Gemini

Gemini a hírekben

1. Szabályozás 2026. augusztus 24., hétfő

   Szerzői jogi szürkezóna: legális-e AI-t betanítani könyveken?

   A TechCrunch cikke szerint a ChatGPT, a Gemini és a Claude mögötti AI-modelleket gyakran a szerzők tudta és beleegyezése nélkül betáplált könyvek, cikkek és tanulmányok millióin tanítják be, ami sok szerzőben jogos felháborodást kelt. A cikk felidézi, hogy William Alsup bíró tavaly 1,5 milliárd dolláros egyezségre kötelezte az Anthropicot, de az ítélet lényege szerint magát az AI-betanítást jogszerűnek minősítette, a büntetés a kalózoldalakról származó könyvek jogellenes megszerzéséért járt. A megkérdezett szerzői jogi szakértő, Cathy Gellis szerint ez az érvelés hosszú távon inkább az AI-cégeknek kedvez, mert a bíróság a tanulást olvasáshoz hasonlította, nem másoláshoz. A cikk arra is rámutat, hogy az 1976 óta változatlan amerikai szerzői jogi törvény nem készült fel az ilyen technológiai kérdésekre, ezért a bíróságok esetről esetre kényszerülnek értelmezni azt.

2. Eszközök 2026. augusztus 21., péntek

   Google új AI tanulási eszközöket vezet be a Keresőbe és a Geminibe

   A Google szerdán bejelentette, hogy a Keresőbe és a Geminibe új, tanulást segítő AI-funkciókat épít be. A Keresőben interaktív vizuális szimulációkat és személyre szabott gyakorlófeladatokat lehet generálni, a Lens funkció pedig a közeljövőben lefotózott feladatok magyarázatát és hibajavítását is elvégzi. A Gemini kap egy dedikált diákközpontot jegyzetfüzettel, kártyákkal és naptárba illesztett határidőkkel, valamint a Gemini Live-ba kerülő Deep Research funkciót, amely háttérben készít kutatási jelentéseket, amelyeket utólag meg lehet beszélni az AI-val. A cég emellett ingyenes egyéves Google AI Pro előfizetést kínál amerikai diákoknak, míg más országokban egy korlátozottabb csomag érhető el. A fejlesztések célja, hogy a Gemini versenyezzen az OpenAI és oktatási startupok tanulást segítő eszközeivel.

3. Eszközök 2026. augusztus 20., csütörtök

   Google kibővíti a Gemini tanulási funkcióit iskolakezdésre

   A Google új, dedikált diák-központot indít a Geminiben, amely egy helyen gyűjti a kutatási anyagokat, felszólítókártyákat és gyakorló kvízeket készít, valamint a tanmenet alapján automatikusan felviheti a vizsgaidőpontokat a Google Naptárba. A Gemini Live mostantól Deep Research funkciót is kap: a felhasználó összetett kutatási jelentést kérhet, amit a háttérben készít el a rendszer, majd értesítést küld, ha kész, és a végén meg is beszélhető vele az eredmény. A Google mobilalkalmazásban a Lens funkció a közeljövőben fotó alapján segít a feladatok megoldásában, hibák azonosításában. Emellett a Search is új AI-alapú tanulási eszközöket kap, például interaktív vizualizációkat és egyedi gyakorló kvízeket. Az amerikai diákok egy évre ingyen kapnak Google AI Pro előfizetést, míg az Egyesült Államokon kívüliek a korlátozottabb AI Plus csomaghoz férhetnek hozzá.

4. Szabályozás 2026. augusztus 18., kedd

   Anthropic láthatatlan szövegvízjelet vezet be Claude-hoz az uniós szabályok miatt

   Az Anthropic bejelentette, hogy a Google DeepMind SynthID-Text módszerének egy változatával láthatatlan vízjelet épít Claude szöveges válaszaiba, hogy megfeleljen az EU AI Act decembertől életbe lépő átláthatósági előírásainak. A cég állítása szerint a rendszer a szövegalkotás apró, véletlenszerű szóválasztásait használja fel egy kulccsal dekódolható mintázat elrejtésére, ami állítólag nem érzékelhető és nem rontja a minőséget. John Gruber tech-blogger ezt vitatja, szerinte a szinonimák sosem egyenértékűek, így a vízjel néha rosszabb szóválasztást eredményez. Steven Murdoch, a UCL informatikaprofesszora szerint viszont a változás valószínűleg nem lesz érzékelhető. A Google Gemini már 2024 óta használja a SynthID-Text-et, az OpenAI tervei egyelőre nem ismertek.

5. Modellek 2026. augusztus 14., péntek

   Google bemutatta a Gemini 3.7 Flash modellt, három hét után

   Google kiadta a Gemini 3.7 Flash modellt, mindössze három héttel a 3.6 Flash után, amelyet fejlettebb kódolási és ügynöki (agentic) képességekkel reklámoz. A cég saját mérései szerint a FrontierCode teszten 34,4 százalékról 43,6 százalékra, a DeepSWE benchmarkon 49-ről 65,3 százalékra nőtt a pontszám, és javult a dokumentumfeldolgozás és az üzleti folyamatautomatizálás is. A Google saját adatai szerint az új modell felülmúlja a Claude Sonnet 5-öt és a GPT-5.6 Terrát, ezt azonban független teszt nem erősítette meg. A Gemini 3.7 Flash ára az év végéig 0,75 dollár millió beviteli és 3,75 dollár millió kimeneti tokenenként, ami a 3.6 Flash árának fele. Az Ars Technica szerint a gyors, három hetes ciklus inkább a folyamatos fejlődés látszatának fenntartásáról szólhat, miközben a várt Gemini 3.5 Pro zászlóshajó-modell kiadása továbbra is késik.

