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arXiv:2608.23631v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Multi-Objektiv-Materialentdeckung mit LLM-Agenten ist oft nicht nur durch die Anzahl der Kandidaten begrenzt, die vorgeschlagen werden können, …
Granite 4.2 LLMs: Wie sie entwickelt werden
Quantization-Aware Healing: ein komprimiertes 4-Bit-Modell, das sein vollpräzises Original übertrifft
Wire It, Run It, Deploy It: AI Workflows in Gradio
arXiv:2608.20379v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Fortschritte in Large Language Models (LLMs) haben eine Welle von Forschung zu Agency ausgelöst: die Fähigkeit zu Reasoning, Planung und Aktion. …
arXiv:2608.20343v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Diese Studie entwickelt und evaluiert ein Insolvenzprognose-Framework, das konsensbasierte Feature-Auswahl, Hybrid Resampling, Stacking Ensembles …
arXiv:2608.20420v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Dieses Paper entwickelt einen Phänomenologie-First Ansatz zum künstlichen Bewusstsein, indem es Bewusstsein als die subjektive Erfahrung neu …
arXiv:2608.20398v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Generative AI (genAI) Systeme produzieren kulturelle Artefakte in großem Maßstab, reflektieren aber auch eingebettete kulturelle Werte durch ihr …
arXiv:2608.20384v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Multimodale Affect- und Behaviour-Classifier, die heterogene Text-, Audio- und Visual-Streams fusionieren, müssen gleichzeitig wettbewerbsfähige …
arXiv:2608.20406v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Public Health Forecasts müssen auf abrupte Änderungen in Überwachungsdaten reagieren, ohne Rauschen, Reporting-Artefakte oder vorübergehende …
arXiv:2608.20397v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Agentic Large Language Models (LLMs) auf dem Model Context Protocol (MCP) codieren verbose Tool-Schemas bei jedem Turn neu, sodass Prefill – …
arXiv:2608.20342v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: LLM-Coding-Agenten starten jede Sitzung mit einem leeren Kontextfenster und verwerfen kumulatives Wissen aus vorheriger Arbeit. Wir präsentieren …
arXiv:2608.20389v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Ein Produktions-Agent Harness muss aus einer wachsenden Bibliothek von Skills denjenigen entdecken und bewerten, der am besten für die Aufgabe …
arXiv:2608.20341v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Fortgeschrittene Coding-Agenten, die von Large Language Models mit Kontextfenstern von Hunderttausenden bis Millionen Token unterstützt werden, …
arXiv:2608.20414v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Vision-Language Models werden zunehmend für multimodale Question Answering verwendet, doch ihre Fähigkeit, latente räumliche Struktur aus einem …
arXiv:2608.20378v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Safety Alignment in Large Language Models (LLMs) ist oft oberflächlich und verlässt sich auf Ablehungsmechanismen, die nur in den letzten …
arXiv:2608.20400v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: Agentic Memory unter festem Budget beinhaltet zwei Phasen: Retention und Retrieval. Bestehende retrieval-zentrierte Paradigmen implizieren …
arXiv:2608.20401v1 Ankündigung: neu Zusammenfassung: World Models sind eine zentrale Komponente des modellgestützten Reinforcement Learning. Sie werden üblicherweise in Bezug auf die Variablen …
arXiv:2608.19202v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Interaktive AI-Agenten müssen den richtigen Kontext so effizient wie möglich erfassen. Wenn ein Benutzer eine Einschränkung, Präferenz, Datei oder …
arXiv:2608.19299v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Flugverkehrskontroll-Kommunikation (ATC) ist ein sicherheitskritischer Dialog, der großteils von Menschen getrieben bleibt, auch wenn andere Teile …