Google láká na I/O 2025 heslem „Level up at I/O“ a slibuje největší AI aktualizace. Přečtěte si, co znamená tón upoutávky, kdy je keynote a proč je AI v produktech klíčová.

Google I/O 2025: AI novinky „Level up“ a co čekat

Level up at I/O: Google láká na největší AI novinky a zvedá očekávání před I/O 2025

Tune in. Level up. Unlock. Join us live here on YouTube May 19 at 10am PT. The stage is set for Google's biggest AI updates. 

The updates are ready‚ are you? 

Watch everything we shared on the stage at I/O 25 here: https://www.youtube.com/playlist?list=PL590L5WQmH8e6_yWMouOJsLXFQzGBNerh

#GoogleIO 

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

Level up at I/O

Nové doplňky ChatGPT pro Excel a Google Sheets přinášejí AI pomocník do práce s daty: analýzu, úpravy modelů, vysvětlování tabulek a kontrolu výstupů.

ChatGPT přímo v tabulkách: analýza, úpravy a audit

Introducing ChatGPT for Excel and Google Sheets: AI pomocník pro analýzu, úpravy a vysvětlování tabulek

Ask ChatGPT to analyze, update, and explain your spreadsheets directly in Excel and Google Sheets.

These add-ins are now available globally across all plans. Powered by GPT-5.5, ChatGPT helps you update models, analyze data, audit outputs, and turn messy business context into decisions faster.

Now available globally for all plans. 

Get started: https://chatgpt.com/apps/spreadsheets/

Introducing ChatGPT for Excel and Google Sheets

Rozhovor s Harrisonem Chasem otevírá praktický pohled na „deep agents“, proč podniky řeší spíš kontrolu a důvěru než výkon, a jak roli hrají evaluace, observabilita a LangSmith v agentních systémech.

Deep Agents v praxi: LangChain, LangSmith a důvěra v podniku

Harrison Chase z LangChain o Deep Agents, LangSmith a tom, jak si AI agenti získají důvěru v podniku

LangChain has surpassed 1 billion downloads—and the framework that started as a weekend project is now the harness powering the next generation of production-grade AI agents. In this episode, Harrison Chase, co-founder & CEO of LangChain, breaks down the architecture behind deep agents, explains why systems like Claude Code, Manus, and Deep Research all share the same foundational pattern, and lays out what it actually takes to deploy autonomous agents responsibly in the enterprise.

🔬Topics covered:

What is a "deep agent," and why does architecture matter more than ever?

How enterprises are (and aren't) embracing autonomous agents

LangSmith: observability, tracing, and evaluation-driven development

Mixing frontier and open models (NVIDIA Nemotron) in multi-agent systems

What's next: async subagents, proactive/always-on agents, agent memory, and agent identity

Chapters:
00:00 – LangChain origin story and the deep agent architecture
01:46 – What is a deep agent?
03:31 – Enterprise trust: risk, autonomy, and iteration
04:38 – LangSmith: observability and evaluation-driven development
13:30 – Frontier vs. open models and the Nemotron Coalition
18:10 – What's next: async subagents, agent memory, and agent identity

Harrison Chase of LangChain on Deep Agents, LangSmith, and Earning Trust | NVIDIA AI Podcast Ep. 297

Trénování velkých AI modelů nestojí jen na GPU. Vysvětlíme, proč synchronní komunikace mezi akcelerátory ničí výkon při síťových zácpách a jak protokol Multipath Reliable Connection (MRC) od OpenAI řeší spolehlivé propojení pro superpočítače.

MRC pro AI: proč síť rozhoduje o výkonu a spolehlivosti tréninku

Proč AI potřebuje nový druh superpočítačové sítě

Training frontier models isn’t as simple as adding more GPUs—one small problem and the whole coordinated dance falls apart. OpenAI’s Mark Handley and Greg Steinbrecher discuss how a new supercomputer network design, used to train some of the company’s latest models, keeps the whole system moving in lockstep, even with record numbers of GPUs. 

