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arXiv:2604.08575v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Moleküle-Generierungsmodelle müssen Validität, Vielfalt und Eigenschaftskontrolle gemeinsam sicherstellen, doch bestehende Ansätze handeln …
arXiv:2604.08582v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Multivariate Time Series Anomaly Detection (MTSAD) ist entscheidend für reale Überwachungsszenarien wie industrielle Kontrolle und Luftfahrtsysteme. …
arXiv:2604.08579v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir untersuchen Cross-Modal Alignment zwischen unabhängig vortrainierten Vision- (DINOv2) und Language- (all-MiniLM-L6-v2) Encodern unter Verwendung …
arXiv:2604.08570v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models (LLMs) werden zunehmend für Code-Generierung verwendet, doch die Quantum-Code-Generierung wird noch immer hauptsächlich …
arXiv:2604.08572v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: State-of-the-art Post-Hoc Out-of-Distribution Detection-Methoden verlassen sich auf Aktivierungsbearbeitung in Zwischenschichten. Sie zeigen jedoch …
arXiv:2604.08571v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Während Large Language Models (LLMs) hohe Leistungen bei Standard-Mathematik-Benchmarks erreichen, bleiben ihre zugrunde liegenden Reasoning-Prozesse …
arXiv:2604.08573v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Das Lernen diskriminativer Repräsentationen ist ein zentrales Ziel des überwachten Deep Learning. Während Cross-Entropy (CE) das dominierende Ziel …
arXiv:2604.08578v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Hochwertige gekennzeichnete Daten sind entscheidend für das Trainieren zuverlässiger Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle, doch manuelle …
arXiv:2604.07390v1 Announcement Type: new Abstract: Die aggressive Verdichtung moderner Funknetze erfordert umsichtige Ressourcen-Allocation, um gegenseitige Störungen zu mindern. Klassische …
arXiv:2604.07389v1 Announcement Type: new Abstract: Analyse von Verbrechemsmustern ist entscheidend für Strafverfolgung und prädiktive Polizeiarbeit. Doch der Anstieg krimineller Aktivitäten durch …
arXiv:2604.07363v1 Announcement Type: new Abstract: Large Language Models erzielen oft starke Benchmark-Gewinne ohne entsprechende Verbesserungen der breiteren Fähigkeiten. Wir vermuten, dass diese …
arXiv:2604.07361v1 Announcement Type: new Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) werden vielfach für diverse Analyseverfahren von Hirnnetzen basierend auf vorverarbeiteten funktionalen …
arXiv:2604.07384v1 Announcement Type: new Abstract: Mutter- und Kindergesundheit ist ein kritisches Anliegen weltweit. In vielen globalen Gesundheitsprogrammen zur Verbreitung von Präventivmaßnahmen …
arXiv:2604.07366v1 Announcement Type: new Abstract: Partielle Differentialgleichungen (PDEs) bestimmen nahezu jeden physikalischen Prozess in Wissenschaft und Technik, doch ihre Lösung in großem …
arXiv:2604.07382v1 Announcement Type: new Abstract: Die geometrische Struktur latenter Repräsentationen in Large Language Models (LLMs) ist ein aktives Forschungsgebiet, getrieben auch durch ihre …
arXiv:2604.07362v1 Announcement Type: new Abstract: Die Bereitstellung von autonomen Vision-Systemen auf Edge-Geräten steht vor einer kritischen Herausforderung: Ressourcenbeschränkungen verhindern …
arXiv:2604.07385v1 Announcement Type: new Abstract: Wir präsentieren SauerkrautLM-Doom-MultiVec, ein Modell mit 1,3 Millionen Parametern, das das klassische Ego-Shooter-Spiel DOOM in Echtzeit spielt …
arXiv:2604.07355v1 Announcement Type: new Abstract: Wir stellen Prediction Arena vor, ein Benchmark zur Evaluierung der Vorhersagegenauigkeit und Entscheidungsfindung von AI-Modellen, indem sie …
arXiv:2604.07383v1 Announcement Type: new Abstract: Cross-City-Transfer verbessert Vorhersagen in Städten mit wenigen Labels durch Hebelwirkung markierter Daten aus anderen Städten, wird aber …
arXiv:2604.07380v1 Announcement Type: new Abstract: Wir zerlegen die Spektralkante - die dominierende Richtung der Gram-Matrix von Parameterupdates - in ihre Gradient- und Weight-Decay-Komponenten …