Internationale Tech- und KI-Nachrichten, automatisch kuratiert und ins Deutsche übersetzt. Automatische Übersetzung — der Originaltext ist über den Quellenlink verfügbar.
arXiv:2607.08782v1 Expert Parallelism ist zum vorherrschenden Paradigma für das Serving von Mixture-of-Experts Modellen geworden. Die Effizienz hängt von den Kommunikations- und Berechnungslatenzen …
arXiv:2607.08894v1 Large Language Model Agenten zeigen Potenzial in Multi-Step-Planungsaufgaben, aber bestehende Ansätze wie LATS und ReAct stützen sich stark auf LLM-Inferenz während der Planung, …
arXiv:2607.08784v1 Föderiertes kontinuierliches Lernen evaluiert, wie verteilte Clients aus sich ändernden Datenströmen lernen und gleichzeitig zuvor gelernte Kenntnisse bewahren. Bestehende …
arXiv:2607.08843v1 In künstlichen und biologischen neuronalen Netzen werden Konzepte oft als konsistente lineare Richtungen im Darstellungsraum kodiert. Im Deep Learning ist diese Idee als Linear …
arXiv:2607.08778v1 Die Alzheimer-Krankheit ist eine komplexe neurodegenerative Erkrankung, die weltweit Millionen von Menschen betrifft. Die Vorhersage der AD-Konversion während der prodromalen Phase …
arXiv:2607.08773v1 Ein rigoroser theoretischer Rahmen für ein grundlegendes Problem der AI-Sicherheit wird präsentiert, nämlich adversariale Robustheit. Insbesondere wird gezeigt, dass das …
arXiv:2607.08883v1 Behavioral Alignment in großen Sprachmodellen maskiert oft fragile interne Sicherheitsdarstellungen. Jüngste Arbeiten deuten darauf hin, dass Verweigerungsverhalten durch …
arXiv:2607.08781v1 Die Kopplung im Flow Matching — die Regel, die Rauschvektoren mit Datenpunkten verbindet — wird typischerweise als Rechenentscheidung behandelt. Gezeigt wird, dass …
arXiv:2607.08779v1 Das Alphabet der signierten Ganzzahlen enthält einen mehr negativen darstellbaren Wert als positiven. Nach Konvention fixiert der Standard-Symmetrische-Integer-Quantisierer seine …
arXiv:2607.08780v1 Mixture-of-Experts Modelle aktivieren nur eine sparsame Teilmenge von Experten pro Token, aber aufeinanderfolgende Tokens aktivieren häufig unterschiedliche Experten — was zu …
arXiv:2607.07753v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Die Modellierung psychologischer Störungen in künstlichen Agenten bietet sowohl einen Testplatz für Computational Psychiatry als auch einen …
arXiv:2607.07759v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Landwirtschaftliche Lieferketten sind anfällig für Störungen durch verknüpfte biophysikalische und wirtschaftliche Systeme. Wir entwickeln ein …
arXiv:2607.07743v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Selbstorganisation ist eine emergente Eigenschaft des Lebens, angetrieben durch das kollektive Verhalten einzelner Komponenten, die auf lokale …
arXiv:2607.07721v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentic Frameworks haben Enterprise AI erheblich vorangebracht, doch Agents bleiben grundlegend reaktiv: Sie …
arXiv:2607.07740v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Moderne LLMs werden zunehmend in Long-Context-Anwendungen wie Retrieval-Augmented Generation, Repository-Level Coding und agentic Workflows …
arXiv:2607.07745v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Während Genauigkeit, Robustheit und Kalibrierung alle essentiell für zuverlässige neurale Netzwerke sind, werden sie oft separat untersucht; die …
arXiv:2607.07718v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Neurale Operatoren sind ein verbreiteter Ansatz zum Erlernen von PDE-Lösungsmaps und zur Beschleunigung numerischer Simulationen. …
arXiv:2607.07719v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Parameter-effizientes Fine-Tuning passt ein großes Sprachmodell günstig an eine Aufgabe an, aber über eine Aufgabensequenz hinweg stapeln …
arXiv:2607.07758v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Foundation Models (FMs) haben Machine Learning von isolierter aufgabenspezifischer Modellentwicklung hin zu Allzweckmodellen transformiert, die auf …
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 …