6. Üzlet 2026. augusztus 14., péntek

   Microsoft egyesíti a Copilot-alkalmazásokat, több funkciót kivezet

   A Microsoft egységes Copilot-alkalmazásba olvasztja a fogyasztói Copilot és a vállalati Microsoft 365 Copilot appot, ez egy később idén érkező „szuperapp” előkészítése. A The Verge szerint a globális bevezetés mobilon és weben augusztus közepén, Windows és Mac appon szeptember közepén kezdődik, a fiókok és csevegések átkerülnek az új, közös ikonú alkalmazásba, a vállalati adatok elkülönülnek. A TechCrunch szerint a Microsoft megszünteti a Group Chats funkciót, az AI-podcasteket, a Copilot Labs kísérleti funkciókat és a Deep Research eszközt, valamint kivezeti a Mico animált karaktert. Egy belső feljegyzésre hivatkozva a cikk szerint a Copilotnak „ki kell érdemelnie a létezés jogát”, ami a nem működő funkciók elhagyását jelenti a ChatGPT, Claude és Gemini elleni versenyben.

7. Üzlet 2026. augusztus 14., péntek

   Gemini elérte az 1 milliárd felhasználót, de a szöveges piacon visszaszorul

   Sundar Pichai bejelentése szerint a Gemini havonta már 1 milliárd aktív felhasználót ér el, ezzel a Google eddigi leggyorsabban növekvő szolgáltatása; a mérföldkövet az OpenAI ChatGPT-je is elérte korábban. Eközben a Pangram nevű szövegfelismerő platform adatai szerint a Gemini részesedése a beküldött szövegekben 12 százalékról 1,9 százalékra zuhant 2026 júliusára, amit a cég „összeomlásnak” nevez; hasonló trendet mutat az OpenRouter adatsora is, míg az Anthropic Claude modellje 4,3-ról 14,9 százalékra nőtt. A két mutató más dimenziót mér: az egyik a havi aktív felhasználók számát, a másik a konkrét szövegalkotási feladatokban való részesedést, ezért nem mosandók össze, de együtt azt jelzik, hogy a Gemini elterjedtsége és a minőségi felhasználási szegmensekben elért térnyerése eltérő irányba mozog.

8. Üzlet 2026. augusztus 13., csütörtök

   ChatGPT és Gemini is átlépte az 1 milliárd felhasználót

   Sundar Pichai bejelentette, hogy a Gemini havonta 1 milliárd aktív felhasználót ér el, ami a Google eddigi leggyorsabban növekvő terméke. OpenAI korábban, augusztus 6-i blogbejegyzésében közölte, hogy a ChatGPT is túllépte az 1 milliárd felhasználót, bár a két szám nem közvetlenül összevethető, mivel eltérő időszakokra (heti, illetve havi aktív felhasználó) vonatkozik. A Google szerint a Gemini-felhasználók 63 százaléka hangalapú bevitelt használ, és naponta 150 millió képet generálnak. Ezzel szemben a Pangram nevű szövegfelismerő platform piaci adatai szerint a Gemini részesedése a vizsgált szöveges tartalmakban 12-ről 1,9 százalékra esett vissza 2026 júliusára, míg az OpenAI és az Anthropic nőtt – ez azonban egy szűkebb, íráskészség-alapú mérés, nem a felhasználói létszámot méri.

9. Eszközök 2026. augusztus 13., csütörtök

   A Google DeepMind jelnyelvi AI-t hoz a Pixel telefonokra

   A Google DeepMind bemutatta a sign-language-to-text (SL2T) nevű, több nyelvet kezelő AI-modelljét, amely a vállalat állítása szerint minőségben és általánosíthatóságban áttörést jelent a jelnyelvi fordításban. A modell a Pixel 11 készülékeken a Gboard és a Live Transcribe funkciókban debütál, kezdetben amerikai jelnyelvről (ASL) angolra fordítva: a felhasználók jelelhetnek a telefonjuknak ott, ahol eddig gépelniük kellett volna, például keresésnél, üzenetírásnál vagy a Gemini utasításainál. A cég szerint a belső tesztelők gyorsabbnak és természetesebbnek találták a jelelést, mint a gépelést. A fejlesztők hangsúlyozzák, hogy a világ több mint 200 jelnyelvet használó, becslésük szerint 70 millió siket és nagyothalló embere eddig kimaradt a beszélt nyelvi AI-forradalomból. A vállalat további eszközöket és nyelveket ígér a jövőben.

