News Radar

Jenseits von Routing-Gewichten: Treue Response-Level-Interpretation von Mixture-of-Experts Reward Models via Contribution Contrast

arXiv:2608.06400v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Reward Models sind zentral für das Lernen aus menschlichen Vorlieben, doch die Identifizierung der Faktoren, die ihre Vorhersagen antreiben, bleibt …

EntropyMoE: Entropie-bewusste Sparse Expert Routing für Tokenizer-freie LLMs

arXiv:2608.06398v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Aktuelle Byte-Level Large Language Models (LLMs) haben Tokenizer-freie Modellierung durch Gruppierung von Bytes in dynamisch große Patches zunehmend …

Interpretierbare unüberwachte Community Detection mit LLM-symbolisierten strukturierten Prozessen

arXiv:2608.06402v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Community Detection ist eine grundlegende Aufgabe in der Graph-Analytik, die darauf abzielt, kohäsive Gruppen von Entitäten mit ähnlichen …

Latente Faktenprüfung: Erkennung von Desinformation durch Activation Engineering

arXiv:2608.06417v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die Ausbreitung von Desinformation online hat die Nachfrage nach skalierbaren Erkennungssystemen vorangetrieben. Während die meisten bestehenden …

Lernen, Middle-Layer Attention in MLLMs zur Visual Token Pruning vorherzusagen

arXiv:2608.06411v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Multimodale Large Language Models (MLLMs) erzielen starke Leistungen in verschiedenen Vision-Language-Aufgaben, aber ihre Effizienz ist durch die …

MiGHT-EHR: Ein Multi-Task Graph Transformer für heterogene temporale elektronische Patientenakten

arXiv:2608.06430v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Das Lernen aus elektronischen Patientenakten (EHRs) hat aufgrund seines Potenzials zur Verbesserung der klinischen Vorhersage erhebliche …

Risikogewusste Entscheidungsrichtlinien für Agenten unter noisy Perception

arXiv:2608.06420v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wahrnehmung in biologischen Systemen ist von Natur aus verrauscht, weshalb Organismen unter Unsicherheit Entscheidungen treffen müssen, bei denen …

Sharding verhindert LLM-Überwachungsfehler und adversarische Ausbeutung

arXiv:2608.06422v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Ein LLM-Richter mit mehr Rechenleistung prüft nicht unbedingt mehr Anforderungen. Wenn ein Aufruf viele Urteile zurückgeben muss, werden einige …

SNI-GNN: SmartNIC-gestütztes Full-Graph GNN Training mit In-Network Embedding Prediction

arXiv:2608.06441v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Full-Graph GNN Training liefert hohe Genauigkeit, skaliert aber schlecht auf Multi-Server-Clustern aufgrund großer, unregelmäßiger Inter-Node …

Auf dem Weg zu Multi-Label Graph Foundation Models: von Single-Vector Representation Learning zu Multi-Semantic Basis Learning

arXiv:2608.06394v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Multi-Label Node Classification ist eine wichtige und anspruchsvolle Aufgabe im Graph Learning, bei der Knoten mehrere Semantiken gleichzeitig …

WebGrader: Training von LLMs für Web Development mit selbstentwickelndem programmatischem Grader

arXiv:2608.06474v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models generieren zunehmend vollständige Websites aus natürlichsprachigen Beschreibungen, und Reinforcement Learning ist zu einem …

Agentic Nesting: Eine neue Methodik für bestehende Enterprise-Application-Integration und Services

arXiv:2608.05159v1 Unternehmensoperationen stützen sich umfassend auf mehrere heterogene Geschäftssysteme und Informationsanwendungen, was zu erheblichen Datensicherungen und Prozessfragmentierung …

Kohärenz-orientierte Traumszenen-Visualisierung

arXiv:2608.05233v1 Träume können emotional intensiv, aber schwer zu kommunizieren sein. Wir beschreiben das Dream Scene Visualiser System, das geschriebene Traumbeschreibungen in eine zeitliche …

PD-GS: Phonem-gesteuerte 3DGS für audio-gesteuerte sprechende Köpfe

arXiv:2608.05218v1 3D Gaussian Splatting ermöglicht schnelle, fotorealistische Rendering von sprechenden Köpfen, doch genaue Lippenklapperung bleibt schwierig: Mundbewegungen sind oft …

PPDL: LLM-basierte Flows als probabilistische Programme

arXiv:2608.05234v1 Der Aufbau zuverlässiger Anwendungen, die große Language Models nutzen, bleibt eine bedeutende Herausforderung. Während LLMs beeindruckende Fähigkeiten in verschiedenen Aufgaben …

Project2Task: Graph-gesteuerte Projektplanung für autonome Forschung

arXiv:2608.05225v1 Forschungs-Agents können zunehmend Literatur durchsuchen, Hypothesen vorschlagen, Code generieren, Experimente durchführen und Manuskripte von einem einzelnen Thema aus verfassen. …

SearchAuditor: Auditing und Zuschreibung von Fehlern in Long-Horizon Search Agents

arXiv:2608.05212v1 Deep Search Agents bewältigen anspruchsvolle Fragen durch lange Web-Interaktionen, ein Prozess der komplex und fragil ist: kleine Reasoning-Fehler können sich durch lange, …

SkillTrace: Multi-Trace-Herkunftsaudit für LLM-Agent Skill Reuse

arXiv:2608.05204v1 LLM-Agent-Ökosysteme wachsen schnell um wiederverwendbare Skills: Multi-Modalitäts-Pakete aus Metadaten, natürlichsprachlichen Anweisungen, Code, Tools, Referenzen und operativen …

Small Foundation Models von menschlicher Kognition und Verhalten

arXiv:2608.05224v1 Große Language Models, die auf menschlichen Verhaltensdaten feinabgestimmt werden, haben sich als Allzweck-Kognitionsproxies etabliert, aber der erforderliche Umfang und ob diese …

Der Ignition Index: Messung der Global Workspace Dynamik in Language Models

arXiv:2608.05160v1 Wir stellen den Ignition Index vor, eine validierte skalare Metrik, die die Alles-oder-Nichts-Zündungsvorhersage der Global Workspace Theory in Transformer-Language-Models …