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Metas Weg zu einem universellen KI-Assistenten

Metas Weg zu einem universellen KI-Assistenten

28. November 2025
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In den letzten zehn Jahren haben wir viele grundlegende Elemente für die Ära der modernen KI geschaffen. Dazu gehört die Entwicklung der Transformer-Architektur, die heute allen wichtigen Sprachmodellen zugrunde liegt, sowie die Entwicklung hochentwickelter Agentensysteme, die in der Lage sind, zu lernen und Strategien zu entwickeln, wie beispielsweise AlphaGo und AlphaZero.

Wir haben diese fortschrittlichen Techniken genutzt, um bedeutende Fortschritte in den Bereichen Quantencomputing, Mathematik, Biowissenschaften und algorithmische Entdeckung zu erzielen. Wir engagieren uns auch weiterhin für den Umfang und die Intensität unserer Grundlagenforschung und streben danach, die nächste Welle von Durchbrüchen zu erfinden, die für die Verwirklichung der allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) unerlässlich sind.

Dieser Ehrgeiz treibt unsere Bemühungen an, unser erstklassiges multimodales Modell, Gemini 2.5 Pro, zu einem "Weltmodell" weiterzuentwickeln. Dieses fortschrittliche System wird in der Lage sein, Pläne zu erstellen und neue Szenarien zu entwerfen, indem es die Dynamik der realen Welt versteht und simuliert und so die Prozesse des Gehirns widerspiegelt.

Unsere Reise in diese Richtung ist noch nicht abgeschlossen. Sie reicht von den ersten Durchbrüchen bei der Ausbildung von Agenten, die in komplizierten Spielen wie Go und StarCraft brillieren, bis zur Entwicklung von Genie 2 - einem System, das interaktive 3D-Umgebungen aus einer einzigen Bildanforderung generiert.

Wir erleben bereits, wie sich diese Fähigkeiten entwickeln. Gemini beispielsweise nutzt Weltwissen und logisches Denken, um natürliche Umgebungen darzustellen und zu simulieren, Veo demonstriert ein intuitives Verständnis von Physik, und Gemini Robotics ermöglicht es Maschinen, das Greifen zu lernen, Befehle zu befolgen und sich in Echtzeit anzupassen.

Die Umwandlung von Gemini in ein Weltmodell ist ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu einer neuen Klasse von KI - einer, die vielseitiger und praktischer ist. Wir stellen uns einen universellen KI-Assistenten vor: ein intelligentes Wesen, das Ihren Kontext versteht und für Sie Aktionen planen und ausführen kann, und zwar nahtlos über alle Ihre Geräte hinweg.

Integration der Echtzeitfunktionen von Project Astra in unsere Produkte

Unser Ziel ist es, die Gemini-App in einen universellen KI-Assistenten umzuwandeln, der tägliche Aufgaben erledigt, Verwaltungsroutinen verwaltet und ansprechende Empfehlungen ausspricht - und damit unsere Produktivität steigert und unser tägliches Leben verbessert.

Der erste Schritt besteht darin, die Funktionen zu integrieren, die wir zunächst mit Project Astra, unserem Forschungsprototyp aus dem Vorjahr, demonstriert haben, darunter Videoverstehen, Bildschirmfreigabe und Gedächtnis.

Im Laufe des letzten Jahres haben wir ähnliche Funktionen in Gemini Live integriert, damit ein breiteres Publikum sie heute nutzen kann. Unser Streben nach Innovation setzt sich an der Spitze der Technologie fort. Zu den Verbesserungen gehören eine natürlichere Sprachausgabe über natives Audio, verfeinerte Speicherfunktionen und das Hinzufügen von Computersteuerungsfunktionen.

Derzeit sammeln wir das Feedback einer ausgewählten Gruppe von Testern zu diesen Funktionen und bereiten uns darauf vor, sie in Gemini Live, neue Sucherlebnisse, die Live-API für Entwickler und neuartige Hardware wie Smart Glasses einzuführen.

In jeder Phase der Entwicklung haben Sicherheit und Verantwortung für uns oberste Priorität. Wir haben vor kurzem eine umfangreiche Forschungsinitiative abgeschlossen, in der wir die ethischen Überlegungen zu fortschrittlichen KI-Assistenten untersucht haben, und diese Erkenntnisse fließen kontinuierlich in unsere Forschungs-, Entwicklungs- und Einsatzstrategien ein.

Entwicklung von KI, die mehrere Aufgaben für Sie übernimmt

Mit dem Projekt Mariner untersuchen wir auch, wie agentenbasierte Systeme bei Multitasking helfen können. Dieser Forschungsprototyp erforscht die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Agent, beginnend mit Webbrowsern.

Seit dem ersten Start von Project Mariner im Dezember letzten Jahres haben wir eng mit einer vertrauenswürdigen Gruppe von Testern zusammengearbeitet, um die experimentellen Funktionen zu verfeinern.

Das aktualisierte Project Mariner verfügt nun über ein koordiniertes Team von Agenten, die bis zu zehn verschiedene Aufgaben gleichzeitig ausführen können. Diese Agenten können bei der Suche nach Informationen, der Buchung von Terminen, dem Online-Einkauf, der Durchführung von Recherchen und vielem mehr helfen - und das alles gleichzeitig.

Das erweiterte Project Mariner ist jetzt für Google AI Ultra-Abonnenten in den Vereinigten Staaten zugänglich. Wir integrieren die Computerinteraktionsfunktionen in die Gemini-API und planen, im Laufe des Jahres weitere Funktionen im gesamten Google-Produkt-Ökosystem einzuführen. Erfahren Sie mehr über unsere agentenbasierten Funktionen in der Suche und in der Gemini-App.

Durch diese Initiative und unsere gesamte Pionierarbeit schaffen wir eine KI, die zunehmend personalisiert, proaktiv und leistungsstark ist. Diese Technologie soll unser Leben bereichern, den wissenschaftlichen Fortschritt beschleunigen und eine neue Ära der Entdeckung und Innovation einläuten.

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Kommentare (3)
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ThomasRoberts
ThomasRoberts 25. März 2026 07:00:55 MEZ

Meta這是要搞一個AI大管家嗎?十年前提Transformer架構確實挺有遠見的,不過現在各家都在狂卷AI助手,隱私問題會不會像雪球越滾越大啊🤔 感覺以後手機裡可能住著十幾個助理在吵架...

PaulGonzalez
PaulGonzalez 25. März 2026 03:00:55 MEZ

Also langsam geht's los, oder? 😅 Meta hat mit der Transformer-Architektur echt den Grundstein für die aktuelle KI-Welle gelegt. Spannend zu sehen, ob sie jetzt mit ihrem universellen Assistenten auch bei den Endnutzern punkten können – oder ob das wieder nur ein Wettrennen um die größte Parameterzahl wird. Die Agentensysteme haben ja Potenzial, aber hoffentlich bleibt die Ethik dabei nicht auf der Strecke.

CharlesThomas
CharlesThomas 7. Januar 2026 09:30:38 MEZ

之前就有看到新聞說Meta在這塊有很大的野心,看來他們真的在一步步佈局呢!不過整合這麼多資源跟功能,會不會到最後還是變成支援比較差的那一方啊?畢竟大公司資源多但動作不一定快。🤔

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