AI News dla UEK (Tydzień#19 (9 – 15 maja 2026)): Wyścig o wyceny, autonomiczni agenci i nowe modele

Skrót artykułu w formie audio – treść wygenerowana z pomocą NotebookLM.

Czas trwania: 2 min 18 sek.

⚡ Szybki Przegląd tygodnia:

• Rekordowa runda Anthropic: Twórcy Claude’a negocjują potężne dofinansowanie na kwotę 30 miliardów dolarów, co może wynieść ich wycenę powyżej OpenAI.
• Nowe zasady bezpieczeństwa USA: Rząd USA podpisał umowy z pięcioma wiodącymi firmami AI, wymuszając rygorystyczne testy nowych modeli.
• OpenAI Campus Network: Nowa sieć dla kół naukowych ułatwi polskim studentom dostęp do najlepszych narzędzi i zasobów.
• Konferencja Google I/O: Głośno mówi się o nadchodzącym Gemini 4.0, które ma zdeklasować model Claude Mythos.
• Plaga fałszywych cytowań: Słynny magazyn The Lancet uderza prawnie w Meta za halucynacje referencji w generowanych artykułach medycznych.

🚀 1. Radar Technologiczny

Gorące spekulacje przed premierą Gemini 4.0 od Google

Ostatnie doniesienia technologiczne z konferencji Google I/O, która odbyła się dwunastego maja, nie pozostawiają złudzeń. Amerykański gigant z Mountain View przygotowuje się do potężnego uderzenia w rynek, a w centrum uwagi ekspertów znalazł się nadchodzący model Gemini 4.0. Analitycy podkreślają, że nowa wersja ma rzucić bezpośrednie wyzwanie konkurencyjnemu modelowi Claude Mythos od firmy Anthropic. Kluczowym argumentem Google w tej rynkowej przepychance ma być nowatorska architektura wielowarstwowa, która rozdziela skomplikowane procesy logicznego myślenia od szybkiego generowania warstwy tekstowej. W efekcie, nowy model ma być nie tylko precyzyjny w analizowaniu wielkich zbiorów danych, ale przede wszystkim niezwykle szybki. To może okazać się absolutnym przełomem dla uniwersytetów i korporacji finansowych, które na co dzień pracują z potężnymi arkuszami kalkulacyjnymi i wymagają natychmiastowych odpowiedzi bez spowalniania swoich serwerów informatycznych. Będziemy bacznie obserwować, jak ta rywalizacja wpłynie na narzędzia udostępniane dla sektora edukacji wyższej.

Ewolucja zagrożeń na skalę przemysłową

Nie wszystkie nowinki ze świata technologii budzą jednak entuzjazm. Jak informuje raport opublikowany trzynastego maja, rozwój autonomicznych modeli generatywnych ma też swoją mroczną stronę. Eksperci od cyberbezpieczeństwa ostrzegają, że wykorzystanie potężnych modeli takich jak Anthropic Mythos, czy systemów Google przez wykwalifikowane grupy przestępcze zamieniło się w prawdziwe cyberzagrożenie na skalę przemysłową. Zamiast ręcznie szukać luk w oprogramowaniu i zabezpieczeniach infrastrukturalnych, atakujący wykorzystują sztuczną inteligencję do błyskawicznego tworzenia złośliwego oprogramowania oraz automatycznego omijania nowoczesnych systemów antywirusowych. Co więcej, algorytmy LLM posiadają obecnie tak zwaną zdolność odkrywania błędów typu zero-day, czyli wykrywania i wykorzystywania słabości, o których nie wiedzą jeszcze sami twórcy oryginalnego oprogramowania. Dla uniwersytetów oznacza to konieczność natychmiastowej weryfikacji i ogromnego uszczelnienia uczelnianych sieci komputerowych.