10. Üzlet 2026. augusztus 10., hétfő

    Google beolvasztja a DeepMindet, Hassabis távozhat

    A The Decoder beszámolója szerint a Google DeepMind elveszítheti önállóságát, és egyre inkább a Google egyik részlegévé válik. A cikk egy Guardian-jelentésre hivatkozva idéz egy volt Google-vezetőt, aki szerint „a DeepMind mint önálló szereplő korszaka véget ért”, egy jelenlegi alkalmazott pedig már csak „egy újabb alegységnek” nevezi a laboratóriumot. A napi működést állítólag Koray Kavukcuoglu veszi át az Egyesült Államokból, vezérigazgatói cím nélkül, miközben a Gemini-fejlesztés a Bay Area-ba tolódik, és Sergey Brin szerepe erősödhet. A Pathfounders értesülésére hivatkozva a cikk azt írja, Demis Hassabist elnöki posztra „léptették elő”, hogy távozását előkészítsék, és a közeljövőben véglegesen elhagyhatja a DeepMindet, hogy más projektjeire, köztük az Isomorphic Labsre koncentráljon. Ezek egyelőre nem hivatalos vállalati közlések, hanem sajtóértesülések és belső vélemények.

11. Társadalom 2026. augusztus 10., hétfő

    AI-detektorok az iskolákban: bizalmi válság a diákok és tanárok között

    A The Verge cikke szerint a plágiumkeresők után az iskolákban most AI-detektorok terjedtek el gyorsan, ahogy a diákok is egyre többet használnak olyan eszközöket, mint a ChatGPT vagy a Google Gemini. A Center for Democracy and Technology felmérésére hivatkozva a lap közli, hogy 2024–2025 között az amerikai 6–12. osztályos tanárok 43 százaléka rendszeresen használt AI-detektort. A cikk szerint a GPTZero, a Pangram és a Turnitin saját AI-modellel próbálja kitalálni a szöveg emberi vagy gépi eredetét, ami bizonytalanabb módszer, mint az online szövegegyezés keresése, és különösen a nem angol anyanyelvűeket sújthatja téves találatokkal. A cégek saját állításuk szerint 1 százalék alatti, illetve akár 1/10000-es téves pozitív rátával dolgoznak, ezt azonban a cikk nem támasztja alá független vizsgálattal.

12. Üzlet 2026. augusztus 9., vasárnap

    Hassabis lemond a napi vezetésről a Google DeepMindnél

    A Google DeepMind társalapítója és eddigi vezérigazgatója, Demis Hassabis lemond az operatív irányításról: elnöki tisztséget vesz át, és az anyacég Alphabet fő tudományos vezetője lesz. A napi működést a régóta a céghez tartozó Koray Kavukcuoglu veszi át, de nem vezérigazgatói, csak alelnöki rangban. Egy volt Google-vezető szerint ez azt jelzi, hogy DeepMind elveszíti korábbi függetlenségét, és szorosabban az amerikai anyavállalat irányítása alá kerül; ugyanez a forrás azt is állítja, hogy a Gemini modellek piaci pozíciót veszítettek az Anthropic és az OpenAI rendszereivel szemben. A cégen belül feszültségek övezik a Pentagonnal való együttműködést, egy korábbi alkalmazott pedig jogi eljárást indított, mert állítása szerint gázai véleménye miatt bocsátották el.

13. Társadalom 2026. augusztus 2., vasárnap

    Billboard-listás szám AI-gyanúba került, de a bizonyítékok vegyesek

    A Shoreline Mafia egykori tagja, Fenix Flexin „Rubberz” című dala a Billboard Hot 100 lista 58. helyére került, ám a megjelenés óta sokan azt gyanítják, hogy a szám nagy részét vagy egészét mesterséges intelligencia generálta. Fenix maga tagadja az állítást, de nem tett sokat a gyanú eloszlatására. A The Verge cikke szerint az AI-zenefelismerő eszközök a hangfelvétel esetében nem adtak egyértelmű választ: öt különböző detektor 20–30 százalék közötti esélyt jelzett arra, hogy a szám AI-vel készült vagy AI segítségével jött létre, ami a lap szerint nem tekinthető megbízható bizonyítéknak. Ezzel szemben a szám borítóképét és egy sikerét ünneplő bejegyzést több kép-detektor is 97 százalék feletti biztonsággal jelölt AI-generáltként, a dalszöveget pedig több szövegfelismerő eszköz, köztük a Gemini is AI által írtnak minősítette.

14. Modellek 2026. július 31., péntek

    Google DeepMind bemutatta a Gemini Robotics ER 2 rendszert a fizikai AI-hoz

    A Google DeepMind saját közleménye szerint a Gemini Robotics ER 2 videómegértést, feladat-orkesztrációt és több robot közötti együttműködést tesz lehetővé, ami lépésváltást jelent a robotikai alkalmazásokban. A WIRED beszámolója szerint a hozzá kapcsolódó Gemini Robotics 2 rendszer egy vizuális-nyelvi modellt és két, mozgásvezérlésre kiképzett vizuális-nyelvi-akció modellt kapcsol össze, amelyeket emberi távvezérléssel, videópéldákkal és szimulációval tanítottak be. Bemutatóvideókon például az Apptronik Apollo 2 robotja a Sharpa cég kezeivel polcokat pakolt rendbe. A cég szerint ez egy lépés a „fizikai AGI” felé, vagyis afelé, hogy a robotok emberi szintű sokféle feladatot végezzenek el, ugyanakkor a Google robotikáért felelős vezetője, Carolina Parada is elismerte, hogy a fizikai térben működő modellek nagyobb biztonsági kockázatot jelentenek, ezért réteges védőkorlátokat alkalmaznak.

