KI News: Kurz und klar.

Google hat die neue Gemini‑KI in Gmail integriert und macht damit die E‑Mail-Plattform zu einem noch intelligenteren Tool. Die Funktion ist standardmäßig aktiviert, aber Nutzer haben die Möglichkeit, sie jederzeit zu deaktivieren.

Google erweitert Gmail um eine neue AI-basierte Postfachfunktion, die E-Mails automatisch zusammenfasst. Das Feature nutzt das Gemini-Modell und soll Nutzern helfen, ihre Postfächer effizienter zu verwalten.

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie einen voll funktionsfähigen, toolbasierten Agenten für medizinische Prior-Authorisierungen mit Gemini entwickeln. Der Leitfaden führt Sie durch jeden Schritt – von der sicheren Konfiguration des Modells über die Erstellung realistischer externer Tools bis hin zur Implementierung eines intelligenten Agenten-Loop, der logisch überlegt, handelt und ausschließlich über strukturiertes JSON kommuniziert.

Google hat mit Gemini ein neues Tool auf den Markt gebracht, das speziell dafür entwickelt wurde, KI-generierte Videos zu identifizieren. Das System nutzt fortschrittliche Bild- und Audiosignale, um Anomalien zu erkennen, die bei synthetischen Inhalten häufig auftreten.

Ein neuer arXiv-Preprint (2512.14982v1) hat gezeigt, dass die Wiederholung des Eingabe-Prompts die Leistung von großen Sprachmodellen erheblich verbessert – und das ohne zusätzliche Token oder erhöhte Latenz. Die Studie testete die populären Modelle Gemini, GPT, Claude und Deepseek und stellte fest, dass ein einfaches Duplizieren des Prompt-Texts die Genauigkeit und Reaktionsqualität steigert.

In einem ausführlichen Tutorial wird gezeigt, wie man ein komplett autonomes KI‑Orchestrierungssystem entwickelt und betreibt, das von Gemini angetrieben wird. Das System nutzt semantisches Routing, symbolische Schutzmechanismen und selbstkorrigierende Schleifen, um Aufgaben effizient zu verteilen und die Qualität der Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

Als Elternteil möchte ich meinem Kind die Möglichkeiten moderner KI-Tools näherbringen, ohne dabei die kreative Freiheit zu beschneiden.

Mit dem neuen Gemini‑CLI‑Tool wird die Integration von KI in den Linux‑Terminal‑Workflow zum Kinderspiel. Das Tool ist komplett kostenlos, Open‑Source und lässt sich in wenigen Minuten installieren.

Google hat angekündigt, ein zweites Gemini-basiertes Modell in den Browser Chrome zu integrieren, um die Sicherheitsprobleme zu beheben, die durch die Einführung des ersten Gemini-Modells entstanden sind. Das neue Modell soll die KI-Funktionalität verbessern und gleichzeitig strengere Kontrollen für potenziell schädliche Aktionen bieten.

Microsoft integriert Copilot in jedes seiner Produkte, während Google Gemini in allen seinen Plattformen einsetzt. Um herauszufinden, welches Tool besser abschneidet, habe ich sieben typische Alltagsaufgaben definiert und beide KI-Systeme getestet.

In der rasanten Welt der KI-Modelle wechseln die Namen schnell – von GPT über Claude bis hin zu Gemini. Doch die Wahl des richtigen Modells hängt nicht vom Trend, sondern von der konkreten Aufgabe ab.

Ein neues Forschungsprojekt präsentiert SIMA 2, einen generalistischen, verkörperten Agenten, der in einer breiten Palette von 3‑D‑Virtuellen Welten agieren kann. Der Agent basiert auf dem Gemini‑Fundamentmodell und markiert einen bedeutenden Fortschritt in der aktiven, zielgerichteten Interaktion innerhalb von verkörperten Umgebungen.

Nach drei Jahren, in denen Google vor ChatGPT gewarnt hat, hat sich das Blatt gewendet: Das neue KI-Modell Gemini von Google hat in nur drei Monaten beeindruckende 200 Millionen Nutzer gewonnen. Diese rasante Wachstumsrate hat den CEO von OpenAI, Sam Altman, dazu veranlasst, ein „Code‑Red“ auszugeben und die Dringlichkeit zu betonen, mit der das Unternehmen seine eigenen Systeme weiterentwickeln muss.

