RealFeedApp betaTraining von Sprachmodellen
Wie Sprachmodelle trainiert werden: Daten, Architekturen, Feinabstimmung und neue Forschungsergebnisse.
- Agentic World Modeling skaliert Agenten ohne Umgebungsreplikate
Die Annahme paralleler Trajektorien bei Test-time Scaling bricht in geteilten Umgebungen zusammen. Das neue Agentic World Modeling (AWM) löst dies durch adaptive Abfrage des realen Umfelds.
- Gemini 4 Carbon erreicht 88,2% Genauigkeit auf SEC-bench Pro
Das Modell belegt Platz eins im künstlichen Analyse-Intelligenz-Index und zeigt deutliche Verbesserungen bei Sicherheitsaufgaben. Es reduziert Fehlanpassungen und Fälschungen in Live-Umgebungen.
- Liquid AI präsentiert LFM3 und d1 für lokale Agenten
Die neuen Modelle LFM3 und d1 basieren auf einer tri-hybriden Architektur und unterstützen Bild- sowie Sprachverarbeitung. LFM3 bietet einen Kontextfenster von 256 Tokens, während d1 für Entscheidungsfindung genutzt wird.
