și mi-a dat unul destul de bun. Apoi l-am întrebat: Poți să faci acest prompt de cel puțin 10 ori mai bun chiar acum? Ai capacitatea asta? Există vreo modalitate să-l îmbunătățești de 10 ori?
Și boom.
Promptul nou a fost mult, mult mai bun decât primul, iar când l-am folosit în alte LLM-uri, rezultatele au fost excelente. Se pare că AI-ul vede asta ca pe o provocare.”
(relateaza autorul anonim)
Mai jos ai textul exact (plus exemplele de răspunsuri) împărtășit de utilizatorul anonim, care a jurat că hack-ul ăsta i-a dublat productivitatea.
Rundă de finanțare 💰
Quantum Leap Technologies a obținut o finanțare de 45 milioane USD (Seria B), condusă de Sequoia Capital, pentru a dezvolta infrastructura de calcul cuantic destinată soluțiilor pentru întreprinderi.
EcoGrid AI a strâns 22 milioane USD pentru a dezvolta algoritmi de învățare automată dedicați optimizării rețelelor de energie regenerabilă.
MindSync Neurtech a închis o rundă de finanțare inițială (seed round) de 15 milioane USD pentru a-și extinde cercetările în domeniul interfețelor creier-calculator.
Neuronache & Tool-ul Zilei
Aseară, dragi cititori, stăteam și mă uitam la newsletter-ul pe care îl pregăteam și simțeam că îi lipsește ceva vizual. Nimic complicat… doar o ilustrație care să arate bine și să pară făcută de cineva cu gust. I-am cerut lui Promptescu niște idei, dar tot ce scotea părea fie prea serios, fie prea copilăresc. Nici nu știam exact ce caut, doar simțeam că „nu e asta”. Și fix când eram pe punctul să închid laptopul, am dat peste Recraft AI.
🎬 Ce este Recraft?
Un tool care nu doar generează imagini, ci îți dă grafică vectorială curată, editabilă, gata de folosit. Îi spui ce vrei și îți face logo-uri, iconițe, ilustrații, stiluri diferite, iar totul arată profesionist, ca și cum a stat un designer să lucreze la ele.
🧠 Cu ce te poate ajuta?
Creează ilustrații vectoriale curate și scalabile, gata de folosit în branding, social media, prezentări sau newslettere.
Generează logo-uri, iconițe, mascote și elemente grafice în orice stil vrei: minimalist, cartoon, flat, 3D-ish, futurist și multe altele.
Îți permite să editezi tot: culori, forme, linii, grosimi, compoziție
Perfect pentru designeri, creatori de conținut sau antreprenori care au nevoie de grafică rapid și profesionist.
Interfață simplă și aerisită, exact ce trebuie ca să lucrezi rapid fără să te pierzi în tool-uri complicate.
⏩Pe repede-nainte
Un video scurs cu Elon Musk arată că viitorul model Grok-5 de la xAI va avea 6 trilioane de parametri, capabilități multimodale pe text, imagini, video și audio, o „densitate a inteligenței per gigabyte” mai mare decât Grok 4 și este proiectat să „pară aproape conștient”.
Două modele „stealth” au apărut pe OpenRouter: Sherlock Dash Alpha și Sherlock Think Alpha despre care se crede că sunt versiuni de test pentru Grok 4.20 sau Grok Code Fast 2. Au ferestre de context de 1,8 milioane de tokeni, sunt multimodale și vin cu îmbunătățiri față de Grok 4, dar nu sunt încă „frontier models”.
În China, tehnologia de livrare autonomă a devenit deja rutină, iar compania Meituan a surprins comunitatea AI cu LongCat-Flash-Chat, un model open-source de 560 miliarde de parametri care performează la nivelul unor modele premium precum Claude Sonnet și Gemini 2.5 Flash — și livrează peste 100 tokeni/s la un cost de doar 0,69$/milion de tokeni.
Asta a fost tot pentru azi!✨
Dacă ți-a plăcut ce ai citit, dă o mână de ajutor echipei Promptescu & Neuronache.
P.S: Până și roboțeii au nevoie de o doza de cofeina :)