de.wedoany.com-Bericht: Google restrukturiert sein vor wenigen Monaten neu aufgestelltes KI-Codierungsteam, um den Rückstand zu Anthropic in der derzeit kommerziell wertvollsten Anwendung – dem Schreiben von Code – zu verkleinern. Laut The Information wird das temporäre „Einsatzteam" zu einer längerfristigen Abteilung ausgebaut, die sich auf die Phase des „mittleren Trainings" konzentriert, also den Modelltraining-Schritt zwischen Pre-Training und Post-Training.
Diese Anpassung zielt darauf ab, die Trainingsweise der Gemini-Modelle zu verändern. Das Ziel des neuen Teams geht über die Optimierung der fertigen Antworten des Modells hinaus: Es soll Kernfähigkeiten früher im Modell verankern – die Codierungsfähigkeiten stärken und diese Fähigkeiten auf verwandte geschäftliche Aufgaben ausweiten, einschließlich der Erstellung von Präsentationen. Dies entspricht dem Weg, den Anthropic und OpenAI bereits eingeschlagen haben, nämlich die Funktionen von Codierungstools über das reine Programmieren hinaus zu erweitern.
Google räumt im Wesentlichen ein, dass in diesem Teilbereich ein starkes Basismodell allein nicht ausreicht, um zu gewinnen; es bedarf speziellen Trainings, dedizierter Rechenressourcen und engerer Produktentwicklungszyklen. Diese Restrukturierung erfolgt vor einem beunruhigenden Hintergrund: Das Unternehmen hat kürzlich zwei namhafte Forscher verloren. Noam Shazir ist zu OpenAI gewechselt, angeblich weil die für sein Projekt benötigte Rechenleistung an andere Teams umgeleitet wurde. Der Nobelpreisträger und AlphaFold-Leiter John Jumper wird zu Anthropic stoßen, nachdem er kurz vor seinem Ausscheiden in das oben genannte Codierungsteam versetzt worden war.
Das Training der Gemini-Modelle verläuft nicht reibungslos, was sich indirekt am Fortschritt des Flaggschiffprodukts zeigt. Das auf der I/O-Konferenz im Mai vorgestellte Gemini 3.5 Pro ist bis heute nicht öffentlich verfügbar. Laut Business Insider wurde seine Veröffentlichung auf Juli verschoben. Google sammelt Feedback auf seinen Plattformen Antigravity und LMArena, trainiert das Modell weiter, um längere agentische Aufgaben zu bewältigen, und arbeitet gleichzeitig separat an der Lösung des Token-Verbrauchsproblems. Derzeit ist nur Gemini 3.5 Flash öffentlich verfügbar, während die Pro-Version auf eine begrenzte Unternehmensvorschau beschränkt bleibt.
Googles Sicherheitsmarge ist nach wie vor enorm: Es verfügt über eigene TPU-Chips, die Gemini-Modelle, Cloud-Dienste, die Suche, YouTube und ein riesiges Vertriebsnetzwerk. Die Frage ist, ob diese Trainingsumstrukturierung zu einer substanziellen Qualitätssteigerung führt oder nur ein Etikettenschwindel ist. Die erste Bewährungsprobe wird die Veröffentlichung von Gemini 3.5 Pro im Juli sein.
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