Alibaba Group und Partner präsentieren MMR1: Revolutionierung des multimodalen Denkens mit weniger Daten! MMR1 führt Variance-Aware Sampling (VAS) für stabiles RL-Fine-Tuning ein. Bekämpft instabile Optimierung und knappe hochwertige Daten. Veröffentlichung massiver offener Datensätze (~1,6M CoT, 15k RL QA) und Modelle (3B, 7B, 32B) für die Community.

Google stellt EmbeddingGemma vor! Dieses leichte, offene Text-Einbettungsmodell erreicht mit nur 300 Millionen Parametern eine SOTA-Leistung auf MTEB. Es übertrifft Modelle, die doppelt so groß sind, und ist perfekt für schnelle, effiziente KI-Anwendungen auf Geräten.

OpenBMB veröffentlicht MiniCPM-V 4.5: Eine effiziente MLLM-Powerhouse Dieses 8B-Parameter-Modell erreicht eine Spitzenleistung im visuellen Denken und übertrifft GPT-4o-latest sowie größere Modelle mit revolutionärer Effizienz. Sein 3D-Resampler ermöglicht das Verständnis von hoch-FPS-Videos und robustes OCR, selbst auf deinem iPad.