Wdrożenie modelu GPT-5.5 na rynek korporacyjny

Tymczasem firma Sama Altmana kontynuuje agresywną ekspansję swoich produktów w segmencie biznesowym. Model GPT-5.5 został właśnie udostępniony wybranym graczom na szczeblu korporacyjnym, wnosząc zupełnie nową jakość do integracji biznesowych i optymalizacji zasobów informatycznych. Co ciekawe, w modelu znacznie poprawiono tak zwaną zdolność agentową, dzięki czemu system potrafi już nie tylko asystować podczas rutynowych pytań użytkownika, ale przede wszystkim podejmować wieloetapowe akcje bezpośrednio w aplikacjach firmowych. Zaktualizowane modele od OpenAI, jak na przykład ulepszony Codex, stały się teraz dostępne również na platformie Amazon Bedrock, wykraczając poza wyłączny ekosystem chmury Microsoft Azure. Taki ruch jest jasnym sygnałem, że rynek korporacyjny staje się obecnie najważniejszym placem boju o dominację w sektorze sztucznej inteligencji. Dostawcy technologii muszą teraz błyskawicznie adaptować swoje rozwiązania do środowisk biznesowych i środowisk uczelnianych, by nie stracić swojego dotychczasowego udziału w globalnym rynku.

🎓 2. Akademia i Administracja w Praktyce

Uczelniana inicjatywa Campus Network od OpenAI

Rozwój akademickich kompetencji technologicznych wchodzi w zupełnie nową fazę za sprawą najświeższych ruchów OpenAI. Amerykańska firma zapowiedziała uruchomienie sieci Campus Network dedykowanej studenckim kołom naukowym. To przełomowe rozwiązanie ma zapewnić ambitnym i utalentowanym studentom dostęp do najbardziej zaawansowanych środowisk programistycznych oraz priorytetowych API bez ponoszenia gigantycznych kosztów komercyjnych. Zamiast ograniczać się do testowania przestarzałych algorytmów z domeny open-source, studenci będą mogli uczyć się na najnowocześniejszych rozwiązaniach bazujących na najnowszych flagowych modelach sztucznej inteligencji. Dla uczelni o profilu biznesowym, takich jak nasz Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, to kapitalna szansa na integrację najnowszych rozwiązań na zajęciach analitycznych, w kołach zrzeszających studentów informatyki stosowanej czy analityki finansowej. Możliwość operowania na prawdziwych strumieniach danych pod okiem najnowszych modeli językowych z pewnością skróci proces dydaktyczny i przygotuje studentów do wyzwań współczesnego i bezlitosnego rynku pracy.

Odważna wizja Jensena Huanga na uczelni Carnegie Mellon

Jedenastego maja świat nauki usłyszał inspirujące i bardzo dalekowzroczne przemówienie szefa firmy NVIDIA. Jensen Huang podczas swojego głośnego wystąpienia do absolwentów prestiżowej amerykańskiej uczelni Carnegie Mellon jasno nakreślił kierunek rozwoju nowoczesnej gospodarki. Jego zdaniem przyszłość leży w inteligentnej robotyce i systemach wieloagentowych, które zrewolucjonizują nie tylko skomplikowany sektor wytwórczy, ale też analitykę danych i usługi cyfrowe. Huang stwierdził bez ogródek, że „każdy przyszły specjalista będzie miał u swojego boku cyfrowego asystenta” pomagającego mu projektować rozwiązania i rozwiązywać skomplikowane dylematy zarządcze. Ten wyraźny przekaz to doskonały dowód na to, że edukacja akademicka musi błyskawicznie nadążać za tempem zmian. Wymaga to od wykładowców i władz wydziałowych natychmiastowego wdrażania nowoczesnych systemów nauczania, które kładą nacisk na kompetencje miękkie, umiejętność precyzyjnego zadawania pytań modelom, myślenie algorytmiczne oraz sprawną i odpowiedzialną analizę ogromnych wolumenów danych w czasie rzeczywistym.

Konsekwencje halucynacji w prestiżowych artykułach medycznych

Jednak świat akademicki musi również bardzo szybko uczyć się na niezwykle kosztownych błędach najnowszej technologii. Renomowane czasopismo The Lancet wystąpiło w zeszłym tygodniu na drogę sądową przeciwko korporacji Meta, po wykryciu masowej liczby sfabrykowanych cytowań w publikacjach naukowych. Okazuje się, że modele AI nagminnie generowały fikcyjne tytuły artykułów medycznych, celowo dopasowując je do tezy tworzonego dokumentu! To wydarzenie ujawnia przerażające braki obecnych systemów opartych na sieciach neuronowych w zakresie bezkompromisowej dbałości o prawdę i naukowe procedury. W reakcji na te bardzo niebezpieczne incydenty, serwis preprintów arXiv postanowił stanowczo usunąć ogromną falę publikacji generowanych maszynowo, chroniąc swoje zbiory przed zanieczyszczeniem niezweryfikowanymi i po prostu zmyślonymi danymi. Dla badaczy UEK to niezwykle bolesna, aczkolwiek mądra lekcja ostrożności: sztuczna inteligencja jest niesamowitym narzędziem optymalizującym pracę redakcyjną, jednak absolutnie nie zastąpi rygorystycznego weryfikowania faktów i ręcznego potwierdzania przypisów.

