Google ersetzt den Google Assistant durch Gemini. Was bedeutet das für vernetzte Haushalte? Werden Smart-Home-Geräte intelligenter, oder handelt es sich nur um ein Rebranding? Erfahren Sie mehr über die Auswirkungen und potenziellen Herausforderungen dieser Umstellung, einschließlich Datenschutzbedenken und die Integration von Drittanbietern.
Feinabstimmung (Fine-Tuning) großer Sprachmodelle (LLMs) bietet Vorteile gegenüber RAG-Systemen. Dieser Artikel behandelt praktische Aspekte, Herausforderungen, Anwendungsfälle (z.B. Wissensmanagement, Codegenerierung) und Techniken wie LoRA, Quantisierung und GRPO. Erfahren Sie mehr über Hardware-Anforderungen, Bereitstellung und Kosten für die Feinabstimmung von Modellen wie Gemma.
Google stellt neue KI-Initiativen im Gesundheitswesen vor, darunter TxGemma für die Medikamentenforschung, Capricorn für personalisierte Krebsbehandlungen und Verbesserungen der Gesundheitssfunktionen in der Google-Suche. Partnerschaften mit Nvidia und Isomorphic Labs beschleunigen die Entwicklung. Der Fokus liegt auf offenem Zugang, Zusammenarbeit und Datenschutzkontrolle.
Google stellt TxGemma vor, eine spezialisierte Erweiterung der Gemma-Familie von Open-Source-KI-Modellen. Diese Modelle sollen die Wirkstoffforschung beschleunigen, indem sie sowohl Text als auch komplexe Molekülstrukturen verstehen. Sie ermöglichen Vorhersagen zu Sicherheit und Wirksamkeit und adressieren die Herausforderungen der Medikamentenentwicklung.
Googles Gemma 3 1B ist ein kompaktes Sprachmodell (529 MB) für mobile und Webanwendungen. Es ermöglicht KI-Funktionen offline, mit geringer Latenz und verbessertem Datenschutz. Ideal für natürliche Sprachschnittstellen, Inhaltsgenerierung und kontextbezogene Dialoge. Optimierung durch Fine-Tuning und LoRA-Adapter. Beispiel-App für Android verfügbar.
Googles Gemma 3 verspricht verbesserte Problemlösung und Effizienz. Es läuft auf einer einzigen GPU, reduziert den Energieverbrauch und senkt die Kosten. Dies fördert Innovationen, neue Anwendungen und eine breitere Zugänglichkeit von KI, wirft aber auch ethische Fragen auf, die angegangen werden müssen.
Emilia David von VentureBeat spricht über Googles Gemma 3 KI-Modell, das mit nur einer GPU komplexe Probleme löst. Es bietet verbesserte Fähigkeiten, Effizienz und Auswirkungen auf die KI-Landschaft, einschließlich Demokratisierung, beschleunigte Forschung, Edge-Computing-Fortschritte, Kosteneinsparungen, Nachhaltigkeit und neue Anwendungsbereiche wie NLP, Computer Vision und personalisierte Medizin.
Google DeepMind präsentiert 'Gemini Robotics' und 'Gemini Robotics-ER', zwei KI-Modelle, die Robotern verbesserte Geschicklichkeit, Interaktion und räumliches Verständnis verleihen. Diese Modelle ermöglichen es Robotern, sich an unbekannte Situationen anzupassen und komplexe Aufgaben zu lösen, und stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Robotik dar, der mit Meta und OpenAI konkurriert.
Googles 'experimentelle' Gemini 2.0 Flash KI-Funktionen werden ausgerollt und zeigen bemerkenswerte Fähigkeiten, einschließlich der Entfernung von Wasserzeichen. Dies wirft Fragen zum Urheberrecht und zur Ethik der KI-gestützten Bildbearbeitung auf, während gleichzeitig robustere Wasserzeichentechniken gefordert werden.
Dieser umfassende Vergleich analysiert führende KI-Videogeneratoren – Google VEO 2, Kling, Wan Pro, Halio Minimax und Lumar Ray 2 – und bewertet ihre Stärken und Schwächen in Bezug auf Prompt-Interpretation, filmische Darstellung und komplexe Szenarien, um die beste Wahl für Ihre kreativen Projekte zu ermitteln.
