KI News: Kurz und klar.

In der Gastrointestinal‑Onkologie erfordert die klinische Entscheidungsfindung die gleichzeitige Auswertung von Endoskopie‑Bildern, Radiologie‑Daten und biochemischen Markern. Trotz des vielversprechenden Potenzials multimodaler Large‑Language‑Modelle stoßen diese Systeme häufig an Grenzen wie Kontextverdünnung und Halluzinationen, wenn sie komplexe, heterogene Patientenakten verarbeiten.

Google hat mit Antigravity ein neues Tool vorgestellt, das die Grenzen der KI‑unterstützten Programmierung sprengt. Durch eine agentenbasierte Architektur wird die gesamte Code‑Erfahrung neu gestaltet und die Produktivität von Entwicklern weltweit gesteigert.

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2509.14750v1) stellt das AC‑RAG‑Framework vor, das Retrieval‑Augmented Generation (RAG) auf ein neues Level hebt. RAG‑Modelle, die speziell für bestimmte Fachgebiete trainiert werden, leiden häufig unter sogenannten Retrieval‑Halluzinationen: Sie erkennen nicht, wenn die abgerufenen Dokumente von schlechter Qualität sind, und liefern dadurch unzuverlässige Antworten.