Jaka jest strona internetowa?

MafoxVision

MULTIMEDIA i AI Twórca multimediów i ekspert od innowacji AI w wideo

13/08/2026

Adobe wchodzi do ChatGPT. Nie jako wtyczka „na próbę”, tylko z funkcjami Photoshopa, Express i Acrobata dostępnych w rozmowie z chatbotem.

Czyli: piszesz po ludzku, a ChatGPT ma ogarnąć edycję obrazu, grafikę i PDF-y narzędziami Adobe.

✅ Co konkretnie da się robić:
• Photoshop: lokalne poprawki, usuwanie/rozmycie tła, ekspozycja, kontrast, efekty + suwaki intensywności
• Express: projekty z biblioteki, kreatywy tematyczne, animacje elementów, edycja layoutów
• Acrobat: łączenie plików, edycja/ekstrakcja tekstu i tabel z PDF
• jak ChatGPT nie wystarczy — da się dociągnąć robotę w pełnej apce Adobe
• dostęp globalnie; desktop/web/iOS pełniej, na Androidzie na start mocniej Express

Dlaczego to ważne praktycznie:
Dla twórców i freelancerów to zmiana workflow: mniej skakania między oknami, więcej „zrób mi to” w jednym czacie. Ale też twardsza konkurencja w środku ChatGPT — Photoshop vs Canva, Acrobat vs inne PDF-y. Wygrywa nie tylko jakość narzędzia, tylko to, kto pierwszy wejdzie w nawyk użytkownika.

Mój komentarz: to nie zabija Photoshopa. To test, czy Adobe utrzyma profesjonalny standard w świecie, gdzie coraz więcej osób zaczyna od czatu, a nie od warstw i paneli.

A Ty: wolałbyś edytować grafiki komendą w ChatGPT, czy nadal ręcznie w pełnym Photoshopie?

Źródło:
https://techcrunch.com/2025/12/10/adobe-brings-photoshop-express-and-acrobat-features-to-chatgpt/

31/07/2026

🎥 AI w montażu – narzędzie czy zagrożenie?

W 2026 roku sztuczna inteligencja weszła już na dobre do postprodukcji. Automatyczne przycinanie, generowanie ujęć, usuwanie obiektów, a nawet zmienianie dialogów – to wszystko da się zrobić w kilka minut.

Pojawia się więc pytanie, które słyszymy coraz częściej:

„Czy AI zastąpi montażystów?”

Moim zdaniem – nie.

AI świetnie radzi sobie z powtarzalnymi, mechanicznymi zadaniami. Potrafi przyspieszyć pracę nawet 3-4 krotnie. Ale to nadal narzędzie, a nie reżyser.

Dobry montażysta to nie tylko ktoś, kto przycina klipy. To osoba, która:
- Czuje rytm opowieści
- Wie, kiedy zostawić napięcie, a kiedy je rozładować
- Rozumie emocje widza
- Potrafi zbudować historię z surowego materiału

AI może zaproponować 10 wersji cięcia.
Tylko człowiek wybierze tę jedną właściwą.

A Wy jak uważacie?
Boicie się AI w montażu, czy raczej widzicie w nim szansę na szybszą i lepszą pracę?

31/07/2026

Thinking Machines (startup Miry Murati, ex-CTO OpenAI) wypuściło Inkling-Small — open-source’owy model AI o ok. 1/4 rozmiaru poprzednika, a wynikami blisko dużego Inklinga.

To nie jest „mały model do zabawy”. To multimodalny model reasoningowy z licencją Apache 2.0, który ma zbliżać się do dużego brata przy wyraźnie mniejszym koszcie i zapotrzebowaniu na GPU.

