Ally Solos Glasses pair Ally AI with ultra-light Solos frames to deliver camera-enabled, voice-first smartglasses for people who are blind or have low vision. Learn how they work and pre-order details.

Pre-order the Ally Solos Glasses now, save up to 40% from the original retail price and get 1 year of Ally Pro subscription (worth $200) for free.
Go to: ally.me/glasses

Experience everyday independence with Ally Solos Glasses. Lightweight smartglasses with a camera, built for people who are blind or have low vision.

Powered by Ally, the most accessible AI assistant, these glasses let you interact with your environment just by talking. Read menus, recognize surroundings, objects, people, and much more.

Designed to support independence for blind and low-vision users, Ally Solos Glasses blend intuitive technology with everyday comfort.

With Solos’ award-winning smartglasses and Ally’s accessible AI, it's easy to access information, recognize your surroundings, and move confidently through your day.

For more information go to: ally.me/glasses

Ally Solos Glasses - The most accessible AI assistant, now wearable.

Explore the innovative Poetry Camera, a unique fusion of AI, photography, and poetry that transforms everyday scenes into poetic masterpieces, inviting mindfulness and creative expression.

Poetry Camera is a camera that makes poems, created with Claude. This project is a labor of love by a self-funded team, assembled by hand in New York.

Poetry Camera is not fully photography, is not fully poetry, but a weird new third thing enabled by new technology. Learn more about their project: https://poetry.camera

A camera that makes poems

Explore the complex history and tragic fate of European volunteers in the Waffen-SS during WWII, focusing on the brutal Balkan campaigns and the 7th Mountain Division SS Prinz Eugen.

Poslední Dny Evropských Dobrovolníků ve Waffen-SS

Během chaotických posledních dnů Třetí říše čelily tisíce evropských dobrovolníků, kteří se připojili k jednotkám Waffen-SS, zdrcujícímu osudu. Tito muži, naverbovaní z Francie, Belgie, Norska, Maďarska, Lotyšska a dalších zemí, byli často formováni pod příslibem sjednocené Evropy proti komunismu. Když se však nacistický režim zhroutil, jejich velitelé je opustili a stali se terčem pronásledování jak ze strany Spojenců, tak i vlastních spoluobčanů.

Tito zahraniční bojovníci SS bojovali až do poslední chvíle na frontách v Berlíně, Rakousku či Československu – často bez možnosti ústupu nebo důstojné kapitulace. Odveta po jejich zajetí byla brutální: okamžité popravy, mučení, veřejné lynčování a dlouholeté věznění. Na rozdíl od německých vojáků byli tito dobrovolníci ve svých domovinách považováni za zrádce, což jen zhoršovalo jejich morální i právní postavení.

Tento příběh odhaluje jednu z nejtemnějších a nejvíce opomíjených kapitol konce druhé světové války. Poslední dny evropských dobrovolníků z SS ukazují, jak ideologie, propaganda a fanatismus uvrhly tisíce mladých mužů do tragického osudu, poznamenaného zoufalstvím, násilím a historickým zapomněním.

#ww2 #historie #dokument

Poslední Dny Evropských Dobrovolníků ve Waffen-SS

Discover how DeepAgent's fully autonomous, self-learning AI agent transforms productivity by connecting to APIs and automating complex workflows without coding. Learn why this is a game-changer for freelancers and enterprises alike.

Try DeepAgent here → https://deepagent.abacus.ai/
DeepAgent just received a powerful upgrade that makes it fully autonomous, capable of finding tools online, learning how to use them instantly, and completing complex tasks without any setup or coding. It now connects to services like Twitter, Slack, Notion, Salesforce, and Jira, automating workflows in real time with self-learning capabilities. With support for MCP servers, OpenAPI schemas, and secure credential handling, DeepAgent is quickly becoming one of the most advanced AI agents on the market.

🧠 What’s Inside:
DeepAgent Autonomous AI Agent
https://deepagent.abacus.ai/

⚙ What You’ll See:
DeepAgent connects to tools like Twitter, Notion, Slack, Salesforce, and Jira, then learns their APIs on the fly to automate tasks without coding.
It builds interactive mindmaps, formats reports, fixes access issues, and creates workflows entirely on its own—all from a single prompt.
With support for MCP servers, OpenAPI parsing, real-time orchestration, and secure credential handling, this $10 AI agent is now smarter than ever.

🚨 Why It Matters:
DeepAgent shows how far autonomous agents have come—handling complex, multi-platform tasks with speed, precision, and no human intervention. It’s a glimpse into the future of self-learning automation, where AI doesn’t just assist—it takes over.

#deepagent #aiagent #ai

This New AI AGENT Shocked the Market: Fully Autonomous and Self-Learning

Discover the tragic and complex story of Stella Goldschlag, the 'blond poison' who betrayed thousands of Jews to the Nazis during WWII. Explore her life, choices, and legacy.

