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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 …
arXiv:2607.07725v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Genomische Vorhersagemodelle können oft nicht über Institutionen hinweg transferiert werden, weil Sequenzierungspanels an verschiedenen Standorten …
arXiv:2607.07716v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Temporale Graphen sind in realen Anwendungen allgegenwärtig und Temporal Graph Networks (TGNs) haben überlegene Vorhersagegenauigkeit erreicht. Das …
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 …
arXiv:2607.07717v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Bei der Klassifikation von Brustkorb-Röntgenaufnahmen (CXR) kann eine akzeptable Ranking-Leistung seltene Patienten mit positiven Befunden unterhalb …
arXiv:2607.06605v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Conformal Prediction wird in der Wirkstoffforschung eingeführt, um eine ehrliche Zahl zur Modellzuverlässigkeit zu geben: Wähle eine Fehlerrate …
arXiv:2607.06624v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir präsentieren AgentLens, ein produktionsbewertetes Benchmark für interaktive Code-Agenten. Die meisten Code-Agent-Benchmarks reduzieren einen …
arXiv:2607.06628v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Welche Eigenschaften eines teilweise trainierten Netzwerks sind kausal auf ein anderes, unabhängig trainiertes Netzwerk übertragbar? …
arXiv:2607.06609v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir schlagen D2PO (Dynamic Direct Preference Optimization) vor, ein grundsätzliches Framework zur Optimierung von Diffusions-Sampling-Richtlinien …