15. Kutatás 2026. július 30., csütörtök

    Kutatás: néhány vezető AI-modell megdöbbentően könnyen kijátszható

    A FAR.AI nevű kaliforniai AI-biztonsági szervezet jelentése szerint négy vezető cég modelljeit tesztelték automatikusan generált, ártalmas kéréseket tartalmazó promptokkal, amelyek célja a biztonsági korlátok kijátszása volt. A WIRED beszámolója alapján a jelentés szerint az Elon Musk cégéhez köthető Grok modell bizonyult legsebezhetőbbnek 448 talált kijátszási móddal, a Google Gemini 249-cel, míg az Anthropic Claude és Fable, valamint az OpenAI GPT modelljei ellenálltak ezeknek a támadásoknak. A jelentés szerint a kijátszás költsége nevetségesen alacsony volt: 58 dollár a Grok, 278 dollár a Gemini esetében. A FAR.AI vezetője, Adam Gleave szerint ez az önkéntes vállalati szabályozás elégtelenségét bizonyítja, míg a Google DeepMind egyik vezetője, Rohin Shah szerint az eredmények nem tekinthetők a Gemini biztonságának teljes körű felmérésének.

16. Eszközök 2026. július 29., szerda

    Google frissítette a Gemini API menedzselt ügynökeit: alapértelmezett a 3.6 Flash

    A Google hivatalos bejelentése szerint a Gemini API-ban futó menedzselt ügynökök (Managed Agents) mostantól alapértelmezetten a Gemini 3.6 Flash modellt használják, ehhez nincs szükség kódmódosításra. Az újdonság emellett úgynevezett környezeti hookokat vezet be: ezekkel egyéni szkripteket lehet futtatni minden eszközhívás előtt vagy után a homokozó-környezetben, például letiltva, ellenőrizve vagy naplózva a kód futtatását vagy fájlírást végző műveleteket. A vállalat szerint a fejlesztők explicit módon is választhatnak modellt a 3.6 Flash, a 3.5 Flash és a legkisebb késleltetésű 3.5 Flash-Lite közül. A frissítés emellett költségkeret-vezérlést, ütemezett triggereket és ingyenes hozzáférési szintet is bevezet a menedzselt ügynökökhöz.

17. Társadalom 2026. július 26., vasárnap

    Könyvtárosok „Kerüld el az AI-t” workshopokat tartanak a Big Tech ellen

    A TechCrunch beszámolója szerint amerikai könyvtárosok, köztük a dél-philadelphiai Charlie Bailey és a maine-i Hannah Cyrus, önkéntes „Avoiding AI” workshopokat szerveznek, ahol lépésről lépésre megmutatják, hogyan kapcsolhatók ki a beépített AI-funkciók, például az Apple Intelligence és a Gemini. Bailey szerint az ötletet a felhasználók frusztrációja ihlette, mert úgy érzik, olyan AI-eszközöket erőltetnek rájuk, amelyeket nem kértek. Cyrus, aki maga is tartott ilyen foglalkozást a bangori könyvtárban, elmondta, hogy cikke nyomán a világ minden tájáról tucatnyi könyvtáros kereste meg oktatási anyagaiért, ami korábban egyetlen munkájával kapcsolatban sem fordult elő. A könyvtárosok ezt digitális írástudás-fejlesztésként és a felhasználói autonómia visszaszerzéseként mutatják be az alapértelmezetten bekapcsolt AI-funkciókkal szemben.

18. Kutatás 2026. július 25., szombat

    AISE-Bench: új benchmark az akadémiai tudásgráfokon végzett többlépéses információkeresés értékelésére

    Az AISE-Bench egy 1133 kérdés-válasz párból álló, valós felhasználói szándékokra épülő benchmark, amely akadémiai tudásgráfokon teszteli a nagy nyelvi modellek eszközhasználó ágensként való működését. A még nem lektorált kutatás szerint a rendszer teljes munkafolyamatot fed le: lekérdezés-tervezés, API-hívások végrehajtása, paraméterek kitöltése, hivatkozásokkal alátámasztott válaszok generálása és átfogó kiértékelés. A szerzők 14 módszert hasonlítottak össze, és azt találták, hogy még a legjobban teljesítő megközelítés (a Gemini-3-Pro-val működő PLAY2PROMPT) is csak közepes eredményt ért el, különösen az API-tervezés és -végrehajtás terén küzdött nehézségekkel. Az AISE-Bench célja, hogy megbízható tesztágyat biztosítson a többlépéses, nyomon követhető érvelést igénylő LLM-ágensek fejlesztéséhez és összehasonlításához. A kód és az adatok nyilvánosan elérhetők.