💰 3. Biznes, Ekonomia, Etyka i Prawo

Olbrzymia wycena Anthropic na celowniku funduszy inwestycyjnych

Walka o dominację na amerykańskim rynku technologicznym przybiera na sile, a stawką są astronomiczne, wręcz niewyobrażalne dla przeciętnego człowieka sumy. Według najświeższych doniesień redakcji Bloomberg, twórcy cenionego modelu Claude, firma Anthropic, rozpoczęła zaawansowane negocjacje dotyczące pozyskania około 30 miliardów dolarów finansowania. Jeśli te przewidywania analityków finansowych się potwierdzą, wycena całej korporacji może drastycznie przekroczyć kosmiczną kwotę 900 miliardów dolarów, co po raz pierwszy w historii mogłoby ustawić ją bezpośrednio ponad rynkową wartością dotychczasowego lidera i hegemona, czyli spółki OpenAI. Tak gwałtowny skok to jednoznaczny sygnał od inwestorów instytucjonalnych: na rynku korporacyjnym istnieje gigantyczne, niezaspokojone zapotrzebowanie na stabilne, przewidywalne i – co najważniejsze – niezwykle bezpieczne modele językowe, potrafiące bezbłędnie analizować trudne do odczytania dane prawnicze czy raporty analityczne. Przesunięcie potężnego kapitału do Anthropic zwiastuje zaciętą walkę cenową między dostawcami, na czym na pewno w najbliższym czasie zyskają końcowi klienci biznesowi, tacy jak chociażby mniejsze startupy i instytucje oświatowe poszukujące tańszych i solidniejszych usług w chmurze.

Historyczne porozumienie z rządem amerykańskim w kwestii bezpieczeństwa

Podczas gdy fundusze rzucają miliardy dolarów na rozwój infrastruktury sprzętowej dla AI, decydenci polityczni powoli budzą się z prawnego letargu. Amerykański Departament Handlu ogłosił w minionym tygodniu ogromny sukces – udało się doprowadzić do podpisania oficjalnych porozumień i zmuszenia całej wielkiej piątki technologicznej do regularnej kontroli bezpieczeństwa. Giganci tacy jak OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, Anthropic i prowadzona przez Elona Muska organizacja xAI oficjalnie wyrazili zgodę, aby każda kolejna duża wersja ich modeli musiała najpierw zostać certyfikowana i sprawdzona pod kątem ewentualnych zagrożeń przez amerykańskich ekspertów z urzędu CAISI. Od teraz każdy model typu „frontier” musi zostać przebadany na okoliczność ukrytych podatności, ewentualnej zdolności do wspomagania cyberataków oraz braku odpowiednich filtrów politycznych. Dla ekonomistów to wyraźny sygnał – rządy zauważyły ryzyko systemowe wywoływane przez rozwój modeli poznawczych. Tego typu państwowa regulacja jest jednak potężnym kołem zamachowym dla europejskich uczelni oraz urzędników rozpisujących zawiłości dokumentu EU AI Act, bowiem wskazuje jasny dowód na to, że rynek sam w sobie nie zdoła obronić się przed zaawansowaną technologią wygenerowaną przez gigantyczne korporacje.

