NVIDIA PiD og ByteDance SeedVR2 er to av de ledende metodene for AI-basert bilde- og videooppskalering. NVIDIAs egne sammenligninger viser at PiD leverer skarpere, mer konsistente resultater med færre artefakter – og er betydelig raskere. Men verdt å huske: dette er selskapets egne tall, ikke en fullstendig uavhengig test. Hvem lager
PiD fra NVIDIAs Spatial Intelligence Lab er ikke en egen bildegenerator, men en dekoder som erstatter VAE-steget i eksisterende diffusjonspipelines. Den tar de latente representasjonene fra en modell du allerede bruker – FLUX, FLUX.2, SD3 eller Z-Image – og konverterer dem direkte til høyoppløselige piksler i ett steg, i stedet for
MiniMax lanserte 1. juni 2026 sin nyeste modell, MiniMax M3, som kombinerer koding, flerstegs resonnering og nativ multimodalitet i én modell. Det som skiller M3 fra andre er et kontekstvindu på opptil 1 million token, muliggjort av en helt ny oppmerksomhetsarkitektur kalt MSA (MiniMax Sparse Attention). Hva er MiniMax M3?
Yann LeCun, en av pionerene bak moderne dyplæring, mener AI-industrien nærmer seg et vendepunkt. Det som originalteksten ikke nevner: han har sluttet i Meta og satt over en milliard dollar bak sin egen satsing på et alternativ. Fra Meta-veteran til konkurrent LeCun gikk av som Metas sjef-AI-forsker i november 2025
World Labs, grunnlagt av Fei-Fei Li, står bak Marble – en kommersiell modell som gjør bilder, tekst eller video om til fulle 3D-verdener. Men det åpne verktøyet som faktisk gir deg fysikk, lyssetting og lyd fra ett enkelt bilde er ikke laget av World Labs selv – det er et uavhengig prosjekt
Gemma 4 er et stort skritt for åpne lokale modeller, men praktisk testing avslører at økosystemet rundt fortsatt er ungt. Resultatene varierer mer enn benchmarks alene tilsier. Testoppsett * Maskinvare: M4 Pro MacBook med 24GB RAM * Modeller: Gemma 4 i ulike størrelser – trolig E2B/E4B i den mindre enden og 31B
Hermes lar deg justere når og hvor aggressivt agentene komprimerer minnet sitt. Standardterskelen er allerede satt til 0,5 – altså 50 % av kontekstvinduet – nettopp for å unngå de store kontekstkollapsene som ofte skjer rett før minnegrensene treffes. Hvordan Hermes faktisk komprimerer Hermes bruker et system i to lag: agentens egen
Persistent Goals – kjent i praksis som /goal, og uoffisielt kalt "slash goals" i miljøet – lar Hermes-agenter jobbe mot store, overordnede mål i stedet for en steg-for-steg-instruks. Du sier hvor du skal, agenten finner ut hvordan. For oppgaver som tar timer eller dager, gjør det stor forskjell. Hva /goal
Mindre modeller har fått store sprang i kvalitet, men i praksis er det fortsatt et merkbart gap mot toppmodellene. Nicks test av Claude Code mot Gemma 4 E4B viser hvor det gapet ligger. Testen * Modell: Gemma 4 E4B, ~4,5 milliarder effektive parametere * Verktøy: Claude Code med lokal modell * Oppgaver:
Mens skyen har dominert AI-feltet i flere år, viser fersk bransjedata en tydelig bevegelse tilbake mot privat og lokal infrastruktur – med reelle konsekvenser for hvilken kompetanse som blir verdt noe fremover. Tallene bak trenden Ifølge Broadcoms Private Cloud Outlook 2026, en undersøkelse blant 1800 IT-ledere i åtte land, brukte 56
For de som ønsker full kontroll over egne AI-applikasjoner uten å investere i dyrt hjemmeutstyr, er en Virtual Private Server (VPS) et av de mer praktiske alternativene. Du kjører egne modeller i skyen, på dine egne premisser – men prisbildet er mer i bevegelse enn du kanskje tror. Hva er en
Duplikate filer virker som et praktisk problem, men i en AI-arbeidsflyt kan de gi direkte feil resultater. Når AI-agenten møter flere versjoner av samme dokument, vet den ikke hvilken som er gjeldende – og den forteller deg som regel ikke at den lurer. Hva går galt med duplikater Hvis AI-agenten inkluderer