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arXiv:2609.11998v1 Diffusions-Language-Modelle dekodieren Token parallel, aber ihr bidirektionaler Denoiser schließt den naiven Key-Value (KV) Cache hinter schneller autoregressiver Inference aus. …
arXiv:2609.11987v1 Ein agentengestütztes Coding-System koppelt ein Language Model mit einem Harness: die Tools, Prompts und Control Flow, die ein Chat-Modell in einen autonomen Software-Engineer …
arXiv:2609.11957v1 Ein LLM-Agent agiert in der Welt durch die Ausgabe von Aktionen: Shell-Befehle zum Ausführen, Bearbeitungen zum Anwenden. Eine falsche Aktion schlägt nicht immer laut fehl; sie …
arXiv:2609.11977v1 Co-work-Agenten führen komplexe Workflows aus, die Informationsbeschaffung, Tool-Nutzung, Codierung und Dateiverwaltung über viele Modell-Aufrufe hinweg kombinieren. Da sich Kosten …
arXiv:2609.11961v1 Stress ist ein weit verbreiteter Faktor für psychische Gesundheit und ein Schlüsselziel für Mobile-Health-Interventionen. On-Device Language Models (ODLMs) bieten …
arXiv:2609.11956v1 Nachtraining mit Reinforcement Learning (RL) ist eine kritische Phase bei der Entwicklung von Code-generierenden Large Language Models (LLMs), da es die Einhaltung von Anweisungen …
arXiv:2609.11935v1 Neural Operators wie der Fourier Neural Operator (FNO) erzielen bemerkenswerte Genauigkeit bei der Approximation von Lösungen für partielle Differentialgleichungen (PDEs). …
arXiv:2609.10654v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Das Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) benchmarkt kognitive Generalisierung, die Fähigkeit, abstrakte Regeln aus limitierten Beispielen …
arXiv:2609.10712v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Wir untersuchen, wie Model-Post-Training und Test-Zeit-Inferenzdesign die Generierung von natürlichsprachigen Beweisen für schwierige …
arXiv:2609.10652v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Lungenkrebs ist weltweit eine der Haupttodesursachen, und eine Früherkennung ist entscheidend für die Verbesserung der Patientenprognose und …
arXiv:2609.10629v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) ist eine zentrale Formulierung für kombinatorische Optimierung und hat aufgrund ihrer …
arXiv:2609.10647v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Wir untersuchen die Anwendung von Federated Learning (FL) auf die Innenbrand-Erkennung. Solche Branderkennung-Systeme nutzen Edge-Kameras, die …
arXiv:2609.10737v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Konforme Vorhersage konvertiert Punkt-Vorhersagen in mengenwertige Vorhersagen mit Abdeckungsgarantien unter Austauschbarkeit zwischen …
arXiv:2609.10724v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Die kontinuierliche Bereitstellung von generativen AI-Agenten erfordert mehr als isolierte Aufgabenerfolge. Agenten müssen über wiederholte …
arXiv:2609.10658v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Aktivierungs-Steuerung bietet eine leichtgewichtige Möglichkeit, große Sprachmodelle (LLMs) zu kontrollieren, indem ihre versteckten …
arXiv:2609.10589v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Heteroskedastische Prognose, bei der ein Netzwerk neben einem Standortparameter auch einen Skalierungsparameter schätzt, wird normalerweise durch …
arXiv:2609.10584v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Begrenzt-suboptimale Suche strebt eine Lösung innerhalb eines Faktors w vom Optimum an, während sie den Suchaufwand reduziert. Focal Search (FS) …
arXiv:2609.10657v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Neuronale Netze, die über Memorization hinaus trainiert werden, erleben häufig einen verzögerten Übergang zur Generalisierung, ein Phänomen …
arXiv:2609.10728v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Große Sprachmodelle sind unzuverlässig bei Arithmetik, was ein Problem für klinische Rechner darstellt, wo ein einzelner numerischer Fehler die …
arXiv:2609.10656v1 Ankündigung: Neu. Zusammenfassung: Die Auswahl des LoRA-Rangs für Diffusion-Fine-Tuning erfordert eine Balance zwischen Qualität und Rechenlast. Wir präsentieren eine kontrollierte …