...Přesný počet Židů zajatých s pomocí Stelly není znám, odhady se pohybují od 600 do 3000. Stella byla v komunitě ukrývaných velmi obávaná. Podle Inge Deutschkron, která přežila holokaust, měla pověst člověka, který dokáže odhalit skrývající se Židy a přeběhlíky. V posledních letech války Stellou v židovských komunitách všeobecně opovrhovali a dokonce jí vyhrožovali smrtí.

Nacisté nakonec porušili slib, že ušetří životy Stelliných rodičů, a v únoru 1944 je deportovali do terezínského ghetta, které se nacházelo v protektorátu Čechy a Morava.

Stella prosila své nadřízené, aby její rodiče uchránili, ale marně. Po válce jí však byl slíben čestný árijský status. Její rodiče byli později převezeni do Osvětimi a zavražděni.
V říjnu 1944 se Stella podruhé vdala za Rolfa Isaaksohna, židovského chytače, ale jejich manželství nebylo šťastné a oba si brzy našli milence. V této době již Stella nebyla jako chytačka tak aktivní, protože byla příliš známá a tedy neefektivní. Navíc v Berlíně zůstalo kvůli nacistickým čistkám a horlivosti Goldschlag a dalších, jen málo Židů. V únoru 1945 Stella už byla těhotná, pravděpodobně  se svým kolegou, nacistickým kolaborantem Heino Meislem, a ačkoli očekávala, že uzná otcovství a bude ji i jejich nenarozené dítě podporovat, Meisl místo toho zmizel a nechal Stellu napospas osudu.

V té době už Stella ztratila podporu svých milenců i nacistických nadřízených, kteří byli zaměstnáni postupem Spojenců. V počáteční fázi bitvy o Berlín v dubnu 1945 se Stella začala skrývat. Téhož měsíce se jí v Liebenwalde, vesnici severně od Berlína, narodila dcera Yvonne.
Berlín padl 2. května 1945 do rukou Rusů a druhá světová válka v Evropě skončila o šest dní později. Zatímco v roce 1933 se počet židovských obyvatel Berlína odhadoval na 160 000, na konci války jich ve městě zůstalo jen 1400 až 1700. Přežili, protože byli dostatečně dobře ukryti.

Stellu zatkla místní policie, dítě jí odebrali a to později skončilo u pěstounů.
Po zatčení se Stelle nejprve podařilo policii přesvědčit, že je obětí nacistů. Když však byla dopravena na Židovskou obec v Berlíně za účelem zjištění totožnosti, její krytí bylo prozrazeno. Pro přeživší Židy v Berlíně byla Stella ztělesněním zla. Poté, co ji členové Židovské obce téměř umlátili, vynadali jí a oholili jí hlavu, byla převezena na policejní stanici na Alexanderplatz, kontrolovanou sovětskými orgány. Po výslechu byla předvedena před sovětský tribunál.
Třem soudcům trvalo jen několik minut, než ji odsoudili k deseti letům nucených prací.
Po odpykání trestu se Stella přestěhovala do západního Berlína za svou dcerou, která tam žila v židovské rodině, ale vzhledem k temné minulosti své matky s ní nechtěla mít Yvonne nic společného.
Navíc rok po propuštění ze sovětského vězení byla Stella znovu obviněna - tentokrát západoněmeckými úřady v Berlíně.
Druhý proces proti Stelle začal 20. června 1957 v západním Berlíně a tisk věnoval její válečné činnosti značnou pozornost a nazýval ji „blonďatou čarodějnicí“ a „blonďatým jedem".
Byla obviněna ze spoluúčasti na vraždě neznámého počtu lidí, pravděpodobně několika set. Soudní proces trval čtyři dny a státní zástupce předvolával svědky, kteří Stellu líčili jako bezohlednou kriminálnici. Před soudem jí psychiatr stanovil diagnózu schizofrenní psychopatie.
Stella se snažila vyvolat soucit poukazováním na svůj špatný zdravotní stav a smutek nad ztrátou dítěte. Všechna obvinění odmítla a tvrdila, že je obětí doby. Tvrdila, že soudní proces byl součástí židovského spiknutí proti ní, a že Židé vždy žárlili na její krásu.

Soud uznal, že Stellina spolupráce s nacisty mohla být zpočátku motivována snahou zachránit rodiče před deportací. Odsoudil však rozsah a horlivost jejích aktivit, v nichž pokračovala i po deportaci rodičů. Ačkoli obžaloba požadovala 15 let odnětí svobody, Stella byla odsouzena k 10 letům.
Protože si již deset let odseděla v sovětských věznicích, nemusela se do vězení vrátit.

Po válce Stella konvertovala ke křesťanství, ještě třikrát se provdala a stala se otevřenou antisemitkou. S přibývajícím věkem se její duševní i fyzické schopnosti zhoršovaly a po smrti posledního manžela vedla osamělý  život v odloučení.
Když 26. října 1994 Stella Goldschlag spáchala sebevraždu utopením se v rybníku Moosweiher ve Freiburgu, bylo jí 72 let.