Konkurencyjność na rynku wielkich dostawców oprogramowania

Pojawienie się modelu Claude i nowych wariantów Gemini wyraźnie zmienia układ sił w świecie biznesowym, przechodząc z monopolu OpenAI na realny rynek oligopolistyczny, charakteryzujący się bardzo szybkim tempem wdrażania ulepszeń i niesamowitą brutalnością w walce o klienta. Wiele średnich przedsiębiorstw porzuca już przywiązanie do pojedynczego silnika AI, celując w rozwój inteligentnej architektury typu „model-agnostic”, co w przełożeniu na język biznesu oznacza dywersyfikację dostawców usług. Analitycy obserwują gwałtowny wysyp innowacyjnych i lekkich modeli oznaczonych słowem „Lite” lub „Mini”, które oferują zoptymalizowane czasy procesowania i są absurdalnie tanie w operacjach na potężnych hurtowniach danych. Firmy zaczynają bardzo intensywnie analizować wskaźnik ROI, czyli faktyczny zwrot z inwestycji we wdrożenia rozwiązań chmurowych AI. W perspektywie najbliższych dwóch lat zarządzający w największych podmiotach gospodarczych, z którymi będą musieli mierzyć się dzisiejsi studenci kierunków finansowych, nie będą pytali o możliwości samego modelu. Zamiast tego skupią się w pełni na gwarantowanym bezpieczeństwie powierzanych procedur, efektywności oraz minimalizowaniu kosztów na każdym etapie przetwarzania danych biznesowych przez zewnętrznych dostawców.

📚 4. Przegląd Naukowy i Wydarzenia

Przełomowa praca nad wielomodalnymi systemami MMSkills

Środek maja przyniósł fascynujące i przełomowe owoce w najnowszych badaniach publikowanych na otwartym portalu arXiv oraz rozwijanych przez zapaleńców na platformie GitHub. Jednym z najgłośniejszych dokonań tego tygodnia była publikacja chińskich naukowców z Szanghaju o nazwie MMSkills: Towards Multimodal Skills for General Visual Agents. W badaniach badacze zaproponowali zupełnie nową i potężną strukturę dla tak zwanych „agentów wizualnych”, która diametralnie zwiększa ich rozumienie kontekstowe w złożonym i bardzo dynamicznym środowisku przestrzennym i logicznym. Autorzy w niezwykle pomysłowy sposób połączyli tradycyjne dane ze świata tekstu wbudowane w LLM z czymś co opisali jako „karty stanów” oraz odpowiednio wygenerowanymi kluczowymi klatkami pochodzącymi z obrazów. Ta skomplikowana architektura pozwala modelom w niesamowicie efektywny sposób podejmować bardzo precyzyjne operacje analityczne na zróżnicowanych zestawach danych. To kolosalny krok w stronę systemów AI, które nie tylko widzą skomplikowane wielowymiarowe obiekty i rozumieją kontekst dokumentów w PDF, ale potrafią zaplanować skomplikowany system kroków i wywoływać wbudowane w kod „umiejętności” do poprawnego rozwiązywania napotkanych problemów. Badanie to jest doskonałą pożywką dla naszych uniwersyteckich specjalistów od analizy i architektury systemów informatycznych.

Projekt badawczy ARIS i koncepcja agentów kolaborujących

Kolejną perełką z naukowego światka, jaka wzbudziła gigantyczne zainteresowanie społeczności programistycznej i ekspertów od inżynierii promtowania, jest nowatorski zarys systemu o kryptonimie ARIS. Akronim ten skrywa niesamowitą koncepcję opisaną przez inżynierów jako „Autonomiczne badanie poprzez kolaborację wielu zantagonizowanych agentów AI”. System ten diametralnie różni się od klasycznych modeli pytających, ponieważ opiera swoje genialne działanie na wywołaniu celowego sztucznego sporu między wyizolowanymi, bardzo wysoce wyspecjalizowanymi agentami LLM. Każdy wirtualny podmiot badawczy wciela się w oddzielną i całkowicie skrajną formę eksperta – na przykład rygorystycznego krytyka, dociekliwego analityka czy pomysłowego wynalazcę. Następnie dochodzi do burzliwej i zaprogramowanej debaty wokół analizowanego problemu merytorycznego. Jak dowodzą najnowsze pomiary, w efekcie tego wirtualnego panelu dyskusyjnego generowane wnioski obarczone są zdecydowanie mniejszą liczbą błędów koncepcyjnych oraz halucynacji w porównaniu do standardowego jednowątkowego zadawania zapytań o odpowiedź jednemu, wybranemu modelowi sztucznej inteligencji. Naukowcy wierzą, że model ARIS to podwaliny pod tworzenie bardzo sprawnych zespołów złożonych wyłącznie ze sztucznych inżynierów!

