Wie Harvey Baseten nutzt
Harvey hat gemeinsam mit Baseten Research eine Pipeline entwickelt, die ein Open-Weight-Modell mit 27 Mrd. Parametern auf dem Legal Agent Benchmark nachtrainiert, wobei ein Legal-Agent-Harness für lange Aufgabenhorizonte in die Trainingsschleife eingebunden ist. Baseten hat außerdem STILL entwickelt, eine Technik zur Komprimierung des KV-Cache, die für lange Rechtsfälle eine verlustärmere Alternative zur textbasierten Verdichtung darstellt.
Erfassten Nachweis ansehenDer Anwendungsfall: wie Harvey Baseten einsetzt
Harvey worked with Baseten Research to build a pipeline that post-trains an open-weight 27B model on its Legal Agent Benchmark with a long-horizon legal-agent harness in the loop. Baseten also developed STILL, a technique for compressing the KV cache, as a less lossy alternative to text-based compaction for long legal matters.
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Auf Basis der Seite, auf der Harvey den Einsatz von Baseten beschreibt. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt das Unternehmen an.
harvey.ai- Quelle veröffentlicht
- 27. Mai 2026
- Zuletzt geprüft
- 2. Nov. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Harvey.
- Die Zahlen in unserer ZusammenfassungGeprüft
Jede steht auf der Seite.
- Das VeröffentlichungsdatumGeprüft
Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.
- Harvey nutzt BasetenGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
In collaboration with Baseten Research, we built a pipeline that takes LAB signal, pairs it with a legal-agent harness designed for long-horizon legal work, and post-trains an open-weight model with that harness in the loop.