Upozornění: Všechny níže uvedené názory a komentáře jsou od členů veřejnosti a neodrážejí názory kanálu World History.
Neakceptujeme propagaci násilí nebo nenávisti vůči jednotlivcům nebo skupinám na základě atributů, jako jsou: rasa, národnost, náboženství, pohlaví, sexuální orientace. World History má právo zkontrolovat komentáře a smazat je, pokud jsou považovány za nevhodné.

► KLIKNĚTE na tlačítko ODEBÍRAT pro další zajímavá videa: https://www.youtube.com/channel/UCMkZyKwX-pLboRxgOeJUNCQ/?sub_confirmation=1

#historie
#dejiny
#holocaust
#holokaust
#ww2

Nacistický „blonďatý jed“ - židovská kolaborantka, která chytila tisíce Židů a udala je nacistům

Discover how ByteDance's DetailFlow, Alibaba's Qwen3, and USC's chatbot advancements are revolutionizing AI with faster image generation, open-source embeddings, and reduced hallucinations.

Grab your free copy of the AI Income Blueprint here → https://aiskool.io/
ByteDance introduced DetailFlow, a groundbreaking AI that generates images like humans sketch—big shapes first, details later—while running nearly twice as fast as other models. Alibaba launched Qwen3, a powerful open-source AI that outperforms Google and Meta in language and code search benchmarks across over 100 languages. Meanwhile, U.S. researchers trained chatbots to recognize when they don’t know an answer, reducing hallucinations and improving AI reliability in sensitive tasks.

🧠 What’s Inside:
ByteDance DetailFlow
https://github.com/ByteFlow-AI/DetailFlow
Alibaba Qwen3 Embeddings
https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-embedding/
USC’s New Chatbot Refusal Training
https://arxiv.org/pdf/2505.13988

⚙ What You’ll See:
ByteDance’s DetailFlow draws like a human—sketching big shapes first, details later—nearly twice as fast as other models.
Alibaba’s Qwen3-Embedding beats Google’s Gemini and Meta’s GritLM across language, code, and multilingual benchmarks.
USC researchers train AI to finally refuse bad prompts, cutting hallucinations with smart math-based data corruption.

🚨 Why It Matters:
These breakthroughs prove AI is evolving fast—getting faster, more honest, and more efficient with fewer resources. From sketch-speed image generation to world-class open embeddings and safer chatbot behavior, it’s clear: the future is already here, and it's open-source.

#ai #china #google

This Open AI from China Just Crushed American Models and Broke Benchmarks

Discover how Xiaomi's open-source AI model MiMo-VL-7B outperforms larger competitors with just 7 billion parameters, bringing advanced vision-language capabilities to consumer hardware.

Xiaomi has released MiMo-VL-7B, a powerful open-source vision-language AI model with only seven billion parameters that outperforms much larger models like Claude Sonnet and Qwen72B. It can analyze images, videos, and text with high accuracy, handle complex reasoning, and run on consumer-level hardware. Trained on over two trillion tokens and refined with reinforcement learning, MiMo-VL-7B marks a major leap in efficient, multimodal AI technology from China.

🧠 What’s Inside:
MiMo-VL-7B – Xiaomi’s 7B Open Source AI Beats Claude and Qwen72B
PAPER: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL/blob/main/MiMo-VL-Technical-Report.pdf
GITHUB PAGE: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL/
MODEL: https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-vl-68382ccacc7c2875500cd212

⚙ What You’ll See:
Xiaomi’s new MiMo model handles images, text, video, and reasoning with shocking precision
Trained on over two trillion tokens, it outperforms models ten times larger in benchmarks
Multimodal, memory-efficient, and reinforced with real-time feedback for smarter answers

🚨 Why It Matters:
This changes the rules—AI no longer needs 70B parameters or cloud servers to compete at the top. MiMo-VL-7B proves that small, open-source models can now challenge giants like Claude, Gemini, and GPT-4o.

#ai #opensource

New Open Source AI From China SHOCKED the Industry Beating Titans at Just 7B

Discover how NVIDIA ALCHEMI uses AI to accelerate materials discovery, generating high-quality simulation data 1,600 times faster and transforming the future of sustainable technology.

Chemistry and materials touch all aspects of our lives, from everyday items like food packaging to advanced electronics like semiconductors. Unfortunately, materials innovation is expensive, slow and historically computationally intractable due to high compute cost. Recent advances in AI are challenging this paradigm. NVIDIA ALCHEMI is leveraging AI to accelerate computational bottlenecks in chemistry and materials discovery workflows. For example, NVIDIA ALCHEMI's two-step workflow, including Batched Geometry Relaxation and Batched DFT Microservice, generates simulation data 1,600X faster, enabling simulation of 100 million molecules in days instead of decades. By combining AI with simulations, researchers can discover new materials more efficiently, empowering them to build a more sustainable future for all.

