Neu vom SRI Lab der ETH Zürich: „K2-Think entlarven“ Die berichteten Gewinne von K2-Think sind übertrieben: fehlerhafte Bewertungen, Kontamination, unfaire Vergleiche, falsch berichtete Baselines. Realität: Es schneidet schlechter ab als viele SotA-Open-Modelle, weit entfernt von GPT-OSS / DeepSeek V3.1.

Kyutai präsentiert DSM: Streaming seq2seq mit verzögerten Streams • Handhabt ASR ↔ TTS mit SOTA-Latenz/Qualität (wenige 100ms) • Wettbewerbsfähig mit Offline-Baselines • Decoder-only LM + vorab ausgerichtete Streams → einfach & flexibel • Unterstützt unendliche Sequenzen, Batching

ByteDance Seed präsentiert AgentGym-RL • Erstes einheitliches RL-Framework für das Training von Multi-Turn-Agenten (kein SFT) • Modularer, erweiterbarer Aufbau für Web-, Such-, Spiel-, verkörperte und wissenschaftliche Aufgaben • Agenten konkurrieren mit kommerziellen Modellen oder übertreffen diese in 27 Aufgaben