9 Minuty
Samsung tiše zrychluje svou strategii v oblasti umělé inteligence. Po modelech Gauss a Gauss 2.0 společnost vylepšila své generativní modely a vytvořila sadu nástrojů Agentic AI, která má urychlit vývoj, zlepšit interní vyhledávání a připravit systémovou úroveň AI pro budoucí telefony řady Galaxy.
Agentic Builder: No-code AI, která skládá agenty jako Lego
Podle zpráv ze Jižní Koreje vyvinulo Samsung Research nástroj nazvaný Agentic Builder, který spoléhá na novější varianty Gauss — konkrétně Gauss 2.3, Gauss 2.3 Think a Gauss O Flash. Nástroj je popsán jako bezkódové (no-code), rozhraním řízené prostředí, kde týmy mohou skládat obchodně kritické AI agenty tažením a pouhým přetažením modulárních komponent.
Těmi stavebními bloky jsou vstupní a výstupní okna, specializované modely umělé inteligence a vlastní logika DoXA — analyzační engine dokumentů, který pomáhá agentům rychle pochopit obchodní kontext. Výsledek představuje rychlý způsob, jak prototypovat nebo nasazovat agenty bez náročného inženýrského zásahu.
Jak Agentic Builder funguje
Agentic Builder kombinuje grafické uživatelské rozhraní s interními API pro modely Gauss. Uživatelé mohou:
- vybrat předtrénované modely pro konkrétní úlohy (zpracování přirozeného jazyka, klasifikace dokumentů, generování textu nebo obrázků),
- přidat komponenty pro integraci s firemními systémy (CRM, systém správy dokumentů, tabulky a databáze),
- nastavit obchodní pravidla a logiku DoXA pro kontextovou analýzu dokumentů a metadat,
- simulovat průběh konverzace nebo pracovní toky před nasazením.
Tato modulární architektura zkracuje dobu od nápadu k funkčnímu agentu — prototyp lze mít během hodin nebo dní místo týdnů nebo měsíců. Zvlášť pro interní týmy to znamená snížení potřeby úzkých specialistů a rychlejší validaci nápadů.
Případy použití a obchodní přínos
Agentic Builder cílí na několik konkrétních scénářů v podnicích i produktovém vývoji Samsungu:
- automatizace opakujících se interních procesů (např. třídění a anotace technických dokumentů),
- rychlé sestavení podpůrných virtuálních asistentů pro produktové týmy,
- rychlá integrace znalostí z interních databází a dokumentů pro podporu rozhodování,
- nasazení specializovaných AI asistentů pro zákaznickou podporu, kteří využívají interní znalostní báze.
Klíčovým obchodním přínosem je možnost iterovat a optimalizovat agenty na základě reálného užití bez vysokých nákladů na vývoj. To zvyšuje produktivitu týmů, zkracuje time-to-market a snižuje závislost na externích dodavatelích softwaru.
Sirius: multimodální vyhledávání a chytřejší získávání znalostí
Samsung rovněž aplikoval multimodální schopnosti modelu Gauss na interní službu vyhledávání znalostí s kódovým označením Sirius. Místo spoléhání se na tradiční vyhledávání podle klíčových slov používá Sirius přístup založený na knowledge graphu a dokáže indexovat a dotazovat se v textu, číslech, tabulkách, obrázcích a přílohách. Zástupce Samsung Research sdělil portálu TheElec, že Sirius je v současnosti nabízen jako beta služba zaměstnancům, především pro vyhledávání znalostí souvisejících s vývojem produktů a technickými informacemi k specifickým úkolům.
Multimodální páteř a indexace
Sirius využívá multimodální embeddingy a knowledge graph integraci, což umožňuje:
- kontextové vyhledávání napříč typy dat (text, obraz, tabulka),
- dotazy založené na sémantice spíše než pouze na řetězcích klíčových slov,
- spojení souvisejících entit a automatické vytvoření vztahů mezi dokumenty a produkty,
- rychlejší návrat relevantních výsledků i v případě neúplných nebo neformálně formulovaných dotazů.
Tento přístup zvyšuje přesnost interního vyhledávání a zkracuje dobu, kterou odborníci stráví hledáním relevantních informací v rozsáhlých firemních archivech.
Vylepšená pipeline pro generování obrázků
Multimodální páteř je spárována s vylepšeným procesem generování obrazů. Samsung řešil běžná omezení obrazových modelů — například neschopnost vykreslit požadované detaily nebo vytvořit neznámé objekty — použitím doplňkových referenčních obrázků a tréninkové struktury, která při transformaci přes přirozené jazykové pokyny zachovává klíčové charakteristiky objektu. Prakticky to znamená, že při zadání popisu s referencí model lépe rozpozná, které atributy mají být zachovány (tvar, textura, proporce) a které lze modifikovat.
Samsung uvádí, že interní používání novějšího obrazového modelu vzrostlo o 153 % po poslední aktualizaci. Firmě se rovněž podařilo vytvořit a optimalizovat vlastní dataset, který pomáhá open-source modelům využívajícím latentní difuzi překračovat původní limity tím, že poskytuje další příklady a kontextuální anotace.
Technické doplňky a škálovatelnost
Pro škálovatelnost Sirius využívá kombinaci indexace embeddingů, znalostních grafů a dedikovaných retrieval vrstiev, které jsou optimalizované pro interní firemní zatížení. Díky tomu lze prioritizovat citlivé nebo často požadované zdroje, podporovat real-time dotazy a postupně začleňovat nové datové zdroje bez nutnosti kompletní re-indexace všech dokumentů.
