04. November 2026, 06:00 3 Min. Lesezeit

Google-Agent für Wirkstoffsuche, Legora: Rechtsagenten ohne Mandantendaten, Open-Weight-Modell baut Firmenfolien

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Heute geht es um Modellgewichte, Fachagenten, Cybersecurity, Compute-Kosten und KI am Handgelenk.

Google-Agent automatisiert Teile der Wirkstoffsuche

Google DeepMind demonstriert Cheminformatics Skills, mit denen ein Agent Literatur und Datenbanken durchsucht, Moleküle kuratiert, Modelle trainiert und Synthesewege vorschlägt. In einem Beispiel mit Lungenkrebsmedikamenten analysierte das System laut Google binnen einer Stunde Tausende Verbindungen und entwarf neue Makrozyklen. Das LLM orchestriert den Ablauf, während deterministische Werkzeuge wie RDKit rechnen; eine experimentelle Bestätigung der vorgeschlagenen Moleküle nennt Google nicht. [1]

Legora testet Rechtsagenten ohne Zugriff auf Mandantendaten

Legora bildet vertrauliche Rechtsarbeit in simulierten Umgebungen nach, weil das Unternehmen die Abläufe seiner Kundenagenten nicht einsehen kann. Drei Entwickler und drei Juristen erstellen Tests wie einen Datenraum mit 10.000 Dateien; bekannte Fehlermuster prüft das System zusätzlich mit günstigen LLM-basierten Checks. Legora zählt nach eigenen Angaben mehr als 1.800 Kunden und nahm zuletzt 550 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 8,8 Milliarden Dollar auf. [2] [3]

Kleines Open-Weight-Modell erstellt Präsentationen im Unternehmensdesign

IBM Research hat ein 20B-Modell per Low-Rank Adaptation darauf trainiert, Präsentationen in einer vorgegebenen Designsprache zu erzeugen. Palette trennt Planung und Umsetzung, generiert einzelne Folien parallel und lässt ein Harness Überläufe sowie Überschneidungen erkennen und reparieren. Das Training nutzte rund 1.000 synthetische Decks mit etwa 10.000 Folien; laut IBM erreicht das System in zwei von drei PresentBench-Bereichen Platz eins. [4]

Offener Benchmark prüft KI bei Sicherheitskorrekturen

CWE-bench v2 umfasst 100 reproduzierbare Aufgaben aus echten Open-Source-Projekten und deckt 91 Schwachstellenklassen ab. Unter elf getesteten Modellen führt Gemini 4 Argon mit 67,8 Prozent pass@1 knapp vor Claude Opus 5.5 mit 67,3 Prozent. DeepSeek V4.1 Flash erreicht 57 Prozent bei 0,04 Dollar pro Durchlauf, gegenüber 1,83 Dollar für Claude und 3,92 Dollar für Gemini; Aufgaben, Grader und Harness sind offen, ein weiterer Testsatz bleibt zurückgehalten. [5]

Anthropics Compute-Kosten wachsen schneller als der Umsatz

Anthropic erzielte im dritten Quartal 17 Milliarden Dollar Umsatz, doch der Compute-Anteil stieg laut einer aktualisierten Börsenunterlage von 48 auf 58 Prozent. Die Compute-Kosten erreichten zehn Milliarden Dollar, darunter fünf Milliarden für teurere kurzfristig beschaffte Kapazitäten. Das Unternehmen erwartet, dass Compute und Infrastruktur auf absehbare Zeit sein größter operativer Kostenblock bleiben. [6]

Trajectory automatisiert das Post-Training spezialisierter Modelle

Trajectory öffnet eine Continual-Learning-Plattform, die Open-Weight-Modelle anhand betrieblicher Rückmeldungen fortlaufend nachtrainieren soll. Fachanwender definieren, welche Ergebnisse für ihre Organisation als gut gelten, während die Plattform Feedback sammelt und für weitere Modellanpassungen nutzt. Das 18-köpfige Unternehmen nahm 45 Millionen Dollar bei einer Bewertung von 300 Millionen Dollar auf; zu den genannten Kunden zählen Harvey, Rogo und Nvidia. [7]

Apple Watch erstellt Rückblicke und Gesprächsnotizen

Apple testet vier optionale Audiofunktionen für die Apple Watch Series 12, darunter einen 15-Sekunden-Rückblick und automatische Gesprächsnotizen. Siri Recaps soll weder Sprecher identifizieren noch Rohaufnahmen speichern oder wörtliche Transkripte liefern. Die Gesprächserkennung läuft laut Apple auf der Watch, die Transkription auf dem gekoppelten iPhone und die Zusammenfassung verschlüsselt über Private Cloud Compute; die Funktionen starten zunächst in einer Entwicklerbeta. [8]

Constantin Luckenbach
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Philipp Parzer
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