🤖 Claude Opus 4.5: nowy etap w wyścigu modeli językowych
Opus 4.5 wyraźnie pokazuje ambicje Anthropic w rywalizacji z OpenAI i Google — nie tylko w kwestii osiągów, lecz także praktycznej użyteczności dla deweloperów.
Anthropic zaprezentował Claude Opus 4.5 — najnowszy model językowy, który oferuje najwyższej klasy wydajność w kodowaniu, agentowych przepływach pracy, rozumowaniu oraz zadaniach produktywnościowych. Wersja ta zapewnia lepszą efektywność, mniejsze zużycie tokenów oraz nowe narzędzia dla deweloperów, w tym ulepszoną kontrolę nad agentami, zarządzanie kontekstem i integracje z Excel, Chrome oraz aplikacjami desktopowymi. Model oferuje także mocniejsze zabezpieczenia przed prompt injection oraz lepsze radzenie sobie z długoterminowym i wieloetapowym rozumowaniem. Obniżone ceny mają ułatwić deweloperom i firmom dostęp do zaawansowanych możliwości AI.
🔗Czytaj Więcej🔗
🛠️ Zaawansowana obsługa narzędzi w Claude
Aktualizacja czyni Claude zdolniejszym asystentem deweloperskim, zbliżając modele językowe do realnej orkiestracji oprogramowania.
Anthropic dodał trzy nowe funkcje do platformy deweloperskiej Claude, które umożliwiają bardziej zaawansowane i skalowalne wykorzystanie narzędzi przez agentów AI. „Tool Search Tool” pozwala Claude’owi dynamicznie wyszukiwać narzędzia na żądanie, „Programmatic Tool Calling” umożliwia ich koordynację poprzez kod zamiast języka naturalnego, a „Tool Use Examples” dostarczają praktycznych przykładów poprawnego użycia API. Razem funkcje te znacząco ograniczają zużycie tokenów, poprawiają trafność wyboru narzędzi i zwiększają wydajność w złożonych, wielonarzędziowych przepływach pracy.
🔗Czytaj Więcej🔗
⏳ Three Years from GPT-3 to Gemini 3
🔗Czytaj Więcej🔗
🧠 What OpenAI did when ChatGPT users lost touch with reality
🔗Czytaj Więcej🔗
🏫 Wpływ AI na szkoły
To trzeźwe spojrzenie na przyszłość edukacji, akcentujące potrzebę harmonii między kompetencjami cyfrowymi a tradycyjnym myśleniem krytycznym.
Andrej Karpathy omawia, jak sztuczna inteligencja zmienia edukację oraz w jaki sposób szkoły powinny dostosować metody nauczania i oceniania. Twierdzi, że wykrywanie prac domowych wygenerowanych przez AI jest niemożliwe, dlatego większość oceniania powinna przenieść się na pracę wykonywaną w klasie. Podkreśla też, że uczniowie muszą nauczyć się zarówno efektywnie korzystać z AI, jak i pracować bez niej. Porównuje AI do kalkulatora — potężnego narzędzia, które jednak wymaga solidnych podstaw, by móc świadomie weryfikować wyniki.
🔗Czytaj Więcej🔗