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LoKiFormer: Lokaliätsbewusstseinsachtung mit entkoppeltem Knowledge-Memory für effizientes Large Language Model Pretraining

arXiv:2608.12419v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models (LLMs) haben bemerkenswerte Durchbrüche in vielen Anwendungen erreicht. Allerdings bleiben ihre Architekturen beim Pretraining …

MARCH: Skalierung rekurrenter Memory mit Content-Routed State Anchors

arXiv:2608.12435v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Transformer verdanken ihre starke Long-Context-Abruffähigkeit einem Token-Level-Memory, der mit der Kontextlänge wächst. Diese Flexibilität …

MindMemOS: Eine portable und sich selbst entwickelnde Memory-Betriebsschicht für AI-Agenten

arXiv:2608.12428v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Memory ist eine Kernkomponente von AI-Agenten, die ihnen ermöglicht, Erfahrung zu sammeln, Personalisierung zu bewahren und sich über langfristige …

Multi-Agent-Scheduling mit LLM-unterstützter Contract-Net-Verhandlung für Stream Processing im Mobile Edge Computing

arXiv:2608.12371v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Stream-Processing-Systeme operieren zunehmend über heterogene Mobile-Edge-Cloud-Infrastrukturen, wobei Workload-Volatilität, Ressourcenkonflikte und …

Position: Reasoning ist ein erlernbarer regelbasierter Prozess

arXiv:2608.12325v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Autonomes Reasoning gehört heute zu den wissenschaftlich und wirtschaftlich vielversprechendsten Themen in der AI. Historisch war dies das …

Position: Die Alignment-Community baut unbeabsichtigt ein Zensurinstrumentarium auf

arXiv:2608.12346v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Dieses Positionspapier argumentiert, dass moderne AI-Alignment-Methoden – ursprünglich entworfen, um schädliche Ausgaben zu verhindern – …

Position: Wir brauchen praktische AI-Alignment-Methoden, die menschliches Reasoning widerspiegeln

arXiv:2608.12372v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: AI-Systeme werden zunehmend als Entscheidungshilfen, Entscheidungsvertreter oder autonome Entscheidungsträger eingesetzt. Dieses Positionspapier …

Research Assistant: AstraZenecas Agent-System für F&E

arXiv:2608.12395v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir beschreiben Research Assistant, ein internes LLM-basiertes System, das bei AstraZeneca entwickelt wurde, um Wissenschaftlern und Klinikern bei …

Ein konzeptionelles Framework zur Verfeinerung von Einflusswissen aus Simulationsergebnissen in Cyber-Physical Systems

arXiv:2608.11221v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Cyber-Physical Systems (CPS) werden typischerweise von mehreren Stakeholdern entwickelt, die Artefakte produzieren, die auf ihre spezifischen …

AutoWorldModel-Bench: Ein zustandszentrische Benchmark für automatisierte World-Model-Forschung

arXiv:2608.11216v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: World Modeling ist ein unsicheres Feld: Architekturen, Trainingsziele und Zustandsdarstellungen interagieren auf komplexe Weise, und kein einzelnes …

AI-Datacenter-Energieverbrauch mit Reinforcement Learning senken: Gemessene Stromkontrolle von LLM-Training von einer GPU zur gesamten Flotte

arXiv:2608.11226v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Reinforcement-Learning Post-Training dominiert die moderne Sprachmodell-Entwicklung, doch sein Stromverhalten auf GPU-Hardware wurde nicht …

Eine Route-Umkehrung zu erkennen ist einfacher als zu wissen, ob man sie beheben sollte: Kausal vermittelte Route-Schäden in quantisierter Mixture-of-Experts

arXiv:2608.11212v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Top-k Mixture-of-Experts (MoE) Routing ist diskontinuierlich, daher führt eine deployment-motivierte numerische Störung – simulierte 4-Bit …

Dynamische Steuerung von Multi-LLM-Agent-Systemen für kollaborative Konversationsergebnisse

arXiv:2608.11207v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Wenn zwei LLM-Agenten mit strukturell gegensätzlichen Zielen über mehrere Durchläufe hinweg interagieren, führt das Fehlen einer gemeinsamen …

Prognose von Nebenwirkungen von Activation Steering

arXiv:2608.11227v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Activation Steering modifiziert ein Sprachmodell durch das Hinzufügen einer gelernten Richtung zu seinen verborgenen Aktivierungen, was gezielte …

Von monolithisch zu modular: Segment-level automatische Prompt-Optimierung

arXiv:2608.11219v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Automatische Prompt-Optimierung (APO) schreibt Prompts oft monolithisch um, was ein Verhalten verbessern kann, während andere verschlechtern. Wir …

Nutzung von Agent-Memory zum Aufbau lebenslanger AI-Partner für Materialwissenschaftler

arXiv:2608.11224v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Materialforschung schreitet durch akkumulierte Erfahrung voran – Scripts, die funktionieren, Protokolle, denen man vertraut, Warnungen bei …

Identität von außen: Ein konzeptionelles Framework und Forschungsprogramm für AI-Persönlichkeitsklone

arXiv:2608.11225v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: AI-“Persönlichkeitsklone” erzwingen eine Neubewertung persönlicher Identität in operationalen Begriffen. Wenn wir das schwere Problem des …

LinearKV: Ein gecachter Zustand genügt für positionsunabhängiges Caching in Hybrid-LLMs

arXiv:2608.11231v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: LLM-Serving wird zunehmend durch positionsunabhängiges Caching (PIC) beschleunigt. Bestehende PIC-Methoden sind jedoch für Full-Attention-Modelle …

LLMs in der Process-Diagramm-Technik: Von optimalen PFDs zu validierten P&IDs

arXiv:2608.11220v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Heutzutage wird die Erstellung eines Process-Flow-Diagramms (PFD) und seine anschließende Umwandlung in ein Rohrleitungs- und …

MaSRead: Inhaltsadressiertes Lesen replizierter latenter Speicher

arXiv:2608.11218v1 Ankündigungstyp: neu Abstrakt: Unabhängige Agenten, die im latenten Raum argumentieren, können berechnete Zustände als Key-Value-Cache-Fragmente statt als Text gemeinsam nutzen. …