Internationale Tech- und KI-Nachrichten, automatisch kuratiert und ins Deutsche übersetzt. Automatische Übersetzung — der Originaltext ist über den Quellenlink verfügbar.
LLM-Prompting wird häufig für natürlich formulierte Aufgaben verwendet, ist aber unzuverlässig – es kann bei einigen Testfällen erfolgreich sein, scheitert aber zur Bereitstellungszeit. Wir …
Benchmark-Datenkontamination ist zu einer zentralen Herausforderung in der LLM-Bewertung geworden: Wenn Bewertungsbeispiele in den Trainingsdaten eines oder mehrerer geprüfter Modelle vorkommen, kann …
Spezialisierung schlägt Skalierung: Eine strategische Variable, die die meisten AI-Beschaffungsentscheidungen übersehen
Während Sprachmodelle die wissenschaftliche Forschung durch die Automatisierung von Hypothesengenerierung und Implementierung beschleunigen, entsteht ein neuer Engpass: die Bewertung und Filterung …
Wir stellen den Temporal Contrastive Transformer (TCT) vor, ein Representation-Learning-Framework, das darauf ausgelegt ist, kontextuelle zeitliche Dynamiken in Sequenzen von Finanztransaktionen zu …
Token werden zur Grundeinheit, durch die Foundation Models Informationen zum Verständnis und zur Inferenz darstellen und verarbeiten. Allerdings steht die traditionelle drahtlose Kommunikation, die …
arXiv:2605.20249v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Gaussian-Process (GP)-Kernel sind zentral für Bayes-Optimierung (BO), doch die Gestaltung effektiver Kernel für hochdimensionale Probleme …
arXiv:2605.20247v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Katastrophales Vergessen bleibt ein grosses Hindernis für kontinuierliches Lernen in Large Language Models (LLMs) und Vision-Language Models …
arXiv:2605.20241v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Prompt-Level-Sicherheitsprüfer für Large Language Models verwenden versteckte Zustandsdarstellungen, um sichere von unsicheren Prompts zu …
arXiv:2605.20248v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: In der transdaktiven Einstellung, in der der vollständige Graph beobachtet wird, aber Knotenbeschriftungen nur teilweise verfügbar sind, hat …
arXiv:2605.20188v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Die Empfehlung sicherer und wirksamer Medikamentenkombinationen aus elektronischen Patientenakten (EHRs) ist ein zentrales klinisches …
arXiv:2605.20246v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Kürzlich haben Vision-Language-Model (VLM)-Agenten vielversprechende Fortschritte bei Open-World-Aufgaben gezeigt, wobei erfolgreiche …
arXiv:2605.20242v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Die effiziente Entdeckung von Vorläufer-Additiven ist wesentlich zur Verbesserung der Leistung von Perowskit-Solarzellen, doch der grosse …
arXiv:2605.20240v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Die Diagnose des Batteriezustands verlässt sich heute überwiegend auf elektrochemische Signale, die an den Zellklemmen gemessen werden. Eine …
arXiv:2605.20187v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Das Verständnis von Abhängigkeiten zwischen Variablen ist entscheidend für Interpretierbarkeit und effiziente Generierung in maskierten …
arXiv:2605.20235v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Diffusionsmodelle erzeugen hochdimensionale Daten mit bemerkenswerter Qualität, doch wie ihr Training die Score-Funktion effizient lernt und …
arXiv:2605.20189v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Trotz des bemerkenswerten Erfolgs von Large Language Models (LLMs) stoßen diese beim Einsatz in dynamischen Echtszeitumgebungen auf Engpässe, …
arXiv:2605.20234v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Prior-Data Fitted Networks (PFNs) sind in tabellarischen Kontexten sehr erfolgreich und bewältigen Vorhersageaufgaben im Kontext. Sie sind …
arXiv:2605.20190v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Iterative industrielle Design-Simulations-Optimierung wird durch die CAD-CAE-Semantik-Lücke behindert: die Übersetzung von …
arXiv:2605.18798v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir schlagen nichtparametrische Schätzer für die durchschnittliche Laufzeit (ARL) und durchschnittliche Erkennungsverzögerung (ADD) in schnellster …