Künstliche Intelligenz
Ollee Watch im Test: Casio-Uhr zur Smartwatch aufrüsten
Dass eine Designer-Armbanduhr nicht teuer sein muss, beweist die Casio F-91W. Auch wenn das Produktkürzel Ihnen nichts sagen sollte, haben Sie diese Uhr bestimmt schon einmal gesehen: Schätzungsweise 120 Millionen Mal ging die kleine Plastikuhr seit 1989 über die Ladentheke. Kein Wunder, das Kultobjekt kostet ja auch nur knapp 20 Euro.
Trotz Funktionen wie Timer und Alarm ist sie allerdings alles andere als smart. Die Ollee Watch soll das ändern. Mit der Platine erweitern Casio-Träger das Innenleben ihrer Lieblingsuhr um Funktionen einer Smartwatch – Schrittzähler, Pulsmesser, App-Verbindung via Bluetooth. Die Ollee Watch ist aber nicht nur mit Casios Bestseller kompatibel, sondern auch mit weiteren Modellen.
- Die rund 20 Euro teure Casio F91-W gehört zu den weltweit meistverkauften Armbanduhren – obwohl sie keine smarten Funktionen hat.
- Der DIY-Bausatz „Ollee Watch“ rüstet Bluetooth, Schrittzähler und Pulsmesser nach, weitere Funktionen sollen per Softwareupdate folgen.
- Ob Sie für den Einbau das Feingefühl eines Uhrmachers benötigen oder lieber zum Fertig-Set greifen, erklären wir im Test.
Ob F-91W und Co. damit zu einer ernsthaften Konkurrenz für die Apple Watch werden, finden wir in diesem Test heraus. Dafür haben wir die Messwerte der rund 50 Euro teuren Ollee Watch mit dem Marktführer von Apple verglichen. Wir erläutern die „smarten“ Funktionen der Ollee Watch und beschreiben den Umbauvorgang.
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Künstliche Intelligenz
Cribl Guard: KI soll sensible Daten im Telemetrie-Strom aufspüren
Der US-Anbieter Cribl hat ein neues Feature für das Sicherheitsmodul Guard seiner Telemetrie-Plattform Cribl Stream vorgestellt. Guard analysiert Daten bereits während der Verarbeitung in der Pipeline – und die neue sogenannte Background Detection erweitert dies um ein KI-Modell, das fortlaufend nach bislang unbekannten Mustern sensibler Daten sucht. Das umfasst personenbezogene Informationen, Secrets wie API-Schlüssel oder Passwörter sowie regulierte Daten, die von bestehenden regelbasierten Erkennungsmechanismen nicht erfasst werden.
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Anders als bei klassischen DLP-Tools (Data Loss Prevention), die Datenströme zur Analyse aus der Kundenumgebung heraus kopieren, läuft das KI-Modell laut Cribl direkt auf den sogenannten Workers. Das sind die Verarbeitungsknoten der Cribl-Plattform, auf denen die eigentliche Datenverarbeitung stattfindet. Sensible Daten verlassen die Infrastruktur des Kunden damit nicht. Erkannte Muster werden in der Cribl-Oberfläche angezeigt; Security-Teams können sie dort prüfen, verwerfen oder mit einem Klick in neue Schutzregeln überführen.
Von statischen Regeln zur kontinuierlichen Erkennung
Cribl positioniert die Neuerung als Paradigmenwechsel: Statt sich auf statische Regelwerke zu verlassen, die erfahrungsgemäß schnell veralten, sollen Unternehmen mit der Hintergrunderkennung kontinuierlich neue Risiken identifizieren können. Laut Cribl-CPO Dritan Bitincka fängt die Funktion sensible Informationen ab, noch bevor sie einen Datenspeicher erreichen. Dies erleichtere den Übergang von reaktiver Bereinigung hin zu proaktiver Risikominderung.
Cribl zufolge nutzen weltweit zahlreiche Unternehmen die Plattform, darunter die Hälfte der Fortune-100-Unternehmen. Cribl Stream fungiert als eine Art Datendrehscheibe, die Logs, Metriken und Events aus unterschiedlichsten Quellen entgegennimmt, filtert, anreichert und an Zielsysteme wie SIEMs, Observability-Plattformen oder Data Lakes weiterleitet. Guard ist als Sicherheitsmodul von Cribl Stream seit September 2025 verfügbar und bringt über 200 vorkonfigurierte Erkennungsregeln mit, die nun um die KI-gestützte Suche ergänzt werden.