They break down Multipath Reliable Connection, a new protocol OpenAI developed with AMD, Broadcom, Intel, Microsoft, and Nvidia, and why they’re making it available for the whole industry to use.

Chapters
00:00 Intro
00:39 Greg and Mark's paths to OpenAI
04:34 Why training AI stresses networks differently
10:05 Bottlenecks, failures, and the cost of waiting
15:19 How Multipath Reliable Connection works
18:59 A protocol to route around failures
25:05 Why OpenAI is making MRC an open standard
35:09 Could AI compute move to space?

Why AI needs a new kind of supercomputer network — the OpenAI Podcast Ep. 18

Jak Codex propojuje Google Kalendář, Salesforce, Slack, Gmail a dokumenty do jednoho pracovního toku. Méně přepínání, méně chyb a rychlejší příprava obchodních schůzek díky orchestraci kontextu.

Codex prodejní workflow: sjednocení kalendáře, Salesforce a Slacku do jedné přípravy schůzky

Příprava na obchodní schůzky rychleji s Codexem: jak sjednotit kalendář, Salesforce, Slack, Gmail a dokumenty do jednoho pracovního toku

See how Codex helps sellers get ready for customer meetings faster.

Codex can bring context from Salesforce, Slack, Google Calendar, email, and docs into one clear thread. Sellers can ask questions, spot what changed, surface opportunities, and work across those apps without piecing everything together manually.

Learn more: https://chatgpt.com/codex/for-work/

Prep for sales meetings faster with Codex

Zjistěte, proč je pro Codex klíčová personalizace a onboarding: nejdřív role a kontext, pak import dosavadní práce, napojení pluginů a teprve poté první praktický workflow, který šetří čas.

Jak nastavit Codex pro práci: kontext, import a první workflow

Jak dostat svou práci do Codexu během pár kliknutí

Codex helps teams connect the apps they already use, bring over their setup, and start seeing the magic happen right away.

In this quick demo, you’ll see how to:
* personalize Codex for your role
* import tools, projects, skills, and recent chats
* connect apps like Google Calendar, Gmail, Drive, Slack, Figma, Notion, and more
* turn scattered work context into a customer meeting brief

A few clicks, and you’re ready to go!

Learn more: https://chatgpt.com/codex/for-work/

Bring your work into Codex in a few clicks

Jak Skild AI přemýšlí o budoucnosti univerzální robotické inteligence (omni-bodied intelligence). Proč je robotika datový problém, co znamená „zeď 90 %“ a proč horizontální platforma dává smysl.

Skild AI: jeden univerzální model pro roboty napříč úkoly

Jeden mozek pro jakéhokoli robota: jak Skild AI vysvětluje budoucnost univerzální robotické inteligence

What if one AI brain could run every robot on the planet—a humanoid, a warehouse arm, and a dog-like inspection bot—all at once?

That's not a thought experiment. That's what Skild AI is building right now.

Deepak Pathak (CEO and Co-Founder) and Abhinav Gupta (President and Co-Founder) of Skild AI break down Skild Brain—a universal, general-purpose AI model designed to power robots of any form factor, tackling any task, from a single shared intelligence.


🔬 Topics covered:

Why robotics is fundamentally a data problem—and why there's no "internet of robot data"

Skild's three-layer data strategy: real robot teleoperation, video pretraining, and simulation

How the pretraining/post-training recipe that made LLMs work is now being applied to physical AI

The data flywheel—how every robot deployment makes the shared brain smarter for the next task

The deployment roadmap: factories and warehouses → hospitals and hotels → home consumer robots

Skild's NVIDIA partnership: co-developing Newton physics solvers and using Cosmos for data augmentation, Isaac Sim for simulation, and edge compute for on-device robot inference

How Skild tests Skild Brain before deployment—from task KPIs to generalization stress tests to safety guardrails

When will robots actually be ready for your home? The co-founders give their honest (and surprisingly humble) take


