Opanuj.AI Podcast

Bierzemy na warsztat jedną z najbardziej absurdalnych i jednocześnie najciekawszych historii AI ostatnich miesięcy: viralowy projekt ClawdBot, później MoltBot, a dziś OpenClaw — narzędzie, które miało być osobistym agentem AI działającym 24/7, a stało się centrum internetowej burzy, rebrandingu, kontrowersji, problemów bezpieczeństwa i ostatecznie… wejścia Petera Steinbergera do OpenAI. Rozkładamy ten fenomen na czynniki pierwsze.
W drugiej części przechodzimy do pytania: czy AGI w programowaniu właśnie przestało być futurystyczną tezą, a stało się praktyką? Na bazie naszych testów, obserwacji i wyników 10xBench rozmawiamy o tym, co naprawdę zmieniają nowe modele i środowiska agentowe, dlaczego klasyczne „chatowanie z AI” staje się przestarzałym nawykiem i czemu programiści powinni już teraz zaktualizować swój workflow, sposób myślenia i prognozy dotyczące przyszłości tworzenia oprogramowania.

ChatGPT Health vs Google MedGemma 1.5 - giganci Generative AI chcą podbić świat medycyny. Czy już wkrótce będzie to realna alternatywa klasycznej służby zdrowia? Inny z gigantów, Anthropic, próbuje nadać technologii moralny kręgosłup, publikując nową konstytucję Claude’a definiującą ścisłą hierarchię wartości modelu. Tymczasem w Chinach Moonshot AI chwali się opanowaniem "Agent Swarm" - dzięki orkiestracji „roju” agentów, firma drastycznie przyspiesza złożone zadania programistyczne w KIMI K2.5. Na horyzoncie pojawia się także GLM-4.7, uderzający w zachodnich gigantów wydajnością klasy premium przy wielokrotnie niższych kosztach. Zastanawiamy się, czy te zmiany to realna demokratyzacja wiedzy, czy raczej ryzykowna gra o nasze najbardziej wrażliwe dane.

Komentuj, obserwuj i wystaw nam 5/5 - dzięki!

OpenAI czy Google? GPT-5.2 czy Gemini 3? Demis Hassabis czy Sam Altman? Bielik czy PLLuM? Ubiegły rok był pełen zaciekłych rywalizacji na wielu polach, a rozwój AI raz jeszcze przebił najśmielsze oczekiwania. W specjalnym, podsumowującym ostatnie 12 miesięcy odcinku, przechodzimy wspólnie przez 10 unikalnych aspektów rozwoju Sztucznej Inteligencji w 2025r. - nie zabraknie rewolucyjnych narzędzi, ambitnych liderów, porad dla inżynierów i rozliczenia influencerów z mediów społecznościowych. Nie możecie tego przegapić!

Rozdziały:
00:00 - Intro
03:44 - Ogłoszenia Opanuj.AI
06:12 - Kategoria 1: Trend roku
14:06 - Kategoria 2: Zaskoczenie roku
23:18 - Kategoria 3: Polska scena AI
32:14 - Kategoria 4: Narzędzie roku dla programistów
46:22 - Kategoria 5: Rozczarowanie roku
58:32 - Kategoria 6: Badanie roku i research fail
01:11:25 - Kategoria 7: Startup, firma lub organizacja
01:15:36 - Kategoria 8: Przełom roku
01:22:47 - Kategoria 9: Osoba roku
01:29:51 - Kategoria 10: Model roku
01:42:32 - Podsumowanie i prognozy na 2026

Gorące premiery grudnia – czy GPT-5.2 i GPT-Image 1.5 wystarczą OpenAI, by odzyskać koronę w starciu z rodziną Google Gemini 3 i zmieniającą się dynamiką rynku? Jak czytać partnerstwo autorów ChataGPT z Disneyem - to trwała przewaga technologiczna czy kontrolowany eksperyment na najcenniejszym IP świata? Co mówią twarde dane o relacji ChatGPT - Gemini i dlaczego sama dystrybucja w ekosystemie Google’a zaczyna wygrywać z narracją o „najlepszym modelu”? Czy przekazanie Model Context Protocol (MCP) do Linux Foundation rzeczywiście porządkuje świat agentów AI, czy tylko przesuwa walkę o standardy na wyższy poziom?

Listopad 2025 przejdzie do historii jako jeden z najintensywniejszych miesięcy w rozwoju sztucznej inteligencji. W dzisiejszym odcinku analizujemy "listopadowe szaleństwo", podczas którego w niespełna dwa tygodnie zobaczyliśmy premiery aż 10 topowych modeli, w tym wyczekiwanego Gemini 3 Pro i GPT-5.1. Sprawdzamy, kto wygrywa w benchmarkach i dlaczego "Emotional Intelligence" (EQ) staje się nowym polem bitwy gigantów.
W drugiej części odcinka przyglądamy się Projektowi Genesis – inicjatywie administracji Trumpa, która ma być dla AI tym, czym Projekt Manhattan był dla energii atomowej. Na koniec głębokie zanurzenie w umysł Ilyi Sutskevera. Analizujemy jego rozmowę z Dwarkeshem Patelem, wizję Safe Superintelligence i dlaczego legenda deep learningu uważa, że proste dokładanie kart graficznych (skalowanie) przestaje wystarczać.