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arXiv:2605.28862v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Arzneimittelentwicklung ist ein langer und ressourcenintensiver Prozess, der aus mehreren Phasen besteht. Unter diesen Phasen spielt die …
arXiv:2605.28839v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Knowledge-Editing-Methoden wie ROME und MEMIT aktualisieren faktische Assoziationen in Transformer-Modellen durch Änderung von MLP-Gewichten. …
arXiv:2605.28864v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Der Cognitive Categorical Transformer (CCT) ist eine 306M-Parameter-Architektur, die ein vortrainiertes GPT-2 Small Backbone mit kognitiv …
arXiv:2605.28880v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Die Erweiterung von diskreten kausalen Prior-data Fitted Networks für Zeitreihen auf kontinuierliche Zeit lädt dazu ein, den Mechanismus als …
Selbst „Hello World“ hat einen Bug. Vollständige Fehlerfreiheit in Software ist nicht nur schwer, sondern mathematisch beweisbar unmöglich.
Eine Eureka-Maschine, die wie die Natur denkt und erforscht, was AI nicht kann
arXiv:2605.27406v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Strukturierte State-Space-Modelle (SSMs) haben sich kürzlich als vielversprechende Grundlage für Sequenzmodellierung etabliert, wobei Mamba-basierte …
arXiv:2605.27469v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Continual Learning (CL) ist ein praktisches Paradigma zur Nutzung der Kraft von tiefen vortrainierten neuronalen Netzwerken, aber welches …
arXiv:2605.27476v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir charakterisieren die Pre-Softmax-Attention-Matrix $\mathbf{QK^\top}$ in Transformern als assoziative Speichermatrix, die paarweise Zuordnungen …
arXiv:2605.27467v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Traditionelle Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Einheiten arbeiten auf diskreten Zeitschritten und erfassen oft …
arXiv:2605.27470v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Graph-Anomalieerkennung zielt darauf ab, Anomalieknoten in attributierten Graphen zu identifizieren und spielt eine wichtige Rolle in realen …
arXiv:2605.27428v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Edge-Deployments von generativer Inference sehen sich zunehmend zwei praktischen Realitäten gegenüber: Die Pro-Gerät-Pro-Modell-Leistung ist zum …
arXiv:2605.27482v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Während orthogonale Unterraum-Methoden versuchen, Aufgabeninterferenz in Continual Learning (CL) zu mindern, leiden sie oft unter Energiediffusion …
arXiv:2605.27486v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Federated Learning (FL) hat die Perspektiven für multivariate Zeitreihen-Anomalieerkennung (MTSAD) erweitert. Allerdings stellt Benchmarking solcher …
arXiv:2605.27475v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Dezentralisiertes Lernen verbessert Datenschutz, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz durch Verteilung von Daten und Berechnung über Knoten hinweg. Ein …
Hitachi setzt Code-Umschreib-AI zur Behebung von Fabrikausfällen ein
arXiv:2605.27373v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Während intelligente Systeme zunehmend autonomer werden, konzentriert sich die wissenschaftliche Gemeinschaft auf die Schaffung von …
Fine-Tuning-Tests zeigen “Neigung, die Aussagen zuversichtlich als wahr darzustellen”
arXiv:2605.27385v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Federated Reinforcement Learning (FedRL) ermöglicht mehreren Agenten, eine globale Richtlinie gemeinsam zu trainieren, ohne Rohdaten zu teilen, was …
arXiv:2605.27479v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Affective-Computing-Systeme sind zunehmend in pervasiven und interaktiven Umgebungen wie adaptiven Spielen, Hilfstechnologien und …