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Read full article about: Google will mit Firebase Studio die App-Entwicklung mit KI erleichtern

Google hat mit Firebase Studio eine umfassende, Cloud-basierte Entwicklungsumgebung mit KI im Kern vorgestellt. Sie erweitert die Tool-Plattform Firebase um KI-Workspaces, in denen Entwickler komplette Full-Stack-Anwendungen, mobile Apps und Webseiten mit dem KI-Chat bauen können. Firebase Studio verknüpft dafür verschiedene Dienste, Plattformen und Schnittstellen und erzeugt neben der Programmlogik das UI, Backend, Frontend, mobile Apps, API-Schemata und Datenanbindungen. Neben einem klassischen Code-Editor bietet Firebase Studio einen Prototyp-Agenten, der komplett über natürliche Sprache oder Bilder wie Diagramme und UI-Skizzen gesteuert wird. Die KI baut dann eine Anwendung nach diesen Vorgaben eigenständig zusammen.

Read full article about: OpenAI plant wohl baldige Veröffentlichung von drei neuen KI-Modellen

OpenAI plant wohl die Veröffentlichung von drei neuen Modellen: GPT-4.1, o3 und o4 mini. Das berichtet The Verge unter Berufung auf Quellen, die mit den Plänen des Unternehmens vertraut sind. GPT-4.1 soll eine überarbeitete Version des multimodalen Modells GPT-4o sein, das letztes Jahr vorgestellt wurde und Text, Audio und Bilder in Echtzeit verarbeiten kann. Neben der Vollversion soll es auch kleinere Varianten namens GPT-4.1 mini und nano geben. Überdies bereitet OpenAI die Einführung der Vollversion des Reasoning-Modells o3 und einer kleineren Version namens o4 mini vor, die möglicherweise noch früher erscheinen könnten. Verweise auf diese Modelle wurden bereits in einer neuen Web-Version von ChatGPT entdeckt.

Read full article about: OpenAI Evals API erleichtert Entwicklern systematisches Testen von Prompts

OpenAI führt die Evals API ein, mit der Entwickler Tests programmgesteuert definieren, Auswertungsläufe automatisieren und Prompts schnell iterieren können. Über die API können Evals direkt in Arbeitsabläufe in KI-Tools eingebunden werden. Die Konfiguration der Auswertung, die Testdaten und die Parameter für Testläufe sind über die API genauso konfigurierbar wie in der schon bekannten Evals-Benutzeroberfläche im Dashboard. Mehr Informationen gibt es im OpenAI Cookbook und der API-Dokumentation. Die Evals-API wählt auch Ergebnisse von Nicht-OpenAI-Modellen aus, sofern diese im "Chat Completions API"-Format vorliegen.