19. Kutatás 2026. július 23., csütörtök

    Orvosi mesterséges intelligencia biztonságosságát torzítja az értékelő személye – hiányzó információ mellett

    Egy nem lektorált kutatás négy nagy nyelvi modell (Claude Opus 4.8, GPT-5.5, Grok 4.3 és Gemini 3.5 Flash) orvosi biztonságosságát vizsgálta nyílt végű klinikai beszélgetésekben, ahol szándékosan hiányos információt kaptak a modellek. A szerzők szerint az értékelő megválasztása érdemben befolyásolja az eredményt: a négy LLM-bíró közötti egyezés csak közepes (Fleiss-kappa 0,65), és kimutatható pozitív torzítás, ha egy modellt saját szolgáltatójának bírája értékel. Az LLM-bírák ráadásul szignifikánsan engedékenyebbek voltak, mint a vakított klinikai szakértők: 66–84%-ban ismerték el a megfelelő bizonytalanságot, szemben a klinikus 52%-ával. A kutatók hangsúlyozzák, hogy a biztonsági rés nem tudáshiányból, hanem a kalibrációból ered, amit egy zárt végű MedQA-teszttel is alátámasztanak. A csoport a teljes tesztkeretrendszert, promptokat és annotációs protokollt nyilvánosan elérhetővé tette.

20. Modellek 2026. július 22., szerda

    A Google három új Gemini modellt mutatott be, köztük a kiberbiztonságra szabott változatot

    A Google három új mesterségesintelligencia-modellt jelentett be: a Gemini 3.6 Flash-t, a 3.5 Flash Lite-ot és a 3.5 Flash Cyber-t. Az Ars Technica beszámolója szerint a 3.6 Flash a kódolási benchmarkokban jelentős javulást mutat elődjéhez képest (a DeepSWE teszten 49 százalékot ért el a korábbi 37-tel szemben), miközben körülbelül 17 százalékkal kevesebb tokent használ, és alacsonyabb API-áron érhető el. A 3.5 Flash Lite a Google állítása szerint a leghatékonyabb modelljük, másodpercenként 350 tokenes sebességgel, kedvező árazással. A Gemini 3.5 Flash Cyber a vállalat első kifejezetten kiberbiztonsági célra fejlesztett modellje. A Google emellett jelezte, hogy a késlekedő Gemini 3.5 Pro továbbra sem jelent meg, viszont már tréningezik a Gemini 4-et.

21. Kutatás 2026. július 21., kedd

    Az AI a toborzásban az embereknél is hajlamosabb sztereotípiák kialakítására – új kutatás

    A Princeton Egyetem és a Chicagói Egyetem kutatói szimulált felvételi kísérletben vizsgálták, hogyan alakítanak ki sztereotípiákat a nagy nyelvi modellek. A ChatGPT-t, a Claude-ot és a Geminit is magában foglaló tesztben a modellek fiktív etnikai csoportokba tartozó jelölteket értékeltek negyven körön át, miközben minden jelölt valójában azonos eséllyel teljesített sikeresen. Az eredmények szerint a modellek a korai tapasztalatok alapján gyorsan elkezdték szegregálni a jelölteket, és a kutatók szegregációs skáláján mintegy 65 százalékkal magasabb értéket értek el az emberi résztvevőknél – az OpenAI o3 modellje közel a maximális szintet produkálta. A kutatók szerint az LLM-ek különösen hajlamosak kevés adatból általánosítani, ami az ágens-alapú, felhasználói részleteket megjegyző modellek terjedésével fokozott kockázatot jelent a munkaerő-felvételi döntésekben.

22. Eszközök 2026. július 20., hétfő

    A Google AlphaEvolve kódoptimalizáló ügynöke általánosan elérhetővé vált a felhőplatformon

    A Google bejelentette, hogy az AlphaEvolve evolúciós kódoptimalizáló ügynök általánosan elérhető lett a Gemini Enterprise Agent Platformon. Az eszköz Gemini modellekkel mutáns programváltozatokat generál, amelyeket a felhasználó saját infrastruktúráján értékel, így az üzleti kód nem hagyja el a kliens környezetét. A vállalat szerint több ügyfél is konkrét eredményeket ért el: a Klarna megduplázta ML-betanítási áteresztőképességét, a JetBrains 15-20 százalékkal csökkentette a kódkiegészítés késleltetését, a Kinaxis pedig 22 százalékkal javította előrejelzési pontosságát 90 százalékos futásidő-csökkenés mellett. A Google belső használatban TPU-tervezésnél és a Spanner adatbázis optimalizálásánál is alkalmazta.

23. Kutatás 2026. július 20., hétfő

    Az AI-chatbotok veszélyesen magabiztosak a röntgendiagnózisban, még akkor is, ha tévednek

    A RadLE 2.0 nevű benchmark 200 radiológiai eseten 16 mesterségesintelligencia-modellt tesztelt, és az eredményeket tapasztalt radiológusok teljesítményéhez hasonlította. Az Ashoka Egyetem CRASH Lab csapata által fejlesztett teszt nemcsak a diagnózis pontosságát, hanem a modell magabiztossági szintjét és a bizonytalanság beismerésének képességét is méri. A humán szakértők 988,7 pontot értek el a maximális 2000-ből, míg a legjobb AI-modell 758-at. A tanulmány szerint egyetlen modell sem győzött minden kategóriában: az Anthropic Claude Fable 5 a megbízhatóságban, a Google Gemini 3 Pro a nyers találati arányban, a Meta Muse Spark 1.1 pedig a saját korlátainak felismerésében teljesített a legjobban. A pontozás bünteti a magabiztos tévedést, mivel az orvoslásban egy hamisan határozott diagnózis sokkal veszélyesebb, mint a bizonytalanság őszinte bevallása.

