Internationale Tech- und KI-Nachrichten, automatisch kuratiert und ins Deutsche übersetzt. Automatische Übersetzung — der Originaltext ist über den Quellenlink verfügbar.
arXiv:2605.22863v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: LLM-Agenten kommunizieren heute über Text, was erhebliche Latenz und Informationsverluste verursacht, da der ausgebende Modell dekodiert und der …
arXiv:2605.22872v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Erfahrene Ärzte entwickeln diagnostische Expertise durch klinische Praxis und erwerben nicht nur Krankheitswissen, sondern auch die Fähigkeit, …
arXiv:2605.22874v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Effektive Übersetzung zwischen natürlicher Sprache (NL) und formalen Logiken wie Linear Temporal Logic (LTL) erfordert Expertise, die die Reichweite …
arXiv:2605.22864v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Die maximale Softmax-Wahrscheinlichkeit (MSP) stellt einen Standardansatz bei der Evaluierung von Unsicherheitsquantifizierung für …
arXiv:2605.22875v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Wir präsentieren Research Math Agents (RMA), ein agentenbasiertes Framework für automatisiertes Reasoning bei mathematischen Problemen auf …
arXiv:2605.22878v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Das exponentielle Wachstum der globalen akademischen Produktion hat Forscher und AI-Agenten mit einer beispiellosen …
arXiv:2605.22884v1 Announce Type: new Abstract: Autoregressive Transformer KV-Caches wachsen linear mit der Kontextlänge; Sliding-Window-Caching begrenzt den Speicher, verwirft aber verdrängte Token …
arXiv:2605.22870v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Chain-of-Thought (CoT) Prompting ist notwendig für Arithmetik in kleinen Language Models, doch das Mischen seiner Schritte bewahrt die meiste …
arXiv:2605.22876v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Bestehende neurale Solver für Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems (MOCOPs) verwenden häufig zerlegungsbasierte Strategien, die ein …
arXiv:2605.22873v1 Ankündigung Typ: neu Abstract: Chain-of-Thought (CoT) Reasoning ist zur Standardstrategie zur Verbesserung von LLM-Fähigkeiten geworden, doch seine Anwendung wirft eine …
Auf dem Weg zu Lichtgeschwindigkeits-Textgenerierung mit Nemotron-Labs Diffusion Language Models
Genaue und reproduzierbare Krankheitsrisikovorhersagen bleiben eine Herausforderung aufgrund heterogener Features, begrenzter Samples und schwerwiegender Klassenunausgeglichenheit. Diese Studie …
Die Bereitstellung neuronaler Netzwerke auf Microcontroller Units (MCUs) ist für Edge Intelligence kritisch, bleibt aber herausfordernd aufgrund enger Speicher-, Speicherplatz- und …
Die Fähigkeit, Out-of-Distribution (OOD) Eingaben zu erkennen, ist grundlegend für die sichere Bereitstellung von Machine-Learning-Systemen. Doch aktuelle Methoden basieren oft auf …
Wir schlagen DualOptim+ vor, ein neuartiges Optimierungsframework zur Verbesserung des Machine Unlearning in großen Sprachmodellen. Es führt einen Base State ein, um gemeinsame Repräsentationen …
Confidence Calibration für Klassifikationsmodelle ist in sicherheitskritischen Entscheidungsszenarien vital und hat umfangreiche Aufmerksamkeit erhalten. Allgemeine Confidence-Calibration-Methoden …
Die Anpassung großer Sprachmodelle an spezialisierte Domänen ist typischerweise mit hohem Daten- und Rechenaufwand verbunden. Während bisherige Effizienzbestrebungen Datenauswahl und …
Harness Engineering hat sich als wichtige Inference-Time-Technik für LLM-Agenten etabliert, mit dem Ziel, die langfristige Leistung durch Task Decomposition und guided execution zu verbessern. Doch …
Frontier-Sprachmodelle werden schneller in klinische Arbeitsabläufe eingesetzt als die Infrastruktur zu ihrer sicheren Bewertung vorhanden ist. Statische medizinische QA-Benchmarks verpassen die …
Die Vorhersage von Stromverbrauchsspitzen (ELPF), die gleichzeitig Peak-Timing und -Intensität vorhersagt, ist eine Voraussetzung für effektive Grid-Planung und Risikomanagement. Allerdings haben …