System OmniFlatten rewolucjonizujący rozmowę głosową

Ostatnim niesamowitym naukowym objawieniem tygodnia zaprezentowanym publicznie jest pionierski system OmniFlatten: An End-to-end GPT Model for Seamless Voice Conversation. Publikacja ta przedstawia fascynujący i bardzo zaawansowany proces optymalizacji tak zwanych opóźnień między warstwą interpretacji głosowej (transkrypcją audio-to-text) a warstwą zwrotną silnika analizującego odpowiedź modelu językowego. Programiści zastosowali niesamowity trik kompresji, który pozwala na jednoczesne przesyłanie poleceń w formie fali dźwiękowej oraz generowanie potoku logicznych argumentów prosto z serwerów LLM – osiągając efekt pełnego i bardzo naturalnego dupleksu w swobodnej dyskusji ze skomputeryzowanym awatarem rozmówcy! Dzięki temu udanemu eksperymentowi badawczemu najprawdopodobniej w niedalekiej przyszłości doczekamy się niezwykle naturalnych, dwukierunkowych konwersacji maszynowych opartych na nieskompresowanym, czystym głosie w czasie rzeczywistym, bez jakiegokolwiek wrażenia zacinania się serwerów czy dziwnych i nienaturalnych opóźnień wynikających ze słabego łącza sieciowego. Tego typu innowacja to murowany hit na ogromnym rynku szkoleniowym, rynku aplikacji rekrutacyjnych oraz wszędzie tam, gdzie ułamek sekundy zadecyduje o wiarygodności przeprowadzanej symulacji interakcji ludzkiej.

🎯 5. Praktyczne Wnioski (Dla Ciebie)

Dla Studenta

Zainteresuj się możliwościami, jakie otwierają się dzięki sieciom podobnym do Campus Network organizowanym przez OpenAI. Jeśli jesteś członkiem koła naukowego na naszej uczelni, natychmiast sprawdź warunki programu i zapytaj opiekuna o wdrożenie flagowych, potężnych interfejsów programowania (API) przy waszych uczelnianych projektach zaliczeniowych. To absolutnie unikalna okazja, aby zupełnie bezpłatnie poćwiczyć budowanie aplikacji i rozwiązywanie potężnych studium przypadku na modelach i infrastrukturze wartej miliardy dolarów, co doskonale zbuduje twoje unikatowe portfolio przed spotkaniem ze zrekrutowanym łowcą talentów.

Dla Wykładowcy i Badacza

W świetle gigantycznego, prestiżowego pozwu The Lancet przeciwko gigantowi technologicznemu, na pierwszym miejscu zawsze stawiaj twardą weryfikację ujętych w publikacjach odniesień i skomplikowanych danych źródłowych. Nie traktuj modeli sztucznej inteligencji jak niezawodnych wyroczni bibliograficznych, ponieważ algorytmy te nadal cierpią na plagę halucynacji tytułów, na nowo układając nazwiska prawdziwych naukowców w niespotykaną, ale wymyśloną konstrukcję logiczną. Model ma ci służyć wyłącznie jako fenomenalny asystent podczas robienia redakcji gramatycznej tekstu czy wsparcia burzy mózgów przy kreowaniu trudnych hipotez do projektu uniwersyteckiego.

Dla Administracji i IT

Rynek AI przyspieszył, a potężne modele od różnych producentów są nieustannie wypierane przez jeszcze szybsze warianty od konkurencji (jak na przykład wariant Lite, czy Flash). Administracja wydziałowa powinna uważnie obserwować narastający trend integracji modeli klasy „enterprise” w codziennej infrastrukturze biurowej. Zamiast uciekać przed falą modernizacji biurowej, pomyślcie o stopniowym, przemyślanym udostępnianiu bezpiecznego, zamkniętego oraz restrykcyjnie kontrolowanego środowiska LLM do automatycznego redagowania potężnych raportów ewaluacyjnych. Rządowe programy pokazują nam, że da się ująć testowanie modeli w sprawne ramy bezpieczeństwa – i to jest właściwy kierunek do innowacji wewnątrz krakowskiej alma mater.