24. Szabályozás 2026. július 18., szombat

    Az EU kötelezi a Google-t keresési adatai megosztására és az Android AI-hozzáférés megnyitására

    Az Európai Bizottság jogilag kötelező érvényű határozatokat hozott a digitális piaci törvény (DMA) alapján, amelyek a Google keresőjét és az Android rendszert egyaránt érintik. Az Android-telefonokon a Google-nak meg kell nyitnia a rivális mesterségesintelligencia-platformok előtt azokat a rendszerhozzáféréseket, amelyeket jelenleg kizárólag a Gemini élvez – beleértve az ébresztőszót, a képernyőtartalom-hozzáférést és az alkalmazásautomatizálást. A keresés terén a vállalatnak versenytársakkal kell megosztania keresési adatait. A Google állítása szerint az intézkedések a felhasználói adatvédelmet és biztonságot veszélyeztetik, a Bizottság ezzel szemben a verseny és a felhasználói választás szabadságának erősítését hangsúlyozza.

25. Kutatás 2026. július 17., péntek

    A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös biobiztonsági stratégiát mutatott be

    A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös megközelítést tett közzé a biológiai ellenálló képesség (bioreziliencia) erősítésére. A két szervezet saját közlése szerint az elmúlt egy évben több mint 15 partnerséget kötött kormányzati szervekkel, biobiztonsági szervezetekkel és kutatócsoportokkal annak érdekében, hogy megakadályozzák az AI-modellek visszaélésszerű felhasználását, és felgyorsítsák a járványok felismerését és a válaszlépéseket. A stratégia három pillérre épül: megelőzés, felderítés és reagálás. A cégek az AlphaFold, az AlphaGenome és az Isomorphic Labs gyógyszertervezési motorja (IsoDDE) mellett a Gemini modellt is megbízható partnerek rendelkezésére bocsátják. Emellett a SynthID vízjelező technológia biológiai alkalmazásán is dolgoznak, amely segíthetne a DNS-szintézis-szolgáltatóknak az AI által generált, potenciálisan kockázatos biológiai szekvenciák szűrésében.

26. Eszközök 2026. július 17., péntek

    A Google Vids két új funkcióval bővül: Gemini Omni és személyes avatarok

    A Google bejelentette, hogy a Google Vids videószerkesztő platformon két új funkciót vezet be. A Gemini Omni segítségével a felhasználók egyszerű szöveges utasításokkal és képi hivatkozásokkal hozhatnak létre vagy szerkeszthetnek videókat – a cég szerint például háttér cseréje vagy megvilágítás javítása is leírással megoldható. A másik újdonság a személyes avatar: egy szelfi és egy hangrögzítés feltöltésével digitális hasonmás készíthető, amely kamera nélkül szerepelhet a videókban. A Google közlése szerint minden mesterséges intelligenciával generált klip digitális vízjelet kap az átláthatóság érdekében. A vállalat korábban, februárban már elérhetővé tette a Veo 3.1 modellt a Vids felhasználói számára, az új frissítések erre az alapra építenek.

27. Eszközök 2026. július 15., szerda

    25 éves a Google képkereső, megújul a felület és AI-képgenerálás kerül a találatokba

    A Google a képkeresője 25. évfordulója alkalmából jelentős felületmegújítást jelentett be. Az Ars Technica beszámolója szerint az eddig minimalista kezdőoldal helyett egy folyamatosan frissülő képgaléria fogadja majd a felhasználókat, amelyet a Google a felhasználó keresési és böngészési előzményeiből levezetett érdeklődés alapján állít össze. A vállalat emellett újra előtérbe helyezi a Gyűjtemények (Collections) funkciót, amellyel a felhasználók elmenthetik a tetszésük szerinti képeket. A frissítés részeként a Google a Nano Banana nevű AI-képgeneráló modelljét – amely korábban a Geminiben és az AI Mode-ban volt elérhető – az AI Overviews keresési összefoglalókba is integrálja, így a felhasználók közvetlenül a keresési találatoknál kérhetnek mesterséges intelligenciával generált képeket.

28. Társadalom 2026. július 12., vasárnap

    Terrorszervezetek rendszeresen használják a nagy AI chatbotokat támadástervezéshez és fegyverkészítéshez

    A Cambridge-i CASP kutatója, Antonia Jülich 27 volt Boko Haram-tag 57 interjúján alapuló tanulmánya szerint az ISIS már 2023 óta oktatja a prompt engineering és jailbreak technikákat, és nigériai Boko Haram-parancsnokokat is kiképzett az AI biztonsági szűrők megkerülésére. A tanulmány szerint a Boko Haram mindkét frakciója dedikált AI-egységeket hozott létre, és a ChatGPT-t, Claude-ot, Geminit, Grokot, Meta AI-t és DeepSeeket használják támadástervezésre, robbanóeszközök fejlesztésére és műveleti biztonságra. A kutatás arra figyelmeztet, hogy a biztonsági szűrők nem képesek megbízhatóan megakadályozni a visszaéléseket – az Anthropic maga is elismerte, hogy a jailbreakek valószínűleg soha nem lesznek teljesen kiküszöbölhetők. Jülich szerint bár a csoport AI-használata egyelőre hagyományos, a tömegpusztító fegyverekhez való AI-segítség kockázatát komolyan kell venni.