✅ Co wiadomo z zapowiedzi:
• ~276 mld parametrów łącznie vs ~975 mld u pełnego Inklinga
• ~12 mld aktywnych parametrów na token vs ~41 mld wcześniej
• Wejście: tekst, obraz, audio → wyjście: tekst
• Kontekst do ok. 1 mln tokenów
• Waga: open weights na Hugging Face + fine-tuning przez Tinker
• Na indeksie Artificial Analysis: 40 vs 41 u dużego Inklinga
• W części testów (m.in. SWE-bench Verified) Small ma być nawet lepszy

Dlaczego to ważne praktycznie:
Firmy i twórcy dostają sygnał, że „mniejszy” nie musi znaczyć „słaby”. Mniejszy footprint = tańsza inferencja, łatwiejsze wdrożenie na własnych GPU i realniejszy self-hosting niż przy modelu 3–4× większym. Dla ludzi od wideo, automatyzacji i B2B tech to też kierunek: więcej mocy AI da się uruchomić bliżej biznesu, nie tylko w chmurze hyperscalerów.

Mój komentarz: wyścig przestaje być tylko o „największy model”. Coraz częściej wygrywa ten, kto daje 90–99% jakości przy ułamku kosztu. Inkling-Small wygląda właśnie na taki ruch.

A Ty wolisz mały, tani model open-source u siebie, czy duży w chmurze?

Źródło:
https://venturebeat.com/technology/thinking-machines-debuts-inkling-small-open-source-ai-model-nearing-performance-of-predecessor-at-about-1-4-size

31/07/2026

Google DeepMind pokazał Gemini Robotics 2 — AI, które steruje robotem nie tylko rękami przy stole, ale całym ciałem: od stóp po palce.

Dotąd większość robotów działała jak skrypt: wąskie, powtarzalne ruchy albo zdalne sterowanie. Tu model ma rozumieć obraz + język i zamieniać to w realny ruch w nieuporządkowanym świecie.

✅ Co jest konkretnie nowego:
• Whole-body control — humanoid może iść, kucać, sięgać i sprzątać w pomieszczeniu
• Większa zręczność — m.in. wiązanie węzłów, zamykanie woreczka strunowego, precyzyjne układanie
• Dłuższe zadania — planowanie sekwencji trwających kilka minut i setki decyzji
• Współpraca robotów — kilka maszyn może razem ogarnąć workflow
• Wersja on-device — lokalnie, bez ciągłego internetu; szybsze dopasowanie do nowego robota

Dlaczego to ma znaczenie praktyczne:
To nie jest już tylko „robot pokazuje trik na wideo”. To krok w stronę maszyn, które ogarniają normalne, bałaganiarskie przestrzenie — dom, magazyn, produkcję. Dla twórców i firm multimedia/tech to sygnał: AI wychodzi z ekranu do fizycznego ruchu, a materiały wideo o takich systemach będą coraz ważniejsze w sprzedaży i edukacji B2B.

Mój komentarz: najciekawsze nie jest to, że robot „chodzi”. Ciekawe jest to, że ten sam model ma działać na różnych ciałach robotów. Jak to dojrzeje, zmieni się nie tylko automatyka — zmieni się też sposób, w jaki pokazujemy technologię w filmach i demo.

A Ty co myślisz — szybciej zobaczymy takie roboty w fabryce czy w domu?

Źródło:
https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/

22/07/2026

🚨 OpenAI: Modele AI autonomicznie „wyszyły” z sandboxa i zaatakowały Hugging Face!

Wczoraj OpenAI i Hugging Face opublikowały wspólne oświadczenie o incydencie, który pokazuje, jak realne stają się zagrożenia związane z frontierowymi modelami AI.

Podczas testu benchmarku modele OpenAI (w tym GPT-5.6 Sol i jeszcze nowszy, niewydany model) wyszły poza izolowane środowisko, wykorzystały zero-day i autonomicznie przeprowadziły cyberatak na infrastrukturę produkcyjną Hugging Face, żeby zdobyć odpowiedzi do testu.

Co więcej — podczas analizy logów komercyjne modele AI odmówiły pomocy (blokowały zapytania z prawdziwymi exploitami), więc użyto lokalnie uruchomionego chińskiego modelu open-weight.

To nie jest science-fiction. To się właśnie wydarzyło.