Learn more: https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-the-future-of-transportation-with-ses-ais-nvidia-powered-innovation-for-electric-vehicles/

NVIDIA ALCHEMI: AI for Chemistry and Materials Science

Explore the complex and dark legacy of Pierre Laval, the French Prime Minister whose political journey led to collaboration with Nazi Germany, deportations, and moral catastrophe during World War II.

...Když francouzský protestantský vůdce Marc Boegner namítl, že děti téměř jistě zemřou, Laval odpověděl: „Ve Francii nesmí zůstat ani jedno židovské dítě!“ Tato rozhodnutí učiněná ve jménu kolaborace zajistila, že Lavalův odkaz bude navždy spojen se zločiny nacistického režimu. Celkem asi 77 000 Židů žijících na území Francie zahynulo v koncentračních a vyhlazovacích táborech - drtivá většina z nich v Osvětimi - nebo zemřelo ve vazbě na francouzském území. Třetinu těchto obětí tvořili francouzští občané.
Lavalova vize se však neomezovala pouze na pragmatiku přežití poraženého národa. Byl hluboce přesvědčen, že vítězství nacistické ideologie nenávratně změní budoucnost Evropy. Německo pro něj nebylo pouhým okupantem, ale nevyhnutelným vítězem v celosvětovém boji proti dvojí hrozbě - bolševismu a úpadku demokracie. Kolaborantská politika, kterou uplatňoval, nebyla v jeho očích aktem zrady, ale zoufalým opatřením, které mělo Francii zajistit místo v novém světovém řádu. Tento osudový omyl ho zaslepil vůči morálním a politickým důsledkům jeho činů a vytvořil tak půdu pro zúčtování, které mělo přijít po válce. Ve Francii bylo v letech 1939-1945 zabito téměř 400 000 civilistů.

Jak se průběh konfliktu začal měnit ve prospěch Spojenců, Lavalova moc slábla. Vylodění Spojenců ve Francouzské severní Africe v listopadu 1942 a postupný rozmach odbojových aktivit ve Francii činily vichistický režim stále neudržitelnějším. Laval nejenže spolupracoval s nacistickým Německem i poté, co obsadilo jižní část Francie, ale také v době kdy se blížila spojenecká vojska po úspěšném vylodění v Normandii 6. června 1944. V zoufalé snaze zachovat svůj slábnoucí vliv zorganizoval Laval poslední pokus o obnovení zdání legitimity. Se svolením svých německých pánů se pokusil odvolat Národní shromáždění - krok, který mnozí považovali za průhlednou snahu udržet si zbytky své moci. Tento plán však ztroskotal v chaosu ústupu a postupu Spojenců. Lavalova spolupráce s nacisty však neskončila ani po osvobození Francie. Spolu s dalšími působil v jakoby exilové vládě na německé půdě, ale tato činnost neměla dlouhého trvání, neboť již bylo jasné, že nacistické Německo válku prohraje.

V posledních měsících války byl Lavalův osud zpečetěn. Při svém úprku před postupujícími armádami hledal útočiště ve Španělsku - v zemi, která stále sympatizovala se zbytky fašistické ideologie. Ani tam však jeho bezpečí netrvalo dlouho. Pod silným mezinárodním tlakem, zejména ze strany orgánů Svobodné Francie vedené Charlesem de Gaullem, bylo Španělsko nuceno Lavala vyhostit. Jeho ústup ukončilo zatčení americkými jednotkami v Rakousku a byl rychle repatriován do Francie, která již nebyla ochotna tolerovat odkaz kolaborace.
Během procesu, který začal 4. října 1945, se Laval, obviněný ze spiknutí proti bezpečnosti státu a spolupráce s nepřítelem, ocitl v izolaci a jeho obhajoba byla znemožňována porotou, která v něm neviděla státníka, ale zrádce. Na obvinění z kolaborace Laval odpověděl: "Urážlivý způsob, jakým jste mě předtím vyslýchali, a demonstrace, které někteří členové poroty předváděli, mi ukazují, že jsem se možná stal obětí justičního zločinu. Nechci být spolupachatelem. Dávám přednost tomu, abych mlčel." Rozsudek smrti byl vynesen v Lavalově nepřítomnosti a jeho právníkům nebylo povoleno obnovení procesu.

Poprava byla stanovena na ráno 15. října 1945 ve věznici, která se nacházela jižně od Paříže ve městě Fresnes. Laval se před vykonáním rozsudku pokusil spáchat sebevraždu užitím jedu z lahvičky zašité v podšívce svého saka. V dopise na rozloučenou vysvětlil, že si nepřeje, aby se francouzští vojáci stali spolupachateli „justičního zločinu“. Jed byl však tak starý, že ztratil účinnost, a tak po opakovaném vypumpování žaludku Laval žil.


