Google veröffentlicht Gemma 4, ein Open-Source-Modell für lokale KI-Anwendungen. Das Modell unterstützt autonome Agenten, Multi-Schritt-Planung und Audio-Visuelles Processing in über 140 Sprachen – alles ohne…
Arm SME2 und Google AI Edge ermöglichen schnellere KI-Modelle auf mobilen Geräten. Mit direkter Hardwareintegration erreichen Entwickler fünffach schnellere Inferenzen ohne spezialisierte Beschleuniger.
Google veröffentlicht A2UI v0.9, einen Framework-unabhängigen Standard für generative UI, der KI-Agenten ermöglicht, Benutzeroberflächen in Echtzeit zu erstellen und direkt mit Design-Systemen zu kommunizieren –…
Gemma 4 von Google DeepMind bringt fortgeschrittene KI-Agent-Fähigkeiten auf Endgeräte. Das Open-Source-Modell ermöglicht autonome Planung und Entscheidungsfindung in über 140 Sprachen – ganz ohne Spezialisierung…
Ein neuer Leitfaden zeigt, wie Sie KI-Agenten mit dem Agent Development Kit (ADK) entwickeln, die über Wochen hinweg zuverlässig laufen. Statt zustandslosen Chatbots mit strukturierter,…
MaxText unterstützt nun Supervised Fine-Tuning und Reinforcement Learning auf Single-Host-TPUs, was Entwicklern ermöglicht, ihre Sprachmodelle mit modernen Nachtrainings-Techniken zu optimieren.
Googles ADK ermöglicht es KI-Agenten, dynamisch spezialisierte Fachkompetenzen zu laden und neue Expertise-Bereiche eigenständig zu generieren – ohne die System-Prompts zu überlasten.
Google zeigt, wie man mit dem Agent Development Kit langlebige KI-Agenten baut, die über Wochen arbeiten, pausieren und ihr Gedächtnis behalten – ohne den Kontextverlust…
Google erweitert MaxText um Supervised Fine-Tuning und Reinforcement Learning für Single-Host-TPUs. Die neuen Funktionen ermöglichen effizientes Post-Training von Sprachmodellen auf v5p-8 und v6e-143 Systemen.
ADKs SkillToolset ermöglicht es KI-Agenten, domänenspezifisches Wissen dynamisch zur Laufzeit zu laden. Durch progressive Offenlegung werden Tokens eingespart und Kontextinformationen gezielt eingebunden. Ein Entwicklerleitfaden zeigt…
Google entwickelt neue Methode zur LLM-Beschleunigung auf TPUs mit diffusions-inspiriertem Ansatz – dreifache Speedup durch parallele Token-Vorhersage statt sequenziellem Bottleneck.
Google führt Subagenten für Gemini CLI ein: spezialisierte KI-Agenten, die komplexe Aufgaben parallel bearbeiten und die Hauptsession effizienter machen.
