Com 66% da nuvem global, AWS, Microsoft e Google têm fila de pedidos acima de R$ 1 trilhão
Com 66% da nuvem global, AWS, Microsoft e Google têm fila de pedidos acima de R$ 1 trilhão
Google Antigravity samodzielnie napisze i wdroży twoją aplikację
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat inżynierii oprogramowania. Google właśnie zaprezentowało dużą aktualizację swojego środowiska AI Studio.
Nowy agent kodujący o nazwie Antigravity przestaje być tylko inteligentnym asystentem podpowiadającym fragmenty kodu. Od teraz potrafi samodzielnie zbudować pełnoprawną, nowoczesną aplikację webową, łącznie z podpięciem bazy danych i systemem logowania.
Branża technologiczna od dłuższego czasu zachłystuje się koncepcją generowania interfejsów za pomocą naturalnych poleceń (promptów). Jednak do tej pory narzędzia tego typu zazwyczaj tworzyły ładne, ale statyczne makiety. Google postanowiło pójść o krok dalej. Ich zaktualizowane środowisko AI Studio pozwala na stworzenie kompletnego produktu – od pomysłu do wdrożenia – bez opuszczania okna przeglądarki.
Pełnoprawny backend bez pisania linijki kodu
Największą innowacją w ogłoszonym systemie jest głęboka integracja z platformą Firebase. Agent Antigravity potrafi teraz proaktywnie wykryć, że nasz projekt wymaga przechowywania danych lub uwierzytelniania użytkowników.
Po zatwierdzeniu przez twórcę, sztuczna inteligencja samodzielnie konfiguruje bazę danych Cloud Firestore oraz podpina moduł Firebase Authentication (pozwalający m.in. na bezpieczne logowanie kontem Google). To obniża próg wejścia dla osób, które mają świetny pomysł na aplikację, ale brakuje im wiedzy z zakresu budowy i zabezpieczania architektury backendowej.
Nowoczesne frameworki i obsługa zewnętrznych API
Google zadbało o to, by wygenerowany kod spełniał współczesne standardy. Oprócz wsparcia dla Reacta i Angulara, środowisko natywnie obsługuje teraz popularny framework Next.js. Agent doskonale radzi sobie z ekosystemem nowoczesnych narzędzi webowych – jeśli poprosimy o płynne animacje lub profesjonalny interfejs, sztuczna inteligencja sama zainstaluje odpowiednie biblioteki (jak Framer Motion czy Shadcn).
Co więcej, Antigravity pozwala na łączenie aplikacji z zewnętrznymi usługami. Deweloperzy mogą wprowadzić własne klucze API (np. do procesorów płatności czy map), a system bezpiecznie przechowa je w nowym, wbudowanym menedżerze poświadczeń (Secrets Manager).
Od prototypu do gotowego produktu
Dzięki rozszerzonej pamięci kontekstowej, agent znacznie lepiej rozumie strukturę całego projektu. Pozwala to na iteracyjne budowanie nawet bardzo skomplikowanych narzędzi, takich jak chociażby aplikacje z synchronizacją w czasie rzeczywistym (np. proste gry wieloosobowe czy narzędzia do wspólnej pracy). Nowy system zapisuje również sesje, pozwalając na swobodne zamknięcie przeglądarki i powrót do pracy w dowolnym momencie.
Choć Google używa w swojej komunikacji modnego określenia „vibe coding”, w rzeczywistości dostarcza na rynek potężne narzędzie pracy. Antigravity to wyraźny sygnał, że gigant z Mountain View nie zamierza oddać pola w wyścigu o portfele deweloperów, w którym do tej pory mocno rozpychały się narzędzia takie jak Cursor czy GitHub Copilot.
Apple wykorzysta Gemini od Google do tworzenia własnych modeli AI offline
#agentAntigravity #AIWProgramowaniu #FirebaseIntegracja #generatorAplikacjiWebowych #GoogleAIStudio #GoogleCloud #NextJsAI #programowanieAI #sztucznaInteligencjaDlaDeweloperów #vibeCodingFinance is moving toward 24/7 markets. Money still often moves on old banking clocks.
Our latest looks at why BMO, CME Group, and Google Cloud are part of a bigger shift: the real fintech race is no longer just about stablecoins — it’s about regulated, programmable dollars institutions can actually use at market speed.
Read: https://fintech.industryexaminer.com/tokenized-bank-money-fintech-race/
#Fintech #BMO #CMEGroup #GoogleCloud #Tokenization #Banking #Payments #TechNews #FintechNews
#AIGlossary
Bayesian neural network
#GoogleCloud
A probabilistic neural network that accounts for uncertainty in weights and outputs. A standard neural network regression model typically predicts a scalar value; for example, a standard model predicts a house price of 853,000. In contrast, a Bayesian neural network predicts a distribution of values; for example, a Bayesian model predicts a house price of 853,000 with a standard deviation of 67,200.
https://developers.google.com/machine-learning/glossary#bayesian-neural-network
I’m exploring the possibility of attending Google Cloud Next in Las Vegas this April with a few members of my team. ☁️
It’s always a strong event for learning, connecting, and gaining practical insights into AI, cloud, cybersecurity, and enterprise technology.
If anyone in my network knows the right contact regarding partner, team, or conference pass opportunities, I’d appreciate a message. We’d value the chance to participate and bring those ideas back into the organization.
Thank you in advance to those willing to point me in the right direction.
#GoogleCloudNext #GoogleCloud #AI #Cybersecurity #CloudComputing #Leadership #EnterpriseTechnology #Google #Gemini #Collaboration
#AIGlossary
batch size
#GoogleCloud
The number of examples in a batch. For instance, if the batch size is 100, then the model processes 100 examples per iteration.
The following are popular batch size strategies:
Stochastic
Full batch
Mini-batch (usually the most efficient strategy)
https://developers.google.com/machine-learning/glossary#batch-size
【GCP】Vertex AI Flex PayGoを把握し、Gemini3系GAに備える
https://qiita.com/kkkdev/items/3672d6095ae0b8ea36f1?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
Claude Code + BigQuery → agent analityczny, który pracuje na Twoich danych 24/7
Bez kopiowania zapytań. Bez pośredników. Bez przełączania między narzędziami.
To wszystko dzięki połączeniu Claude'a bezpośrednio do BigQuery przez MCP.
#iToSięLiczy
#AI #BigQuery #GoogleCloud #GA4 #DataDrivenMarketing #Automatyzacja #MarketingAnalytics