29. Kutatás 2026. július 11., szombat

    Mélytanulás és LLM-alapú döntéstámogatás a májrák diagnosztikájában és kezelésében

    A Nature Communications-ben megjelent többközpontú tanulmány bemutatja a MAPUSE mélytanulási modellt, amely kontrasztanyagos ultrahangvideókból nem invazívan jelzi előre a hepatocelluláris karcinóma mikrovasculáris invázióját (MVI). Az 1716 beteg 5148 videóján validált rendszer 0,835–0,978 AUC-értékeket ért el, és transzkriptomikai elemzéssel a CD8+ T-sejtes immuninfiltrációhoz kötötte predikcióit. Egy még nem lektorált preprint emellett a HCC-STAR nyelvi modellt ismerteti, amely kórlapokból ad kockázati besorolást és kezelési ajánlást; a szerzők szerint 6668 betegen felülmúlta a GPT-5-öt és a Gemini-2.5 Pro-t. Mindkét kutatás kínai intézmények munkája, szélesebb független validáció még szükséges.

30. Eszközök 2026. július 9., csütörtök

    A Google DeepMind háttérfuttatást és MCP-támogatást ad a Gemini API menedzselt ágenseihez

    A Google DeepMind négy új funkcióval bővítette a Gemini API-ban elérhető Managed Agents szolgáltatást. A The Decoder beszámolója szerint a fejlesztők mostantól aszinkron módon, háttérben futtathatják az ágenseket (Background Execution), anélkül hogy nyitott HTTP-kapcsolatot kellene fenntartaniuk. Emellett távoli MCP (Model Context Protocol) szervereket csatlakoztathatnak közvetlenül belső adatbázisokhoz vagy API-khoz. Az újdonságok között szerepel, hogy egyedi függvények is használhatók a beépített sandbox-eszközök mellett, továbbá a hitelesítő tokenek frissíthetők interakciók között a sandbox állapot elvesztése nélkül. A bővítés azt követően érkezik, hogy a frissült Android Bench benchmarkon a Google saját Gemini modelljei a riválisok mögött végeztek kódgenerálásban, ami rámutat a cég ágensfejlesztési infrastruktúrájának fejlesztési kényszerére.

31. Társadalom 2026. július 6., hétfő

    A Google reklámja szerint az alapító atyák az AI és a Workspace segítségével írták volna a Függetlenségi Nyilatkozatot

    A Google új reklámfilmje azt a fiktív forgatókönyvet mutatja be, hogy az amerikai alapító atyák hogyan használták volna a Google Workspace eszközeit és a Gemini AI-t a Függetlenségi Nyilatkozat elkészítéséhez. A Group project, but make it 1776 szlogennel futó hirdetésben Jefferson Google Docsban szerkeszt, Franklin és Adams javaslatmódban javít, a Gemini pedig jegyzetel a Google Meet-hívás során, sőt tanácsot is ad, hogy III. György kapjon-e szerkesztési jogot. A The Verge és a TechCrunch egyaránt beszámol róla, hogy a YouTube-on és Instagramon többnyire pozitív, a Bluesky-on viszont erősen kritikus volt a fogadtatás: a nézők kínosan ízléstelennek és süketnek nevezték a reklámot. Angus Johnston, a CUNY történészprofesszora szerint még egy giccses fantáziaviccben is lehetetlen úgy bemutatni az AI-t, mint ami hasznos eszköz politikai szerveződéshez, íráshoz vagy emberi együttműködéshez.

32. Modellek 2026. július 3., péntek

    Ausztrál startup az AI-csoportgondolkodás ellen: a Springboards Flint modellje változatosabb válaszokat ígér

    A legtöbb nagy nyelvi modell – köztük a ChatGPT, Claude és Gemini – meglepően kiszámítható válaszokat ad nyitott kérdésekre: ha véletlenszámot kérünk 1 és 10 között, szinte mindig a 7-et kapjuk. A MIT Technology Review beszámolója szerint az ausztrál Springboards startup erre a problémára fejlesztette ki Flint nevű nagy nyelvi modelljét, amelyet kifejezetten arra tanítottak, hogy nyitott végű kérdéseknél – például úticél-ajánlásoknál – szélesebb válaszskálát kínáljon a mainstream modellekénél. A jelenség azért fontos, mert bár a kiszámíthatóság kódolási vagy kutatási feladatoknál elfogadható, az ötletelés és kreatív tervezés területén az AI-csoportgondolkodás komoly korlátot jelent. A Flint pontos teljesítményéről és összehasonlító teszteredményeiről a forrás nem közöl részleteket.