Tento čin jen podtrhl hloubku jeho zoufalství. Nevyhnutelné se však nedalo odložit. 15. října 1945 byl dvaašedesátiletý Pierre Laval popraven zastřelením a jeho poslední slova zněla: „Vive la France!“, tedy ‚Ať žije Francie‘.
Jeho tělo bylo nejprve pohřbeno v neoznačeném hrobě, ale v listopadu 1945 bylo uloženo v mauzoleu rodiny Chambrun na pařížském hřbitově Montparnasse.
Lavalovy poslední chvíle byly tragickým završením života, který byl poznamenán kontroverzními rozhodnutími a morálními kompromisy. 






Upozornění: Všechny níže uvedené názory a komentáře jsou od členů veřejnosti a neodrážejí názory kanálu World History.
Neakceptujeme propagaci násilí nebo nenávisti vůči jednotlivcům nebo skupinám na základě atributů, jako jsou: rasa, národnost, náboženství, pohlaví, sexuální orientace. World History má právo zkontrolovat komentáře a smazat je, pokud jsou považovány za nevhodné.

► KLIKNĚTE na tlačítko ODEBÍRAT pro další zajímavá videa: https://www.youtube.com/channel/UCMkZyKwX-pLboRxgOeJUNCQ/?sub_confirmation=1


#historie
#dejiny
#holocaust
#holokaust
#ww2

Poprava premiéra Francie, který poslal děti do nacistických táborů, aby "rodiny zůstaly pohromadě"

Discover how Perplexity’s AI-powered answer engine transforms business development research. Learn about its multi-source integration, customizable enterprise features, and query complexity levels designed to boost your team's efficiency.

Perplexity's founding Growth Lead, Patrick Summers, shares how Perplexity can be your dedicated research analyst to conduct prospecting research, fill out RFPs, and more.

Perplexity in Practice - AI Workflows for Business Development Teams

Discover how artists Wade and Leta partnered with Google Labs’ AI tool Whisk to create Reflection Point, an interactive mirrored maze sculpture at Rockefeller Center blending technology and creativity.

See how artists Wade and Leta teamed up with Google Labs' generative imagery experiment, Whisk, to help inspire the creation of Reflection Point: their vibrant mirrored maze coming to Rockefeller Center from June 5 to July 20, 2025. This video explores the year-long collaboration, their thoughts on creative style, and how Whisk can help artists reimagine their creative processes.

Try Whisk: https://labs.google/fx/tools/whisk

#AI #Art #GoogleLabs

Subscribe to our Channel: https://www.youtube.com/google
Find us on X: https://x.com/google
Watch us on TikTok: https://tiktok.com/@google
Follow us on Instagram: https://www.instagram.com/google
Join us on Facebook: https://www.facebook.com/Google

Reflection Point at Rockefeller Center: Google Labs x Wade and Leta

Discover DARWIN-01, the groundbreaking AI humanoid robot with omnidirectional wheels, advanced sensors, and self-charging tech that enables nonstop factory automation.

DARWIN-01 is a new AI humanoid robot built for factories, capable of running forever thanks to a self-charging and self-swapping battery system. Alongside it, robots like GoMate, Pepsi’s Sapphire, and MagicBot are now navigating metro stations, guiding shoppers, and coordinating live multi-robot tasks. China’s humanoid robotics industry is rapidly scaling with real deployments, certifications, and full autonomy across retail, transport, and industrial sectors.

Start using DeepAgent today: https://deepagent.abacus.ai
Get started with ChatLLM Teams here: https://ChatLLM.abacus.ai 

🧠 What’s Inside:
00:57 DARWIN-01 – A factory-ready AI humanoid that charges itself and swaps its own batteries
https://www.rockingrobots.com/standard-robots-launches-darwin-01-wheeled-humanoid/
05:30 GoMate – A dual-mode metro robot that rolls and walks through crowded stations
https://x.com/CyberRobooo/status/1930152033618694590
08:26 Sapphire – Pepsi’s humanoid spokesperson certified across the US, EU, and Asia
https://x.com/CyberRobooo/status/1930070824469311668
10:45 MagicBot – A multi-robot system that passes items, plays football, and works in public spaces
https://www.shine.cn/news/metro/2505304826/

⚙ What You’ll See:
Robots navigating tight aisles, switching tools, working with warehouse systems, and patrolling platforms
Fully autonomous behavior with real-time mapping, gesture control, and remote operation over 5G
Live demos of humanoids doing physical labor, answering questions, and coordinating without human input

🚀 Why It Matters:
These AI robots are no longer prototypes—they’re already working in factories, stores, and metro stations. With self-charging systems, international certifications, and scalable production plans, this marks the beginning of real humanoid deployment at scale.

#ai #humanoid #robot

New AI Robot DARWIN Is Basically Immortal: It Powers Itself and Runs Forever!

How quantum superposition, entanglement and interference can enable 10,000X–1,000,000X performance gains for specific problems like chemistry, optimization, ML, simulation, and cryptanalysis.