In der heutigen KI-Bildwelt stehen zwei Schwergewichte an der Spitze.

Die Konkurrenz um AI‑basierte Browser hat ein neues Kapitel aufgeschlagen. Während OpenAI und Perplexity mit ihren innovativen, AI‑first‑Browsern die Schlagzeilen erobern, bleibt Google mit seinem Chrome‑Browser, der noch 70 % des Marktanteils hält, hinterher. Der Gigant hat sich erst kürzlich mit der Integration von Gemini in Chrome an die AI‑Revolution angepasst – ein Schritt, der als Reaktion auf die schnell wachsende Konkurrenz verstanden wird.

Im Jahr 2025 wirkt die KI-Landschaft wie ein endloser DevDay: Jede Woche tauchen neue Modelle, Agenten-Frameworks und „das ändert alles“-Demos auf. Trotz der überwältigenden Menge an Neuheiten hat sich die Technologie endlich diversifiziert – nicht mehr nur ein oder zwei Spitzenmodelle in der Cloud, sondern ein ganzes Ökosystem aus Open- und Closed-Source-Lösungen, großen und kleinen Anbietern, westlichen und chinesischen Unternehmen sowie Cloud- und On-Premise-Optionen.

In einem exklusiven Gespräch mit dem Gemini-Team von Google habe ich erfahren, warum Verzögerungen im Entwicklungsprozess entscheidend sind. Die Entwickler betonen, dass gezielte Pausen und iterative Tests die Qualität der Modelle deutlich steigern und unerwartete Fehler frühzeitig aufdecken.

Google hat mit Gemini ein neues Tool eingeführt, das Nutzern hilft, festzustellen, ob ein Bild von einer KI erstellt wurde. Das System analysiert die Bilddaten und gibt eine Einschätzung der Wahrscheinlichkeit, dass es sich um ein KI-generiertes Bild handelt.

Google hat die neueste Gemini‑Version in Android Auto integriert und damit die Art und Weise, wie wir unterwegs kommunizieren, grundlegend verändert. Der KI‑Assistent ist jetzt direkt im Fahrzeug verfügbar und ermöglicht völlig freihändige Gespräche, schnelle Informationsabfragen und mehr.

DeepMind hat den ehemaligen CTO von Boston Dynamics, Aaron Saunders, eingestellt, um die Vision des Unternehmens zu realisieren, dass Gemini als Betriebssystem für physische Roboter dienen soll.

Das Verständnis dreidimensionaler Räume stellt eine zentrale Herausforderung für die künstliche Intelligenz dar. Es liegt an der Schnittstelle zwischen Robotik und Agenten, die mit der physischen Welt interagieren.

DeepMind hat heute SIMA 2 vorgestellt, einen neuen Allzweck-Agenten, der in komplexen 3D‑Spielewelten agieren kann. Ziel ist es, zu prüfen, wie weit embodied‑Agents in virtuellen Umgebungen wirklich kommen.

Eine kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv präsentiert ein neues Prüfverfahren, das die Faktenkonsistenz großer Sprachmodelle (LLMs) unter Einsatz von gezielten „adversarial nudges“ systematisch testet. Das Verfahren besteht aus drei klar definierten Schritten: Zunächst werden dem Modell Anweisungen gegeben, sowohl wahre als auch falsche Aussagen zu einem festgelegten Themenbereich zu generieren. Anschließend prüft das Modell diese Aussagen erneut, um zu bestätigen, ob sie als wahr oder falsch gelten. Im letzten Schritt wird die Widerstandsfähigkeit des Modells gegen die selbst erzeugten Falschinformationen bewertet.

Google hat sich entschieden, die Datenschutzstrategie von Apple zu übernehmen und betont, dass seine cloudbasierten KI‑Dienste, insbesondere die Gemini‑Modellfamilie, deine sensiblen Daten schützen werden. Das Unternehmen hebt hervor, dass die Verarbeitung in der Cloud nicht nur effizienter, sondern auch sicherer ist, weil die Daten dort zentral verwaltet und verschlüsselt werden.