News Radar

Rechenschaftspflichtige und unsicherheitsgerechte Bewertung von sensorbasierter AI unter Verteilungsversatz: Geräte, Versuchspersonen und fast drei Jahre underground

arXiv:2609.09257v1 Neuer Beitrag: Sensorbasierte AI-Systeme werden selten unter den Bedingungen betrieben, unter denen sie trainiert wurden: Geräte, Personal und Aufzeichnungsepochs ändern sich, und …

Adaptive verschränkte Game-Module in künstlicher allgemeiner Intelligenz

arXiv:2609.09226v1 Neuer Beitrag: Wir stellen ein Wahrscheinlichkeitswellen-Framework zur Modellierung des kollektiven Verhaltens interagierender adaptiver Agenten vor und leiten testbare Eigenmoden …

Ein autonomer GeoAI-Agent für arktische Öko-Navigation

arXiv:2609.09374v1 Neuer Beitrag: Arktische Schifffahrtsnavigation wird zunehmend wichtiger, da sich ändernde Meereisverhältnisse die saisonale Erreichbarkeit erweitern und gleichzeitig erhebliche …

DiffLUT-Net: Differenzierbares Training von FPGA-LUT-Netzwerken mit lernbarer Konnektivität

arXiv:2609.09254v1 Neuer Beitrag: Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) ermöglichen effiziente Neural-Network-Inferenz, doch die meisten Deployment-Flows accelerieren entweder …

Verteilungs-konsistente Inferenz für dynamische Sparse Mixture-of-Experts

arXiv:2609.09241v1 Neuer Beitrag: Mixture-of-Experts (MoE)-Architekturen haben sich als mächtiges Paradigma zur Skalierung der Modellkapazität bei gleichzeitiger effizienter Inferenz in großen …

OpenDiscoveryTrace: Process Traces zur Evaluierung von AI-Scientist-Workflows

arXiv:2609.09203v1 Neuer Beitrag: Bestehende Benchmarks für autonome AI-Scientists bewerten nur finale Outputs – generierter Code, Hypothesen oder Papiere – verwerfen aber den Reasoning-Prozess, …

Physics-informed neural networks mittels Gradient-Guided Gaussian Adaptive Sampling (3GAS-PINNs)

arXiv:2609.09162v1 Neuer Beitrag: Physics-informed neural networks (PINNs) bieten ein netzfreies Framework zur Lösung partieller Differentialgleichungen, doch ihre Leistung bei nichtlinearen …

Skalierung von Post-Training-Ternarisierung auf Qwen3-8B: Fähigkeitsbeibehaltung, Reproduzierbarkeit, verlustfreie Komprimierung und gepackte Ausführung

arXiv:2609.09240v1 Neuer Beitrag: Ultra-Low-Bit-Language-Models versprechen Reduktionen bei Speicherung und Memory-Traffic, doch eine nominale “1,58-Bit”-Bezeichnung spezifiziert nicht …

Subagenten vs. Agent-Skills: Ausführung wiederverwendbaren Wissens für langfristige agentenbasierte Aufgaben

arXiv:2609.09233v1 Neuer Beitrag: Wie können Language-Model-Agenten Bibliotheken wiederverwendbaren Wissens effektiv nutzen, um langfristige Aufgaben zu lösen? Neuere Arbeiten konzentrieren sich …

Das Menü ist ein Execution Prior: State-Path Tool Menus für Online Agenten

arXiv:2609.09395v1 Neuer Beitrag: Language Models agieren durch Tools, doch praktische Agenten stehen vor Bibliotheken mit Tausenden von Interfaces. Wir stellen das Tool Menu als kurze, geordnete …

Valerant: Ein automatischer navigierbarer Game-Map-Generator mittels Action-Conditioned World Model Exploration

arXiv:2609.09418v1 Neuer Beitrag: World Action Models (WAMs) verbinden prädiktive World Modeling mit Action Generation und ermöglichen es, dass vorausgesehene zukünftige Zustände das Agent-Verhalten …

World-Time Compute mit verifizierten Code-World-Models

arXiv:2609.09163v1 Neuer Beitrag: LLMs generalisieren über eine Domäne nur nach dem Sehen vieler echter, gekennzeichneter Beispiele, die den meisten Domänen fehlen. Wir untersuchen eine Möglichkeit, …

XAI-Arena: Können LLMs die Qualität von XAI-Erklärungen bewerten?

arXiv:2609.09428v1 Neuer Beitrag: Die Bewertung der Qualität von Erklärungen, die von Explainable-AI-(XAI)-Methoden produziert werden, bleibt herausfordernd, da bestehende Ansätze oft auf subjektiver …

XAI-Refine: Eine automatisierte Explanation-Knowledge-Schleife für Brain-Age-Vorhersage

arXiv:2609.09388v1 Neuer Beitrag: Brain-Age-Prediction-Modelle werden üblicherweise nach Vorhersaggenauigkeit bewertet, doch genaue Vorhersagen allein etablieren nicht, dass ein Modell auf …

IBM releases SOTA Granite Time Series PatchTST-FM-r2 model with commercial-friendly license

Safety for Whom? Refusing the Right Subset of a Topic, Not the Whole Topic

Ein Data-Fusion-Framework zur Verankerung von Aerospace-Surrogate-Modellen mittels experimenteller Windkanal-Beobachtungen

Aerodynamische Surrogate Models, trainiert auf hochgenauen CFD-Daten, reproduzieren numerische Vorhersagen präzise. Ihre Vorhersagefidelität ist jedoch durch systematische Abweichungen zwischen CFD …

Ein Removal-basierter Ansatz zur Verbesserung der LLM-Treue zur Testzeit

LLMs werden zunehmend für folgenreiche Entscheidungen verwendet, weshalb ihre Erklärungen ein wichtiges Audit-Werkzeug sind. Leider können diese Erklärungen untreu sein.

BER-PEF: Einheitliche Bewertung der menschlichen Mobilitätsvorhersagbarkeit via Bayes Error Rate Estimation

Menschliche Mobilitätsvorhersagbarkeit betrifft die beste erreichbare Vorhersageleistung aus einer gegebenen Zielgröße und Eingabeinformation. BER-PEF ist ein Bayes-Error-Rate-basiertes Framework zur …

Datengesteuerte Entdeckung unbekannter nichtlinearer Differentialgleichungen mittels Funktionalanalysis

Die Problemstellung der datengetriebenen Entdeckung nichtlinearer gewöhnlicher Differentialgleichungen wird neu formuliert und eine neue interpretierbare Machine-Learning-Methode vorgeschlagen.