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<p>RT @TeksEdge: Die schwächere Leistung von GLM-5.2 bei ARC-AGI-2 im Vergleich zu den Top-Modellen ist auf die Trainingsprioritäten zurückzuführen. Das Modell scheint stark auf das Programmieren und agentische Aufgaben optimiert zu sein, während die breiteren abstrakten Schlussfolgerungsfähigkeiten, die ARC-AGI-2 misst, weniger priorisiert wurden.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116820092862026976">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AbstrakteReasoning #ARCAGI2 #GLM52 #KIEntwicklung #KIModell #MaschinellesLernen #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/TeksEdge/status/2069948696079286691#m">https://x.com/TeksEdge/status/2069948696079286691#m</a></p>