Internationale Tech- und KI-Nachrichten, automatisch kuratiert und ins Deutsche übersetzt. Automatische Übersetzung — der Originaltext ist über den Quellenlink verfügbar.
arXiv:2608.13573v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Model (LLM) Serving ist zu einer kritischen Cloud-Workload geworden, und realistische Traces sind wesentlich für die Motivation und …
arXiv:2608.13574v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: LLM-Agenten fungieren zunehmend als Ausführungssysteme, die Tools aufrufen, lokale Zustände ändern, persistente Speicher nutzen und mit externen …
arXiv:2608.13577v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Dieses Positionspapier argumentiert, dass das dominierende Paradigma der KI-Evaluierung (das sich auf übermenschliche autonome Leistung konzentriert …
arXiv:2608.13604v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die Erkennung von Missverständnis ist ein dringendes Problem, da die Kommunikation sich von Echtzeit-Interaktion vor Ort entfernt hat und zunehmend …
arXiv:2608.13565v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) Architekturen skalieren Large Language Models (LLMs), während sie computationale Effizienz durch sparsame Aktivierung …
arXiv:2608.13566v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Post-Training-Papiere, Model Cards und Blog-Posts behandeln häufig Scores auf einer kleinen Anzahl von Coding-Benchmarks (z.B. SWE-bench und …
arXiv:2608.13601v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Active Learning kann Beschriftungskosten durch Auswahl informativer Beispiele reduzieren, aber die unsichersten Beispiele könnten auch am …
arXiv:2608.13564v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die Bewertung von Language-Model-Agenten im großen Maßstab stützt sich zunehmend auf ein zweites Language Model als automatischen Richter, da das …
arXiv:2608.13562v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Moderne Betriebssysteme sehen sich selbst unter routinemäßigen Bedingungen mit Unsicherheit konfrontiert, wobei seltene, bursty und …
arXiv:2608.13598v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Agent-Evaluierung stützt sich fast ausschließlich auf Ergebnis-Metriken wie Erfolgsrate, die erfassen, ob ein Agent erfolgreich ist, aber nicht wie …
arXiv:2608.13567v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Das menschliche Gehirn weist einen bemerkenswerten Grad an funktionaler Spezialisierung auf, wobei unterschiedliche Netzwerke Sprache, formale …
Same Cluster, 33 Points More Utilization: What Changed Was the Order
arXiv:2608.13591v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Hochkonfidente Fehler in Large Language Models werden oft als Beweis für fragile interne Schlussfolgerungen behandelt. Wir untersuchen eine andere …
arXiv:2608.13596v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Heterogene Model Fusion versucht, Modelle zu kombinieren, die sich in Aufgaben, Initialisierungen, Architekturen oder Skalen unterscheiden. Wir …
arXiv:2608.12368v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Übereinstimmung mit menschlichen Urteilen ist ein verbreitetes Proxy zur Bewertung des Alignment großer Language Models (LLMs). Doch Übereinstimmung …
arXiv:2608.12345v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Language Models werden zunehmend als Co-Wissenschaftler eingesetzt, doch ihre Fähigkeit, Forschungsintegrität unter institutionellem Druck zu …
arXiv:2608.12373v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models werden zunehmend in strategischen und beratenden Kontexten eingesetzt, doch ihre Safety-Alignment-Bewertung erfolgt …
arXiv:2608.12385v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Da Large Language Models mehr Anfragen verarbeiten, wird die kumulative Inferenzkosten immer wichtiger im Vergleich zu einmaligen Trainingskosten. …
arXiv:2608.12426v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models werden zunehmend in Szenarien eingesetzt, die gleichzeitige Einhaltung mehrerer expliziter Constraints erfordern – …
arXiv:2608.12389v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Domain-übergreifende Zero- oder Few-Shot-Personalisierung zielt darauf ab, benutzerbevorzugte Antworten in unbekannten Konversationsdomänen aus nur …