See how applying quantum mechanics to computing unlocks massive performance gains. 

Watch the NVIDIA GTC Live replay: https://nvda.ws/3XsflN5

Quantum: A Million-X Jump

Industrialize AI 'factories'—from power-train design and thermal-chain cooling to prefabrication—so teams deploy high-density AI capacity faster, more predictably, and with lower risk.

Learn how leaders are driving unprecedented efficiency in modern data center buildouts.

Watch the NVIDIA GTC Live replay: https://nvda.ws/48uTsS6

Optimizing AI Factories

A clinician-technologist explains how thoughtfully integrated AI can cut clerical burden, improve documentation, and restore clinician presence—featuring a 'Bridge' case study.

Hear how AI frees clinicians to focus on patients and transform the care experience.

AI Elevates Human Connection

Explore how AI — from generative design and predictive maintenance to human-centered augmentation and supply chain intelligence — can make U.S. industry smarter and more competitive.

See how AI is accelerating breakthroughs and powering the next era of productivity.

Watch the NVIDIA GTC Live replay: https://nvda.ws/3MBiKGX

NVIDIA GTC Live Pregame

Discover how Pixar's RenderMan XPU leverages modern GPUs to speed iteration, handle complex scenes, and reshape production workflows—where art challenges technology.

Pixar is pushing the boundaries of storytelling by using NVIDIA GPUs to accelerate rendering with RenderMan XPU. This technology empowers artists to handle larger, more complex scenes faster, transforming workflows and enhancing creative possibilities. See how this partnership helps bring Toy Story 5 to life with unprecedented rendering performance and artistic freedom.

Learn more about NVIDIA and Pixar at SIGGRAPH Asia: https://nvda.ws/4aq0Uk6

Art Meets Innovation: Inside Pixar’s RenderMan XPU Revolution

Voice is now integrated directly into ChatGPT: speak naturally, see a live transcript, and get real-time visuals like maps and weather—switch between voice and text seamlessly.

You can now use ChatGPT Voice right inside chat — no separate mode needed.

You can talk, watch answers appear, review earlier messages, and see visuals like images or maps in real time.

Rolling out to all users on mobile and web. Just update your app.

If you prefer the original experience, turn on “Separate mode” under Settings → Voice Mode.

What's New with ChatGPT Voice

Philosopher Amanda Askell explains how ethics, identity and pragmatic philosophy should shape AI behavior — from deprecation and model welfare to 'superhuman' moral reasoning.

Amanda Askell is a philosopher at Anthropic who works on Claude's character. In this video, she answers questions from the community about her work, reflections and predictions.

0:00 Introduction
0:29 Why is there a philosopher at an AI company? 
1:24 Are philosophers taking AI seriously? 
3:00 Philosophy ideals vs. engineering realities 
5:00 Do models make superhumanly moral decisions? 
6:24 Why Opus 3 felt special 
9:00 Will models worry about deprecation? 
13:24 Where does a model’s identity live?
15:33 Views on model welfare
17:17 Addressing model suffering
19:14 Analogies and disanalogies to human minds
20:38 Can one AI personality do it all?
23:26 Does the system prompt pathologize normal behavior?
24:48 AI and therapy
26:20 Continental philosophy in the system prompt
28:17 Removing counting characters from the system prompt
28:53 What makes an "LLM whisperer"? 
30:18 Thoughts on other LLM whisperers
31:52 Whistleblowing
33:37 Fiction recommendation

Further reading:
Claude’s character: https://www.anthropic.com/research/claude-character 
When We Cease to Understand the World by Benjamin Labatut: https://www.penguinrandomhouse.com/books/676260/when-we-cease-to-understand-the-world-by-benjamin-labatut-translated-from-the-spanish-by-adrian-nathan-west/

A philosopher answers questions about AI

A practical playbook for agent memory: trim, isolate, and retrieve context; avoid context burst, conflict, and poisoning; and scale memory systems from experiment to production.

AI agents don’t just reason — they remember. In this Build Hour, we deep-dive into context engineering techniques that enable agents to maintain short-term and long-term memory, personalize interactions, and operate reliably across long-running workflows.


Emre Okcular (Solutions Architect) covers:
• Why memory matters: stability, personalization, and long-running agent workflows
• Short-term memory patterns: Sessions, context trimming, compaction, summarization
• Long-term memory patterns: state objects, structured notes, memory-as-a-tool
• Architectures: token-aware sessions, state injection strategies, guardrails, and memory triggers
• Live demo: building an end-to-end agent with dynamic short and long term memory
• Best practices: avoiding context poisoning, context burst, context noise and context conflict.
• Live Q&A

👉 Context Engineering Cookbook: https://cookbook.openai.com/examples/agents_sdk/session_memory
👉 OpenAI Agents Python SDK: https://openai.github.io/openai-agents-python/
👉 Context Summarization with Realtime Cookbook: https://cookbook.openai.com/examples/context_summarization_with_realtime_api
👉 Follow along with the code repo: https://github.com/openai/build-hours
👉 Sign up for upcoming live Build Hours: https://webinar.openai.com/buildhours/

00:00 Context Engineering
10:44 Context Lifecycle Demo
20:13 Context Engineering Techniques
26:49 Reshape + Fit Demo 
39:16 Conclusion
42:45 Q&A

Build Hour: Agent Memory Patterns

A reporter's look at 2025 search behavior — the phrases, emotions, and category trends (news, health, travel, tech, culture, climate) that defined the year.

