EVA ist ein End-to-End-Bewertungsframework für mehrturnige gesprochene Interaktionen mit Voice Agents. Es bewertet gemeinsam Genauigkeit und Gesprächserlebnis und wurde mit einem ersten Airline-Datensatz sowie Benchmark-Ergebnissen für 20 Systeme veröffentlicht.
Hugging Face beschreibt zwei Wege, OpenClaw-, Pi- oder Open Code-Agenten nach einer Unterbrechung auf offene Modelle umzustellen: über Inference Providers oder vollständig lokal auf eigener Hardware. Die gehostete Variante soll der schnellste Weg sein, während der lokale Betrieb mehr Privatsphäre, keine API-Kosten und volle Kontrolle bietet.
TRL v1.0 markiert den Übergang der Hugging-Face-Bibliothek zu einem expliziten Stabilitätsmodell für Post-Training-Verfahren. Die Bibliothek trennt einen semantisch versionierten stabilen Kern von einem experimentellen Bereich, um neue Methoden schneller aufnehmen zu können, ohne Downstream-Projekte unnötig zu brechen.
Google und NVIDIA haben die offenen Gemma-4-Modelle für NVIDIA-GPUs über verschiedene Systemklassen hinweg optimiert. Die Modellfamilie reicht von kleinen Edge-Varianten bis zu größeren Modellen für Reasoning, Coding und agentische Workflows auf RTX-PCs, Workstations und DGX Spark.
„Samson: A Tyndalston Story“ von Liquid Swords ist neu in der GeForce-NOW-Bibliothek und lässt sich damit auf nahezu jedem Gerät streamen. NVIDIA nennt außerdem drei weitere Spiele, die diese Woche neu in den Cloud-Gaming-Dienst kommen.
NVIDIA skizziert, wie hochauflösende Simulation, OpenUSD und Omniverse in der Fertigung für Training, Validierung und Betrieb von Physical-AI-Systemen genutzt werden. Genannt werden Beispiele von ABB Robotics, JLR sowie Tulip und Terex mit konkreten Kennzahlen zu Genauigkeit, Entwicklungszeiten und Produktionsabläufen.
