Gemini
9 SAKER INDEKSERT
Google Opal bygger KI-mini-apper uten kode: visuell workflow med Gemini 3.1 Pro under panseret
Google Opal er et gratis Google Labs-eksperiment som genererer node-baserte KI-arbeidsflyter fra en setning, og kombinerer Gemini 3.1 Pro, Imagen, Veo og Lyria 2 i samme app uten å eksponere kode. Det er ingen prislapp, ingen kreditt-tak og delbar lenke ut av boksen.
Gemini File Search blir multimodal: bilder, lyd og video kan indekseres direkte i RAG
Google har utvidet Gemini API File Search fra ren tekst til bilder, lyd og video i samme RAG-spørring, drevet av Embedding 2. Oppdateringen legger til metadata-filtre og side-presise sitater.
Google gjør Gemini 3.1 Flash-Lite GA: 60 prosent lavere kost enn tenketier-modeller, p95 under 2 sekunder
Google har gjort Gemini 3.1 Flash-Lite generelt tilgjengelig. Gladly rapporterer 60 prosent lavere kost enn tenketier-modeller og p95-latens rundt 1,8 sekunder.
Gemini API File Search blir multimodal — RAG med sitater på sidenivå
Google ruller ut tre oppdateringer til File Search-verktøyet i Gemini API: multimodal indeksering via Embedding 2, egendefinert metadata-filter og sitater på sidenivå.
Kritisk Gemini CLI-feil tillot kodekjøring på host før sandbox-init
KI-agenter på lokal maskin lever på en tillitskontrakt med workspace-en din. Forskere ved Novee Security har funnet at Gemini CLI tok denne tillitten for langt: enhver agent-konfigurasjon lagt i prosjektmappa ble lastet og kjørt uten gjennomgang eller sandbox-init. En angriper kunne plante en konfigfil i et hvilket som helst repo du klonet, og få kommandoer kjørt på hosten din før sikkerhetslagene rakk å starte. Google har patchet både Gemini CLI og GitHub Action-en run-gemini-cli. I CI/CD-kjøringer var risikoen at angriper hentet ut secrets, GitHub-tokens og kildekode — klassisk supply chain-bro.
Gemini Embedding 2 GA: én modell embedder tekst, bilde, video, lyd og PDF i samme rom
EU vil tvinge Google til å åpne Android for Gemini-konkurrenter
Google ruller ut «Fill with Gemini» i Sheets — fyller 100 celler ni ganger raskere enn manuell utfylling
Googles MCP-verktøy gir Gemini-agenter tilgang til oppdaterte API-docs
96,3 prosent bestått-rate og 63 prosent færre tokens per riktig svar. Det er tallene Google viser til for Gemini API Docs MCP, et nytt verktøy som kobler kodeagenter direkte til oppdatert dokumentasjon via Model Context Protocol. I stedet for å gjette fra utdaterte treningsdata kan agenten slå opp nåværende endepunkter, parametere og SDK-mønstre i sanntid. Et ekstra lag, Gemini API Developer Skills, gir opinionert veiledning — som å ha en senior utvikler innebygd i agenten.