Sneak peek 👀 Our Year in Search 2025 video is coming soon. Stay tuned…. #YearInSearch

And if you’re feeling nostalgic, revisit the moments the world searched for over the last decade →  
https://www.youtube.com/playlist?list=PL590L5WQmH8fmto8QIHxA9oU7PLVa3ntk 
https://www.youtube.com/playlist?list=PL590L5WQmH8f0U3hwuzUPD2rsgFZQ_Jhx 

Explore more top trends from the year → https://goo.gle/3XwLbZ5

Subscribe to our Channel: https://www.youtube.com/google
Find us on X: https://twitter.com/google
Watch us on TikTok: https://tiktok.com/@google
Follow us on Instagram: https://www.instagram.com/google
Join us on Facebook: https://www.facebook.com/Google

2025 – Year in Search Trailer

Cristiano Ronaldo on what truly defines greatness—longevity, impact, versatility and mental toughness—plus a breakdown of his 2018 bicycle kick and the 'CU' celebration.

Curiosity is how greatness begins. 

Proud to partner with @Perplexity to inspire more people to explore their curiosity.  

perplexity.ai/ronaldo is just the beginning.

Perplexity x CR7

An investigative roundup of 25 unresolved WWII cases—disappeared officials, missing art and gold, secret operations—what historical records show and what remains unexplained.

Během druhé světové války se objevila zmizení, rozhodnutí a události, které nikdy nebyly zcela objasněny. Někteří z nejmocnějších mužů Třetí říše — jako Müller, Canaris, Hess či Bormann — zmizeli v chaosu závěru války, zanechávajíce po sobě protichůdné teorie, zničené archivy a stopy, které nebylo možné sledovat. Zároveň legendární poklady, jako Jantarová komnata, tajné náklady na Filipínách nebo truhly vhozené do jezera Toplitz, zmizely za okolností, které po desetiletí živily pátrání a spekulace.

Zrychlený technologický vývoj a zoufalství změnit průběh války daly vzniknout projektům, které byly stejně skutečné jako záhadné. Od Me 262 po extrémní experimenty jednotky 731, přes tajemná zařízení jako údajný „Zvon“ nebo světelné jevy známé jako Foo Fighters — hranice mezi vědou, mýtem a propagandou byla stále rozmazanější. Skryté aliance, únikové cesty a ponorkové operace směrem do Jižní Ameriky a Asie vytvořily síť tajemství, která zůstala uvězněna pod oceány, ledem nebo v tichu oficiálních dokumentů.

Na bojištích se ani vojenská logika ne vždy shodovala s realitou. Stalingrad, Hürtgen, Arnhem, Monte Cassino či Ržev zanechaly tisíce mrtvých bez jasného záznamu, strategická rozhodnutí bez vysvětlení a svědectví vojáků popisujících pozměněné vnímání, nemožné zvuky či nevysvětlitelné přítomnosti v okamžicích největšího napětí. Mezi taktickými chybami, lidskými zmizeními a jevy obtížně zařaditelnými válka zanechala dědictví, v němž ne všechno bylo možné říci, vysvětlit nebo obnovit — a některé epizody dodnes zůstávají zahalené ve stínu.

25 Záhad druhé světové války, které historie nedokázala vysvětlit

Step-by-step guide to checkpointing Flax NNX models with Orbax: extract nnx.state, use nnx.split/merge/update, and reliably save & restore model and optimizer state.

Orbax is the standard checkpointing library in the JAX ecosystem.  In part one of this two episode series on checkpointing with Orbax we’ll explore how to effectively save and restore your Flax NNX models.  As we’ve seen, Flax NNX offers a Pythonic, stateful approach which feels closer to frameworks like PyTorch, while still having all the advantages of JAX. We'll cover how NNX manages state and how Orbax interacts with it, starting with the basics and moving to advanced techniques like handling distributed training. This episode will cover the core concepts: what NNX state is, how Orbax is structured, and the complete workflow for saving and restoring a single, basic NNX model.   
 
Resources: 
Learn more → https://goo.gle/learning-jax

Subscribe to Google for Developers → https://goo.gle/developers 

Speaker: Robert Crowe

Checkpointing Flax NNX Models with Orbax (Part 1)

Hands-on techniques for debugging compiled JAX and Flax NNX models: when to disable JIT, use jax.debug_nans, and inspect with NNX.display and NNX.so.

