Jelajahi hasil terbaru matematika yang dihasilkan AI dari OpenAI, penemuan terbesarnya, bagaimana buktinya diverifikasi, dan apa artinya bagi para matematikawan dan riset ilmiah.

Pelajari apa itu embodied AI, bagaimana bedanya dari LLM, cara kerja loop persepsi-penalaran-aksi, dan mengapa pelatihan sim-to-real penting bagi data scientist.

Pilihan kami untuk mempelajari bagan dan dasbor interaktif di Power BI, Tableau, Plotly dan Dash, D3.js, Sigma, dan Databricks, plus opsi gratis terbaik.

Kami membandingkan 7 platform untuk belajar AWS, Azure, dan Google Cloud, dari akademi vendor gratis hingga jalur sertifikasi, dengan harga terverifikasi dan panduan pemilih.

Model kecil baru Anthropic berbiaya $0,10 / $0,50 per satu juta token, menutup banyak jarak dengan Sonnet pada pekerjaan agentik, dan menyamai skor sempurna Haiku 4.5 dalam uji kami dengan biaya sebagian kecil.

Gunakan daftar periksa ini saat merencanakan proyek data science Anda berikutnya.

Model frontier baru Google memimpin pada pekerjaan pengetahuan perusahaan dan rekayasa perangkat lunak dunia nyata, hadir dengan batas output 1 juta token, dan pertama ditujukan untuk pembela siber.

Harga daftar sama, catatan kecil berbeda. Kami membandingkan GPT-6.1 Sol dan Claude Sonnet 5.5 pada tolok ukur, biaya cache dan konteks panjang, akses cloud, dan uji coding langsung.

Dots dari OpenAI adalah agen yang selalu aktif dan didukung oleh GPT-6 Astra, dengan komputer cloud sendiri, akses plugin ke lebih dari 4.000 aplikasi, dan dot pertama disertakan pada paket Pro dan Business Premium.

Beam dari Reflection AI menandingi GLM 5.2 dalam penalaran dengan komputasi 3–4x lebih sedikit, tetapi tertinggal dari Kimi K3 dalam agentic coding. Berikut performa model open-weight ini.

Infrastruktur on-premises dan cloud masing-masing memiliki trade-off seputar biaya, skalabilitas, kontrol, dan pemeliharaan, dan pilihan yang tepat bergantung pada kebutuhan beban kerja tertentu.

Temukan konferensi dan acara AI paling populer yang dijadwalkan pada 2026.