Google DeepMind

Zastosowanie sztucznej inteligencji w biologii przestało być ciekawostką. Po modelach przewidujących struktury białek przyszła pora na systemy, które mają ogarniać cały badawczy bałagan, czyli literaturę, bazy danych, hipotezy i plany eksperymentów. OpenAI właśnie dołożyło do tej układanki własny ruch. Firma pokazała GPT-Rosalind, model skrojony pod nauki o życiu. Brzmi to jak kolejna premiera z serii GPT, ale tym razem stawka jest wyraźnie większa.

Tym razem nie chodzi tylko o kolejne miliardy parametrów w modelu sztucznej inteligencji. Firma Google wraca do otwartych modeli z ruchem, który może mieć większe znaczenie niż prezentowane tabelki z benchmarkami. Gemma 4 zapowiada się na premierę ważną nie dlatego, że znowu przyspiesza, lecz dlatego, że zmienia warunki gry dla firm, twórców narzędzi i zwykłych użytkowników, którzy chcą uruchamiać AI poza cudzą chmurą.

Coś ważnego wydarzyło się w ekosystemie Google AI. Firma ogłosiła Nano Banana 2, model, który technicznie nosi nazwę Gemini 3.1 Flash Image i którego premiera wypada zaledwie trzy miesiące po debiucie Nano Banana Pro. Tym razem chodzi nie tylko o kolejny krok naprzód w jakości grafik, ale o próbę odpowiedzi na konkretne pytanie, czy da się dostarczyć możliwości klasy Pro przy prędkości i kosztach linii Flash? Odpowiedź, jaką Google udziela, jest co najmniej interesująca.

Google w końcu zdecydował się wprowadzić swoją technologię generowania muzyki do powszechnego użytku. Model Lyria 3 od Google DeepMind został zintegrowany z Gemini, umożliwiając każdemu użytkownikowi powyżej 18. roku życia tworzenie gotowych utworów muzycznych na podstawie prostego opisu tekstowego lub przesłanego zdjęcia. W ciągu kilku sekund AI generuje kompletny 30-sekundowy utwór, z tekstem, instrumentacją i wygenerowaną okładką.

Google DeepMind otworzyło dostęp do prototypu Project Genie, eksperymentalnego narzędzia, które pozwala tworzyć, eksplorować i modyfikować interaktywne wirtualne światy na podstawie tekstowego opisu lub przesłanych obrazów. Technologia korzysta z modelu świata Genie 3. Od 29 stycznia 2026 dostęp do prototypu otrzymują subskrybenci planu Google AI Ultra w USA. Generacja działa w czasie rzeczywistym przy 24 klatkach na sekundę w rozdzielczości 720p.

Google nie zwalnia tempa w wyścigu generatorów wideo korzystających z AI. DeepMind właśnie wypuścił aktualizację Veo 3.1, która po raz pierwszy wprowadza obsługę formatu pionowego i możliwość upskalowania materiałów do rozdzielczości 4K. To odpowiedź na konkretne potrzeby twórców mobilnych, którzy dominują na platformach takich jak YouTube Shorts czy TikTok. To może dać Google przewagę nad konkurencją w postaci OpenAI Sora 2 czy Runway Gen-4.

Długo czekaliśmy na narzędzie AI, które nie będzie tylko cyfrowym pędzlem do malowania marzeń, a stanie się precyzyjnym instrumentem w rękach artysty. Właśnie nadszedł ten moment. Google, po sukcesie swojej pierwszej wersji, odsłania karty i prezentuje Nano Banana Pro. Ten model to znacznie więcej niż tylko odświeżenie technologii generowania obrazów. Firma nie tylko podkręciła możliwości, ale zaoferowała twórcom kontrolę, której do tej pory brakowało.

Jeszcze nie opadł kurz po premierach konkurencyjnych modeli, a Google wyłożyło na stół swoje najcięższe działa. Mowa o modelu Gemini 3. Ta premiera to coś więcej niż tylko kolejny wzrost wydajności. Google stawia na rewolucję w sposobie interakcji ze sztuczną inteligencją, przesuwając ją z roli biernego asystenta do aktywnego, autonomicznego agenta. Czy faktycznie jest to ten "ogromny krok w stronę AGI", o którym marzy cała branża? Co ta nowa moc obliczeniowa i unikalna strategia integracji znaczą...

AI wychodzi poza świat cyfrowy i uczy się interakcji z fizycznym otoczeniem. Najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie pokazują, że maszyny mogą nie tylko wykonywać powtarzalne czynności, ale także analizować sytuację i samodzielnie planować kolejne kroki. Otwiera to drogę do tworzenia uniwersalnych robotów, które będą w stanie pomagać ludziom w codziennych, nieprzewidywalnych warunkach. To znacząca zmiana w podejściu do automatyzacji.

Rozwój AI coraz śmielej wkracza w obszary dotychczas zarezerwowane dla ludzkiej kreatywności. Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie generatywnego AI otwierają możliwości tworzenia złożonych, interaktywnych środowisk cyfrowych w czasie rzeczywistym. Technologie te mogą zrewolucjonizować nie tylko przemysł rozrywkowy, ale także sposoby trenowania systemów autonomicznych. Google DeepMind przedstawił rozwiązanie, które może zmienić sposób myślenia o wirtualnych światach i ich zastosowaniu.