(axk)
Künstliche Intelligenz
High-End-Smartphones 2026: Stagnation statt Innovation
Mit ihnen lässt man sich gern sehen: Sie tragen die potentesten Kameras, strahlen mit den hellsten Bildschirmen und rechnen schneller als alle anderen: High-End-Smartphones sind nicht nur die besten Smartphones eines jeden Jahrgangs. Auch für die günstigeren Modelle sind sie ein Fingerzeig in die Zukunft. Denn ein Großteil der Technik, die sich heute „High End“ nennt, findet sich nächstes oder übernächstes Jahr in der Mittelklasse wieder. Doch was hat der Jahrgang 2026 zu bieten?
Äußerlich hat sich im Vergleich zu den Vorgängern wenig getan. Ob Google Pixel 10 Pro, Samsung Galaxy S26 Ultra oder Xiaomi 17 Ultra, sie alle sehen ihren Ahnen zum Verwechseln ähnlich. Ausgerechnet Apple, das ansonsten erzkonservativ an erstmal eingeführten Designs über Jahre festhält, wagt etwas Neues und packt das iPhone 17 Pro in ein frisches Aluminiumkleid.
Doch bedeutet optischer Stillstand auch technische Stagnation? Es kommt darauf an. Vor allem die Arrivierten um Apple, Google, Samsung haben allenfalls Modellpflege betrieben. In dem einen oder anderen Fall ist das noch freundlich ausgedrückt. Beim Pixel 10a muss man die Änderungen mit der Lupe suchen, und auch bei den großen Geschwistern blieb vieles beim Alten – Stichwort lahmer SoC.
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Künstliche Intelligenz
Auf Gemma-Basis: Google bringt neue KI-Diktier-App fürs iPhone
Der Name wirkt zwar etwas sperrig, doch Googles jüngste iOS-App namens Google AI Edge Eloquent kann im Alltag durchaus nützlich sein: Mit dem kostenlosen Tool kann man ohne Abogebühr auf iPhone und Mac Spracheingaben in hoher Qualität in Textform umwandeln. Dazu nutzt die App das hauseigene freie Sprachmodell Gemma, das wiederum auf Googles großen Gemini-Modellen basiert.
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Bereinigung läuft die Cloud
Neben der Diktatfunktion kann Edge Eloquent noch mehr: Verlässt man den Offline-Modus, kann die App den erfassten Text auch automatisch bereinigen und in Form bringen. „[Die App] wandelt unstrukturierte und stockende Sprache automatisch in fehlerfreien Text um, wobei sie den Kontext versteht, um die eigentliche Bedeutung wiederzugeben“, schreibt Google in seinem Beipackzettel. Parallel ist es möglich, ein eigenes Wörterbuch zu erstellen, um das Vokabular des Nutzers besser zu erkennen. Das gesamte maschinelle Lernen läuft dabei auf dem iPhone oder Mac ab, auch Audio oder andere persönliche Daten sollen nicht bei Google landen.
Im Kurztest zeigte sich dann allerdings, dass die App für eine ganze Reihe von Features doch Googles Cloud benötigt, etwa zum weiteren Polieren der Texte. Immerhin gibt es einen klar ersichtlichen Cloud-Schalter, über den gesteuert werden kann, was im Internet landet und was nicht. Nützlich: Die App wirft automatisch Ähs und Ahs aus der Transkribierung und kann zudem erkennen, wenn sich der Nutzer selbst korrigiert und nur die korrekte Fassung übernehmen. Gemma soll dabei auch auf älteren iPhones ausreichend schnell sein – ab dem iPhone 15 wird sie empfohlen. Google verspricht darüber hinaus eine „Zero Cost Architecture“, bei der Nutzer nichts zu zahlen haben und es keine Nutzungslimits geben soll.
Konkurrenz für OpenAI-Whisper
Google AI Edge Eloquent läuft anfangs nur als App, soll aber in späteren Versionen über eine eigene Zusatztastatur tiefer in iOS integriert werden können. Wie genau dies umgesetzt wird, blieb zunächst unklar. Google macht mit der Anwendung offenen Transkribierungsmodellen wie Whisper von OpenAI Konkurrenz, das bereits in vielen iOS-Apps aus dem Diktierbereich steckt.
Einen zentralen Nachteil gibt es allerdings noch: Die App versteht derzeit im Gegensatz zu Whisper-basierten Anwendungen nur die englische Sprache für das Diktat. Wer es in Deutsch oder anderen Sprachen probiert, scheitert. Folgerichtig steht sie derzeit auch nur im US-amerikanischen App Store zum Download bereit. Eine weitere Gemma-basierte App namens Google AI Edge Gallery bietet Zugriff auf weitere Gemma-4-Funktionen, darunter einen Chatbot, agentische Funktionen und Bilderkennung. Die App ist auch für Android verfügbar, Google AI Edge Eloquent hingegen nur für Apple-Geräte.
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(bsc)
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