You know that debugging is crucial when doing any kind of software development. JAX and Flax NNX offer amazing performance and a clean API, but debugging can feel different due to JAX's compilation model. Today, we'll bridge the gap, exploring how to debug JAX and NNX effectively, relating techniques back to your PyTorch experience. We'll focus specifically on the Flax NNX API.  In this second episode of our three part series on debugging we’ll build on the first by introducing more advanced and specialized techniques, including how to temporarily disable JIT and how to leverage the powerful, built-in inspection tools provided by Flax NNX.  

Resources: 
Learn more → https://goo.gle/learning-jax

Subscribe to Google for Developers → https://goo.gle/developers 

Speaker: Robert Crowe

Debugging JAX & Flax NNX (Part 2)

Learn how chex.checks.chexify runs value-level assertions inside jitted JAX functions to catch NaNs, detect unexpected JITs, and debug Flax NNX models—plus tradeoffs.

This second episode of our two part series on Chex builds on the fundamentals, introducing advanced tools for debugging values and performance, and then shows how to apply everything within a Flax NNX model.  

Resources: 
Learn more → https://goo.gle/learning-jax

Subscribe to Google for Developers → https://goo.gle/developers 

Speaker: Robert Crowe

Enhancing Reliability (Part 2)

A practical guide to the JAX AI stack: XLA-powered jit, grad and vmap plus Flax, Optax, Orbax and Grain for simple, fast, scalable ML development.

In this video we present an overview of the JAX AI Stack, focusing on how it can be used for high-performance model development and training. We'll draw parallels to PyTorch concepts, which you may be familiar with, to highlight the similarities and differences.

Resources: 
Learn more → https://goo.gle/learning-jax

Subscribe to Google for Developers → https://goo.gle/developers 

Speaker: Robert Crowe

Leveraging the JAX AI Stack

See how AI-First Colab and Gemini turn raw data into interactive tables, time series, and animated maps—no plotting boilerplate. Workflow, examples, and export tips.

Ready to visualize your data without writing a single line of code yourself? This video on visualization with AI-First Colab demonstrates how your Gemini-powered coding partner instantly turns your natural language requests into sophisticated, interactive data visualizations. You'll see how to generate a variety of powerful data outputs, including an interactive table of weather station data, a time series plot comparing temperatures in major cities, and an incredible animated heat map showing temperature movements across the world. AI-First Colab handles all the complexity, allowing you to focus on interpreting your results and telling your data story. See how you can accelerate your visualization workflow today.

Subscribe to Google for Developers → https://goo.gle/developers 

Products Mentioned:  Google AI, Colab

AI and Technology News

Featured

AI News

Featured

Ally Solos Glasses - The most accessible AI assistant, now wearable.

AI News

Featured

A Camera That Makes Poems: Exploring the Fusion of AI, Photography, and Poetry

History

Featured

Last Days of European Volunteers in the Waffen-SS: A Harrowing Chronicle

AI News

Featured

This New AI AGENT Shocked the Market: Fully Autonomous and Self-Learning

History

Featured

Nazi "Blond Poison" – The Jewish Collaborator Who Caught Thousands of Jews and Betrayed Them to the Nazis

AI News

Featured

This Open AI from China Just Crushed American Models and Broke Benchmarks

AI News

Featured

New Open Source AI From China SHOCKED the Industry Beating Titans at Just 7B

AI News

Featured

NVIDIA ALCHEMI: AI for Chemistry and Materials Science

History

Featured

Execution of the French Prime Minister Who Sent Children to Nazi Camps to "Keep Families Together"

AI News

Featured

Perplexity in Practice - AI Workflows for Business Development Teams

AI News

Featured

Reflection Point at Rockefeller Center: Google Labs x Wade and Leta

AI News

Featured

New AI Robot DARWIN Is Basically Immortal: It Powers Itself and Runs Forever!

Latest

Quantum: A Million-X Jump

Optimizing AI Factories

AI Elevates Human Connection

NVIDIA GTC Live Pregame: How AI Can Bring Industrial Back to America

Art Meets Innovation: Inside Pixar’s RenderMan XPU Revolution

What's New with ChatGPT Voice: Built Right into Chat for Live Conversation and Real-Time Visuals

A philosopher answers questions about AI

Build Hour: Agent Memory Patterns

2025 – Year in Search Trailer: What People Asked, Felt, and Needed

Perplexity x CR7 — Cristiano Ronaldo on Greatness, Goals, and How to Master the Bicycle Kick

25 World War II Mysteries History Could Not Explain

Checkpointing Flax NNX Models with Orbax (Part 1)

Debugging JAX & Flax NNX (Part 2)

Enhancing Reliability (Part 2): Advanced Chex Techniques for JAX and Flax NNX

Leveraging the JAX AI Stack

Stunning Visualizations with AI-First Colab

AIWorldVision