🔗 Resources mentioned:

Skild AI: https://www.skild.ai

Skild AI Blog: https://www.skild.ai/blogs



Chapters:

00:00 Introduction: What is Skild AI?
03:19 Why robotics needs a horizontal platform
03:50 The 90% wall: how corner cases killed traditional robotics
08:34 The three sources of robot training data
10:57 Pretraining vs. post-training in physical AI
16:32 The data flywheel and cross-vertical deployment strategy
17:34 How Skild AI works with NVIDIA (Isaac Sim, Cosmos, Newton, edge compute)
18:59 Testing Skild Brain: task KPIs, generalization, safety guardrails
23:06 The future of robotics: factories now, homes later?
27:54 What's next for Skild AI

One Brain, Any Robot: Skild AI's Skild Brain Explained | NVIDIA AI Podcast Ep. 295

Jak režim Thinking v ChatGPT Images 2.0 pomáhá převádět rozsáhlé a detailní podklady (PDF, texty, čísla, rovnice) do konzistentních, ready-to-use slidů a infografik.

ChatGPT Images 2.0: z dlouhých briefů hotové slidy a infografiky

Slides & Infographics with ChatGPT Images 2.0: jak AI mění tvorbu slidů a infografik

OpenAI researcher Yuguang Yang shows how, with Thinking selected, ChatGPT Images 2.0 can now follow long and complex prompts of over 1,000 words to create detailed, educational infographics. ChatGPT can now also transform uploaded PDFs into complete slides for presentations or polished infographics as PDF outputs.

Slides & Infographics with ChatGPT Images 2.0

Nová generace obrazového modelu od OpenAI ukazuje, proč je vykreslení textu v obrázcích klíčové. Jak ChatGPT Images 2.0 zvládá husté odstavce a více jazyků včetně čínštiny, korejštiny a japonštiny.

ChatGPT Images 2.0: správný text v cizích jazycích

Multilingual & Text Rendering with ChatGPT Images 2.0: proč je nová generace obrazového modelu důležitá pro celý svět

OpenAI researcher Boyuan Chen demonstrates ChatGPT Images 2.0’s ability to render dense text across multiple languages while keeping stylistic choices intact. While text rendering in Latin-based languages has already been strong, the model has now expanded to handle a much wider range of languages.

Multilingual & Text Rendering with ChatGPT Images 2.0

Zjistěte, jak ChatGPT Images 2.0 a Imagen 2.0 přináší variabilní poměry stran a vyšší rozlišení. Od plakátů 3:1 po 360° panoramata—pro praktické, použitelnější výstupy.

ChatGPT Images 2.0: variabilní poměry stran a vyšší rozlišení

Aspect Ratios & Resolution with ChatGPT Images 2.0: co přináší nové poměry stran a vyšší rozlišení

OpenAI researcher Dibya Bhattacharjee shows the variety of aspect ratios you can prompt with ChatGPT Images 2.0, plus the jump in maximum resolution – from 1k in to now 2k resolution, or even higher when using our API.

Aspect Ratios & Resolution with ChatGPT Images 2.0

Klip „ChatGPT Images — Chameleon“ ukazuje, že generované obrazy umí nést emoci, rytmus a příběh. Čtěte, jak AI proměňuje storytelling do obrazové básně.

Jak funguje AI storytelling s ChatGPT Images (Chameleon)

ChatGPT Images — Chameleon: když se vyprávění mění v obraz

Imagine what you make. Unlock a new form of storytelling with ChatGPT Images 2.0.

Every frame was generated with ChatGPT Images.

ChatGPT Images — Chameleon

Co přináší ChatGPT Images 2.0: přesnější text, lepší strukturu designu, vícejazyčné vizuály, tvorbu více variant a možnost vyhledávat na webu pro aktuální informace. Čtěte, proč jde o novou éru obrazové AI pro práci i tvorbu infografik.

AI and Technology News

Latest