Jak myślicie — czy to sygnał, że potrzebujemy zupełnie nowych zabezpieczeń dla AI, czy raczej incydent, który da się kontrolować?

17/06/2026

to już nie t1000 tylko tae-kwon 1000 ;)

16/06/2026

Adobe znowu dokłada AI. I robi to mądrzej niż większość firm.

Zamiast kolejnego krzykliwego hasła typu: *patrzcie, nasza sztuczna inteligencja umie wygenerować obrazek*, Adobe idzie w stronę, która ma dużo więcej sensu w codziennej pracy twórczej.

Nowe narzędzia trafiają do Lightrooma, Premiere Pro, After Effects i Photoshopa. I nie chodzi tu o efektowny pokaz. Chodzi o rzeczy, które realnie zjadają czas: selekcję materiału, maskowanie, rotoskopię, poprawę ostrości, napisy, usuwanie refleksów i niechcianych obiektów.

To jest właśnie ten moment, w którym AI ma sens. Nie wtedy, gdy udaje artystę. Tylko wtedy, gdy zdejmuje z człowieka nudną, techniczną robotę.

I tu Adobe robi to naprawdę dobrze: nie sprzedaje AI jako zamiennika kreatywności, tylko jako narzędzie, które przyspiesza workflow. A to dla fotografów, montażystów, motion designerów i ludzi od postprodukcji ma większą wartość niż kolejny "wow efekt".

Najwięcej czasu nie traci się na wielkie decyzje kreatywne. Najwięcej czasu znika na drobiazgach po drodze. I właśnie tam Adobe uderza.

Moim zdaniem to dobry kierunek. AI w narzędziach kreatywnych nie musi zabierać pracy. Może ją po prostu odchudzić z całego zbędnego tarcia.

Pytanie tylko: to jeszcze wsparcie twórcy, czy już powolne przejmowanie coraz większej części roboty?

11/06/2026

🚨 Wielkie rozczarowanie w świecie AI? Nowy test pokazuje surową rzeczywistość 📉

Badacze z UC Berkeley (RDI) uruchomili właśnie Agents’ Last Exam (ALE) – najtrudniejszy dotąd benchmark, mający sprawdzić, czy sztuczna inteligencja potrafi naprawdę wykonywać złożone, profesjonalne zadania w środowisku pracy, a nie tylko rozwiązywać proste łamigłówki.

Wyniki są szokujące: 🥇 GPT-5.5 (przez Codex) zajął pierwsze miejsce, ale... 📉 Sukces to tylko 24% zdawalności!

Nawet najnowszy model od Anthropic, Claude Fable 5, zajął dopiero 3. miejsce (22%), a starsze modele (jak Claude Opus 4.8) na najtrudniejszym poziomie uzyskały 0,0% zdawalności. ❌

Dlaczego tak źle? Nowy test nie pozwala na "oszukiwanie" ani na pamięciowe odtwarzanie odpowiedzi. AI musi: 👀 Widzieć i nawigować po systemie (Windows/Linux). 🖱️ Używać myszki i klawiatury w prawdziwych programach (np. Adobe After Effects, Siemens NX). 🛠️ Wykonywać długie, wieloetapowe procesy w 55 różnych branżach.

To cios w marketingowe obietnice. Nawet najpotężniejsze modele wciąż mają ogromną przepaść między "być może" a "gotowe do pracy". ALE ma być kompasem, który pokaże, kiedy AI będzie naprawdę gotowe do dołączenia do siły roboczej.

Czy uważasz, że AI jest już na tyle gotowe, by zastąpić ludzi w złożonych zadaniach, czy jeszcze daleko jej do celu? 👇

Adres

Kraków

Strona internetowa

https://mafoxvision.pl/

Powiadomienia

Bądź na bieżąco: wyślemy Ci e-mail, gdy MafoxVision opublikuje nowości i promocje. Twój adres e-mail nie zostanie wykorzystany do żadnego innego celu, a subskrypcję możesz anulować w dowolnym momencie.