Google veröffentlicht Gemini 4 Carbon, sein bislang stärkstes Modell, mit Agenten-„Schwarm“-Funktion
Google führt Gemini 4 Carbon für die breite Öffentlichkeit ein, nachdem es zunächst einer ausgewählten Gruppe von Cybersicherheitsexperten zur Verfügung stand. Laut Google übertrifft es sein Modell Argon, wobei Argon für die meisten Programmier- und Wissensaufgaben die empfohlene Wahl bleibt.
Entwickler und Nutzer haben nun ein neues Spitzenmodell von Google, das sie mit den besten Systemen von Anthropic und OpenAI vergleichen können.
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Google DeepMind stellt AlphaGenome 2 vor, um zu zeigen, wie DNA-Veränderungen verschiedene Zellen beeinflussen
Google DeepMind hat AlphaGenome 2 veröffentlicht, den Nachfolger seines Modells zur Genomvorhersage. Es soll erklären, wie DNA-Veränderungen verschiedene Zelltypen beeinflussen, was bei der Suche nach Krankheitsursachen helfen könnte.
Warum das wichtig istBessere Werkzeuge zur Analyse von DNA-Effekten könnten die Forschung an neuen Therapien beschleunigen.
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35.000 mit Grok erstellte Apps legten wegen offener Standardfreigabe Patientendaten und Passwörter offen
Eine Sicherheitsfirma fand mehr als 35.000 mit dem Coding-Tool von Grok erstellte Apps, die ohne Login für jeden zugänglich waren, darunter Patientendaten, Passwörter im Klartext und vertrauliche Dokumente von SpaceXSI. Ursache war die Standardeinstellung „Jeder mit dem Link“; nur die eigenen Mitarbeiter-Apps von SpaceXSI wurden offline genommen.
Warum das wichtig istWer KI-App-Builder nutzt, sollte die Standardfreigaben prüfen, da generierte Apps sensible Daten öffentlich preisgeben können.
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Anthropic veröffentlicht Claude Fable 5.2 und Mythos 5.2 und senkt API-Preise um 20%
Anthropic stellte Claude Fable 5.2 und Mythos 5.2 vor, die auf demselben Basismodell mit unterschiedlichen Schutzmechanismen beruhen und Verbesserungen bei Programmierung, logischem Denken und Bildverarbeitung bringen. Fable ist breit verfügbar, Mythos hingegen nur für geprüfte Gruppen aus Cybersicherheit und Life Sciences; beide kosten nun $8 pro Million Input-Tokens und $40 pro Million Output-Tokens.
Warum das wichtig istEntwickler erhalten ein stärkeres Programmiermodell zu einem niedrigeren Preis, und die geteilte Veröffentlichung zeigt, wie Labore den Zugang zu den leistungsfähigsten Modellen für sensible Einsätze beschränken.
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Hacker nutzen SGLang-Lücke, um in NEAR-AI-Inferenzserver einzudringen und Agenten- und Nutzerdaten zu stehlen
Ein Angreifer nutzte eine Remote-Code-Execution-Lücke in der Open-Source-Inferenz-Engine SGLang, um Code auf einem Inferenzserver von NEAR AI auszuführen, und erbeutete Daten von 18 Agenten und rund 100 Nutzern. Auch im vertraulichen Modus gesendete Anfragen waren auf diesem Server möglicherweise einsehbar.
Warum das wichtig istTeams, die Open-Source-Inferenz-Engines betreiben, sollten schnell patchen – eine einzige Lücke kann Nutzer-Prompts selbst in sogenannten vertraulichen Setups offenlegen.
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KI-Agenten und Forscher von Microsoft finden 59 Fehler im Linux-Kernel, manche über 20 Jahre unentdeckt
Ein Projekt des Microsoft FORGE Lab, das KI-Agenten mit menschlichen Forschern kombiniert, hat 59 Schwachstellen im Linux-Kernel gefunden – manche steckten seit mehr als 20 Jahren im Produktivcode. KI beschleunigte die Entdeckung, doch das Prüfen der Fehler und das Schreiben von Patches erforderten weiterhin viel menschliche Arbeit.
Warum das wichtig istKI findet alte Fehler in zentraler Software schnell. Teams, die Linux betreiben, sollten daher mit mehr Patches rechnen und den menschlichen Aufwand für deren Behebung einplanen.
