Internationale Tech- und KI-Nachrichten, automatisch kuratiert und ins Deutsche übersetzt. Automatische Übersetzung — der Originaltext ist über den Quellenlink verfügbar.
arXiv:2604.11838v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Obwohl kritisch für die Ausrichtung, birgt Supervised Fine-Tuning (SFT) das Risiko katastrophalen Vergessens, doch das schichtenweise Auftreten von …
arXiv:2604.11915v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Moderne Machine-Learning-Methoden wurden vorgeschlagen, um Leben in außerirdischen Proben zu erkennen, basierend auf ihrer Fähigkeit, biotische von …
arXiv:2604.11842v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Unregelmäßige medizinische Zeitreihen spielen eine kritische Rolle in der klinischen Praxis, um den Patientenzustand besser zu verstehen. Die …
arXiv:2604.11867v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Wir setzten uns zum Ziel, Verhaltenstendenzen (Selbstverifikation, Unsicherheitserkennung, Rückkopplungsintegration) in kleine Sprachmodelle (0,6B …
arXiv:2604.11924v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Während LLMs erhebliches Potenzial haben, wissenschaftliche Forschung zu transformieren, plädieren wir für ihre Nutzung zur Unterstützung und …
arXiv:2604.11912v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Während Next-Token-Vorhersage (NTP) das Standardziel für das Training von Sprachmodellen war, gelingt es ihr oft nicht, globale Strukturen in …
arXiv:2604.11841v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) ist eine weit verbreitete Strategie für effizientes Fine-Tuning von Large Language Models (LLMs), aber seine streng …
arXiv:2604.11835v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Machine Learning für tabellarische Daten wird durch schlechte Schema-Generalisierung eingeschränkt, ein Problem das in der unzureichenden …
arXiv:2604.11914v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Selbstüberwachungsfähigkeiten — Metakognition, Selbstvorhersage und subjektive Dauer — werden oft als nützliche Ergänzungen zu …
arXiv:2604.11890v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Wir untersuchen die Signalausbreitung bei Initialisierung in Transformern durch die durchschnittliche partielle Jacobi-Norm (APJN), ein Maß für die …
arXiv:2604.11909v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Der stabile Betrieb autonomer netzunabhängiger Photovoltaik-Systeme erfordert Solarvorhersage-Algorithmen, die atmosphärische Thermodynamik …
arXiv:2604.11833v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Trotz der Beliebtheit von Convolutional Neural Networks (CNN) wurde das Problem der Unsicherheitsquantifizierung (UQ) von CNN weitgehend übersehen. …
arXiv:2604.11840v1 Ankündigungstyp: Neu Abstract: Large Language Models werden zunehmend als Agenten in sozialen, wirtschaftlichen und politischen Simulationen eingesetzt. Eine häufige Annahme ist, …
arXiv:2604.08584v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Langkontext-LLMs verlassen sich zunehmend auf erweiterte, wiederverwendbare Prefill-Prompts für Agenten und Domain Q&A, was Attention und …
arXiv:2604.08574v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Große Genomik-Foundation Models haben kürzlich bemerkenswerte Ergebnisse und In-vivo-Translationsfähigkeiten erreicht. Diese Modelle wachsen jedoch …
arXiv:2604.08577v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models (LLMs) reagieren dazu, auf Prompts korrekt zu antworten, die mit ihren Trainings- und Fine-Tuning-Daten übereinstimmen. Doch …
arXiv:2604.08586v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Computational Fluid Dynamics (CFD) bietet hochwertige Simulationen von Flüssigkeitsströmungen, bleibt aber für viele Abfrage-Anwendungen rechnerisch …
arXiv:2604.08581v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Dieses Paper präsentiert ein vollständig autonomes Tiny Machine Learning (TinyML) Z-Score-basiertes Anomalieerkennungssystem, das auf einem …
arXiv:2604.08553v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models (LLMs) zeigen starke Leistungen bei textattributierten Graphen (TAGs) aufgrund ihrer überlegenen semantischen …
arXiv:2604.08569v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Verkehrssimulation und Digital-Twin-Kalibrierung ist ein anspruchsvolles Optimierungsproblem mit begrenztem Simulationsbudget. Jeder Versuch …