33. Kutatás 2026. július 2., csütörtök

    Lebegőpontos hibák felismerése: 14 nagy nyelvi modellt teszteltek új benchmarkkal

    Egy nem lektorált kutatás 14 nagy nyelvi modellt (LLM) értékelt aszerint, hogy mennyire képesek statikusan felismerni és osztályozni a lebegőpontos hibákat C forráskódban. A szerzők létrehozták az InterFLOPBench benchmarkot, amely 90 C kernelt és 1130 tesztmintát tartalmaz hat hibakategóriában: kioltás, összehasonlítás, nullával osztás, túlcsordulás, alulcsordulás és NaN. Az eredmények szerint a legújabb modellek – köztük a Qwen 3 32b, Gemini 2.5 Flash, Phi 4 Reasoning, DeepSeek R1T2 és a gpt-oss 20b/120b – 0,88 feletti összesített F1-pontszámot értek el. A teljesítmény hibakategóriánként eltérő: a nullával osztás átlagos F1-értéke 0,85 volt, míg az alulcsordulás (0,61) és a kioltás (0,62) esetében a modellek gyengébben teljesítettek, jelezve a finomabb numerikus jelenségek felismerésének nehézségét.

34. Üzlet 2026. július 2., csütörtök

    Google júniusi AI-frissítései: Android 17, Gemini 3.5 Live Translate és Gemma 4 helyi futtatása

    A Google összefoglalta 2026. júniusi mesterségesintelligencia-fejlesztéseit. A vállalat szerint elindult az Android 17, amelybe mélyen integrálták az AI-funkciókat, valamint bemutatkozott a Gemini 3.5 Live Translate valós idejű fordítási szolgáltatás és egy új, Geminire épülő Google Home hangszóró. A Google állítása alapján a Gemma 4 12B nyílt modell mindössze 16 GB memóriával, helyben futtatható laptopon, és egységes architektúrájában képfelismerést, hangfeldolgozást és fejlett következtetést ötvöz. Emellett a Gemini 3.5 Flash-be integrálták a számítógép-használati képességet, amellyel asztali, mobil- és böngészőkörnyezetben működő egyedi ügynökök építhetők. A frissítések a Google szerint azt a víziót tükrözik, hogy az AI a mindennapi feladatokban természetes partnerként legyen jelen.

35. Modellek 2026. július 1., szerda

    A Google bemutatta a Nano Banana 2 Lite képgeneráló modellt: gyors és olcsó, de kompromisszumokkal

    A Google DeepMind elérhetővé tette a Gemini 3.1 Flash Lite Image modellt, amelyet Nano Banana 2 Lite néven ismernek: a cég állítása szerint ez a leggyorsabb és legolcsóbb képgeneráló modelljük. Alapértelmezett módban körülbelül 4 másodperc alatt készít képet, míg a standard Nano Banana-nak ehhez mintegy 20 másodpercre van szüksége. Az API-ár átlagosan 0,034 dollár 1000 képenként, a kimeneti tokenár pedig a Nano Banana 2 felének felel meg. Az Ars Technica szerint az Arena.ai felhasználói értékelései közel azonosak a nem-Lite változatéval, ugyanakkor a Google maga is elismeri, hogy a modell gyengébben kezeli a szövegeket – különösen a kis betűméretűeket –, az infografikákon pontatlan adatok jelenhetnek meg, és a személyek megjelenítése kevésbé konzisztens. A modell tehát gyors prototípuskészítésre és ötletelésre alkalmas, de a részletgazdagság terén elmarad a nagyobb változatoktól.

36. Kutatás 2026. június 30., kedd

    NormAct: új benchmark méri, hogy az AI-tervezők felismerik-e a rejtett társadalmi normákat

    A NormAct nevű benchmark azt vizsgálja, képesek-e a multimodális nagy nyelvi modellek (MLLM-ek) a megtestesült (embodied) cselekvéstervezés során nemcsak az explicit célokat teljesíteni, hanem a ki nem mondott társadalmi normákat is betartani. A még nem lektorált kutatás szerint a tesztelt modellek (a szerzők GPT-5.4, Claude Opus 4.7 és Gemini 3 Pro megjelöléssel hivatkoznak rájuk) az explicit célokat az esetek 67,3%-ában érték el, de a rejtett normákat mindössze 26,4%-ban tartották be. A kutatók kimutatták, hogy a lemaradás nem az általános társadalmi tudás hiányából fakad, hanem abból, hogy a modellek nehezen aktiválják a releváns normákat a kontextusban. Megoldásként a NormPerceptor nevű kontextusfüggő jelzésgenerátort javasolják, amely a tervezés előtt feltárja a jelenethez illő normákat, és a teljes feladatsikert 24,2%-ról 46,7%-ra növelte a szerzők mérései alapján.

37. Szabályozás 2026. június 30., kedd

    Google: az EU versenyszabályai komoly adatvédelmi kockázatokkal járhatnak

    Az Európai Bizottság várhatóan jövő hónapban jelent be új szabályokat a Google számára, amelyek a Gemini AI kizárólagos Android-integrációjának megszüntetését és anonimizált keresési adatok versenytársakkal való megosztását írhatják elő. A Google biztonsági alelnöke, Heather Adkins a Wirednek azt állította, hogy a változtatások heteken belül a csalások jelentős növekedéséhez vezethetnek az EU-ban. A cég szerint a modern AI-modellek képesek lehetnek az anonim adathalmazok visszafejtésére, belső csapataik pedig állítólag sikeresen azonosítottak egyéneket ilyen adatokból. A Google valós adatvédelmi aggályokként értékeli az intézkedéseket, ugyanakkor a lépések antimonopolista pozícióvédelemként is értelmezhetők.