Proč to má význam pro telefony a podnikové zákazníky
Samsung plánuje širší nasazení vylepšených modelů Gauss, interně i v produktech. Očekává se, že Galaxy S26 bude pravděpodobně prvním telefonem, který podpoří Agentic AI na systémové úrovni, přičemž podpora je předmětem zvěstí pro více modelů včetně Gauss, Gemini a Perplexity. To by mohlo znamenat asistenty přímo na zařízení, kteří na vyžádání skládají potřebné schopnosti, bohatší funkce vyhledávání a inteligentnější nástroje pro práci s obrázky integrované přímo do nativních aplikací.
Asistenti na zařízení a systémová AI
System-level AI znamená, že operační systém a nativní aplikace dokážou využívat modely a agenty bez nutnosti spouštět externí cloudové služby pro každý dotaz. Pro uživatele to přináší rychlejší odezvu, menší latenci a potenciálně lepší ochranu soukromí, pokud je část zpracování prováděna lokálně. Samsung tak může nabídnout hybridní modely, kde citlivé operace běží on-device a náročnější výpočty jsou delegovány do zabezpečeného cloudu podle potřeby.
Dopady pro podniky
Pro podnikové zákazníky znamená kombinace drag-and-drop Agentic Builderu a Sirius-style vyhledávání možnost výrazného zlepšení přístupu k institucionálním znalostem a automatizaci specializovaných pracovních toků. Týmy získají nástroje pro rychlé vytvoření interních asistentů, kteří rozumějí firemní terminologii, dokumentům a kontextu. To může snížit dobu školení nových zaměstnanců, snížit chybovost při zpracování dokumentů a zvýšit celkovou produktivitu.
Ochrana dat a compliance
Při implementaci AI systémů ve velkých podnicích musí Samsung a zákazníci řešit otázky ochrany dat, auditovatelnosti a souladu s legislativou. Modely jako Gauss a nástroje jako DoXA by měly obsahovat mechanismy pro anonymizaci, řízení přístupu k citlivým datům a audity rozhodovacích kroků agentů, aby firmy mohly splnit interní i externí požadavky na compliance.
Samsung podle dostupných informací pracuje na interních kontrolních mechanismech, politikách pro správu datasetů a možnostech vysvětlitelnosti rozhodnutí modelů, které jsou klíčové pro nasazení AI v regulovaných odvětvích.
Technické detaily, dataset a open-source spolupráce
Samsung věnoval pozornost také přípravě datasetů a tréninkových postupů. Pro řešení limitací open-source modelů založených na latentní difuzi vytvořil specializovaný dataset, který obsahuje:
- referenční obrázky s bohatými anotacemi pro rovnoměrné pokrytí vizuálních atributů,
- párované textové popisy s důrazem na zachování klíčových vlastností objektů,
- rozšířené příklady transformací, které model učí, jak zachovat identitu a charakter objektu přes změny stylu nebo kontextu.
Tento dataset je optimalizovaný pro tréninkové smyčky, které kombinují supervised fine-tuning a contrastive learning, což pomáhá modelům lépe porozumět vztahům mezi textem a obrazem a zvyšuje robustnost při generalizaci na nové typy úloh.
Spolupráce a ekosystém
Využití open-source komponent a vylepšení vlastních datasetů naznačuje hybridní strategii: Samsung kombinuje interní výzkum s existujícími otevřenými nástroji, aby zrychlil inováci. To také usnadňuje nasazení modelů v heterogenním ekosystému, kde mohou existovat interní, komerční i open-source komponenty.
Konkurence, rizika a strategická pozice
Samsung se tímto směrem snaží postavit do pozice samostatného hráče v oblasti AI, který dokáže integrovat vlastní modely do hardwaru i softwaru. Konkurenční tlak pochází od velkých cloudových poskytovatelů a firem zaměřených na konverzační AI, které rovněž posilují své nabídky. Samsungova výhoda spočívá v kontrolovaném ekosystému zařízení Galaxy, rozsáhlých interních datech a schopnosti integrovat AI na systémové úrovni.
Rizika zahrnují nutnost dlouhodobé údržby modelů, bezpečnostní hrozby vyžadující robustní ochranná opatření a regulační nejistotu kolem generativních technologií. Z obchodního hlediska bude důležité, jak Samsung propojí interní inovace s komerčními produkty a jak efektivně nabídne hodnotu koncovým uživatelům a podnikům.
Závěr a očekávání
Očekávejte, že Samsung bude nadále iterovat na modelech Gauss a přidruženém nástrojovém setu, když se připravuje na budoucnost, kde je AI integrována hluboko do zařízení i podnikových procesů. Agentic Builder slibuje zkrácení cyklů vývoje AI agentů, zatímco Sirius představuje posun v tom, jak firmy mohou zpřístupnit a využít interní znalosti multimodálně.
Pro koncové uživatele to může znamenat chytřejší, více kontextově uvědomělé funkce v prémiových telefonech. Pro podniky jde o příležitost k automatizaci a lepšímu využití znalostí. Klíčem bude, jak Samsung vyváží výkon, soukromí a uživatelskou přínosnost při zavádění těchto technologií do reálných produktů a služeb.
Vědecko-technické i obchodní aspekty, které Samsung rozvíjí — od rozsáhlých modelů Gauss přes DoXA až po multimodální retrieval v Sirius — ukazují na komplexní přístup k AI, který kombinuje interní výzkum, škálovatelné inženýrství a praktické nástroje pro rychlé nasazení. Sledujte další aktualizace, jak budou tyto technologie začleněny do produktových roadmap a jaké konkrétní funkce přinese následující generace Galaxy zařízení.
Zdroj: sammobile
Zanechte komentář