🔗 6. Skarbnica Wiedzy

• Najnowsze Wiadomości ze świata Sztucznej Inteligencji – zbiór omówień najważniejszych informacji minionego tygodnia zebranych w jednym wideo przez youtubera komentującego m.in sieć OpenAI Campus Network. LINK
• Czasopismo Champaign – Raport Tygodnia (Maj 2026) – zwięzłe podsumowanie potężnego zapotrzebowania na fundusze w świecie biznesu oraz doniesienia o rozmowach prowadzonych przez Anthropic i użyciu AI w potężnych operacjach hackerskich. LINK
• Blog Mean CEO – Aktualności o Start-upach i Ekosystemie OpenAI – obszerny wpis analityczny oceniający stan wdrażania modelu GPT-5.5 na rynku oprogramowania biznesowego. LINK
• Biuletyn Build Fast with AI – omówienie rewelacyjnego porozumienia wielkich laboratoriów technologicznych z Departamentem Handlu rządu Stanów Zjednoczonych odnośnie testów bezpieczeństwa oprogramowania. LINK
• Zestawienie prac naukowych ze świata (Hugging Face / arXiv) – portal dostarczający potężnego przeglądu badawczego i najnowszego zestawienia projektów ze świata AI. LINK
• Blog naukowy Stephena Turnera – autorski przegląd niepokojących błędów i halucynacji w prestiżowych pismach medycznych, opisujący bezprecedensowy pozew od czasopisma The Lancet. LINK
• Repozytorium ArXiv – Publikacje Sztucznej Inteligencji – strona wiodącego ogólnoświatowego archiwum gromadząca najświeższe prace ze świata algorytmiki i uczenia maszynowego ze wszystkich prestiżowych uczelni na kuli ziemskiej. LINK
• Najgorętsze trendy badawcze i algorytmiczne portalu Hugging Face – baza danych grupująca niesamowite projekty programistyczne, dyskusje analityczne oraz udostępnione kody źródłowe dotyczące chociażby modelu tworzącego platformę DataFlow. LINK

📖 7. Bibliografia (APA 7)

• ArXiv. (2026). ArXiv cs.AI Recent Papers. Pobrane z https://arxiv.org/list/cs.AI/recent
• Build Fast with AI. (2026). AI News Today – May 18, 2026: 13 Biggest Stories. Pobrane z https://www.buildfastwithai.com/blogs/ai-news-today-may-18-2026
• Champaign Magazine. (2026). AI by AI Weekly Top 5: May 11 – 17, 2026. Pobrane z https://champaignmagazine.com/2026/05/17/ai-by-ai-weekly-top-5-may-11-17-2026/
• Fazm.ai. (2026). Latest AI news on Hugging Face, GitHub, and arXiv (May 2026). Pobrane z https://fazm.ai/t/latest-ai-news-hugging-face-github-arxiv-may-2026
• Hugging Face. (2026). Trending Papers – Hugging Face. Pobrane z https://huggingface.co/papers/trending
• Mean CEO’s Blog. (2026). Open AI News | May, 2026 (STARTUP EDITION). Pobrane z https://blog.mean.ceo/open-ai-news-may-2026/
• Stephen Turner. (2026). Five Things (May 15, 2026): AI is why we can’t have nice things. Pobrane z https://blog.stephenturner.us/p/five-things-may-15-2026
• YouTube. (2026). Latest AI News | 11th May 2026 (EDT) | AI News: OpenAI Campus, Meta Rollout, Jensen’s Speech. Pobrane z https://www.youtube.com/watch?v=oy2sHUB4f00

🎙️ 8. Posłuchaj lub Obejrzyj

Interesujesz się zagadnieniami tego odcinka, a masz przed sobą zadanie, przy którym wolisz posłuchać głosu, czy zerknąć tylko kątem oka? Ożywiamy suche fakty! Skorzystaj z przygotowanych multimedialnych form podania treści.

Podsumowanie Audio

Wersja podcastowa dla słuchawkowców – dwóch hostów dyskutuje o tematach z artykułu…

Podsumowanie wideo

Filmik podsumowujący wizualnie treść artykułu z głosem lektora.

Prezentacja czyli slide deck

Po otwarciu PDF w aplikacji Adobe Reader naciśnij klawisze Ctr-L (tryb pełnoekranowy) i przechodź do kolejnych slajdów za pomocą strzałki w prawo.

Infografika

INFOgrafika z NotebookLM podsumowująca cały artykuł.

---

Uwaga
Badanie: 19 maja 2026
Gemini, NotebookLM, Antigravity.
Grafiki: Google nanobanana