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Selective Left-Shift: Umwandlung von Test-Time Compute und Difficulty-basierter Kuration in Trainingsdaten für Low-Resource Code Generation

arXiv:2607.07748v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models erzielen starke Code-Generierung für ressourcenreiche Sprachen wie Python und Java, leiden aber unter starken Leistungseinbußen …

SHIFT: Überlebens-Vorhersage aus unvollständigen und heterogenen genomischen Daten

arXiv:2607.07725v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Genomische Vorhersagemodelle können oft nicht über Institutionen hinweg transferiert werden, weil Sequenzierungspanels an verschiedenen Standorten …

Zur Erklärbarkeit von Temporal Graph Networks durch Memory Backtracking und topologische Attribution

arXiv:2607.07716v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Temporale Graphen sind in realen Anwendungen allgegenwärtig und Temporal Graph Networks (TGNs) haben überlegene Vorhersagegenauigkeit erreicht. Das …

Unsicherheits-basierte Selektion für Block-Sparse Attention

arXiv:2607.07724v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Block-Sparse Attention skaliert Sprachmodelle mit langen Kontexten, indem die O(N^2) Softmax durch eine Pro-Abfrage Top-k-Selektion über …

Wer wird bei Long-Tail-Klassifikationen übersehen? Undiagnozierte Untergruppen bei Röntgenaufnahmen des Brustkorbs

arXiv:2607.07717v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Bei der Klassifikation von Brustkorb-Röntgenaufnahmen (CXR) kann eine akzeptable Ranking-Leistung seltene Patienten mit positiven Befunden unterhalb …

Wiederverwendbare Rakete: China fängt erstmals Stufe auf

Eine Raketenstufe fliegt zurück zur Erde und wird auf See aufgefangen: China meldet einen bedeutenden Durchbruch. Wiederverwendbare Raketen sind selten.

Ein stilles Versagen in kalibriertem Virtual Screening: Marginal Conformal Prediction unterdeckt die Minderheitsklasse, und eine klassenbedingte Korrektur stellt sie wieder her

arXiv:2607.06605v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Conformal Prediction wird in der Wirkstoffforschung eingeführt, um eine ehrliche Zahl zur Modellzuverlässigkeit zu geben: Wähle eine Fehlerrate …

AgentLens: Produktionsbewertete Trajektorien-Reviews zur Evaluierung von Coding-Agenten

arXiv:2607.06624v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir präsentieren AgentLens, ein produktionsbewertetes Benchmark für interaktive Code-Agenten. Die meisten Code-Agent-Benchmarks reduzieren einen …

Brown sagt, AI macht Schülerhirne träge, Lehrer sollten bessere Nutzung fördern

Streit um Zwischen-Klausuren verschärft Befürchtungen, dass die Tools Verstand trüben und Betrug erleichtern

Chimera-Interventionen zwischen Trajektorien offenbaren unterscheidbare Rollen von Gewichtsgröße und -richtung beim Grokking

arXiv:2607.06628v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Welche Eigenschaften eines teilweise trainierten Netzwerks sind kausal auf ein anderes, unabhängig trainiertes Netzwerk übertragbar? …

D2PO: Optimierung von Diffusions-Samplern über dynamische Präferenz

arXiv:2607.06609v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir schlagen D2PO (Dynamic Direct Preference Optimization) vor, ein grundsätzliches Framework zur Optimierung von Diffusions-Sampling-Richtlinien …

Deep Reinforcement Learning zur zuverlässigkeitsgestützten bi-objektiven Portfoliooptimierung

arXiv:2607.06610v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Portfoliooptimierung unter Unsicherheit ist inhärent ein mehrzieliges Entscheidungsproblem, das komplexe Wechselwirkungen zwischen Rendite, Risiko, …

Deepfakes: So lassen sich KI-Gesichter besser erkennen

Forscher haben herausgefunden, dass Menschen mit einem kurzen Training deutlich besser darin werden, künstlich erzeugte Gesichter zu entlarven. (KI, Studien)

Fingerabdruck, nicht Blueprint: Wie Positionsschemen die Standard-Spektralalgebra der Attention bestimmen

arXiv:2607.06621v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Der Pre-Softmax-Score eines Attention-Kopfes ist eine bilineare Form score(i,j) = x_i^T M x_j in einem gelernten Operator M = W_q^T W_k. Da M …

GLM 5.2 ist fast so genau wie ein menschlicher Buchhalter

Inertia-1: Eine offene Exploration von Wearable-Motion-Foundation-Modellen

arXiv:2607.06617v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Tragbare Bewegungssensoren bieten ein kontinuierliches und skalierbares Fenster in menschliches Verhalten und Gesundheit, was sie zu einem …

LLM-gesteuerte Task-Semantic-Field-Faktorisierung für Vorhersagen in Industrieprozessen

arXiv:2607.06623v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Prozessindustrien verlassen sich auf Zeitreihenprognosen und Soft-Sensing, um Qualitätsvariablen zu schätzen, die schwer online zu messen sind. …

Treffen Sie Biomni: den kostenlosen und leistungsstarken biomedizinischen AI-Agent, der Daten in Hypothesen umwandelt

Ein von der Stanford University geleitetes Team mit zwei chinesischen Forschern sagte, sie hätten den ersten universellen biomedizinischen AI-Agent entwickelt, der neben menschlichen Wissenschaftlern …

NEST: Bewältigung von Verteilungsverschiebungen auf Datensatzebene über regime-orientierte Mixture-of-Experts

arXiv:2607.06607v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Genaue Langzeitprognosen in komplexen Systemen werden häufig durch Verteilungsverschiebungen auf Datensatzebene beeinträchtigt, bei denen …

Offenes Szenario-Reasoning zur Anpassung von Spezialist-Modellen

arXiv:2607.06625v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Prozessindustrien haben validierte Spezialist-Modelle angesammelt, doch Sensor-Drift, Rohstoffvariation und Regime-Wechsel führen dazu, dass diese …