Internationale Tech- und KI-Nachrichten, automatisch kuratiert und ins Deutsche übersetzt. Automatische Übersetzung — der Originaltext ist über den Quellenlink verfügbar.
arXiv:2609.00002v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: World Models ermöglichen es LLM-Agenten, Umgebungsdynamiken vorherzusagen und vor dem Handeln zu planen. In Textumgebungen muss das Modell …
arXiv:2609.00003v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Machine Unlearning untersucht das Entfernen von Wissen aus einem AI-Modell, wodurch das System ein zuvor erlerntes Konzept vergisst. Trotz schneller …
arXiv:2609.00005v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Finanzbetrugsdelikte, die auf ältere Erwachsene abzielen, erfolgen zunehmend über Text- und Sprachkanäle wie E-Mail, SMS und Telefonanrufe, die sich …
arXiv:2609.00012v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Long-Horizon-Aufgaben sind selten in LLM-Evaluationen, und das aus gutem Grund: Wenn jeder Schritt vom letzten abhängt, zerfällt …
arXiv:2609.00073v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Malaria bleibt eine bedeutende globale Gesundheitsbelastung und macht ständige Forschungsanstrengungen notwendig, um ihre komplexen molekularen …
arXiv:2609.00015v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: AI-Agenten, die von Large Language Models angetrieben werden, entwickeln sich von isolierten Assistenten zu heterogenen Systemen, in denen mehrere …
arXiv:2609.00049v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Post-Training Quantisierung (PTQ) ist essentiell für die Bereitstellung von Large Language Models unter strikten Ressourcenbeschränkungen. …
arXiv:2609.00061v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Reward Post-Training von Diffusion-Generatoren konzentriert unvermeidlich Wahrscheinlichkeitsmasse auf einige wenige reward-bevorzugte Modi, ein Mode …
arXiv:2609.00018v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Informatik-Papiere sind stark auf Diagramme angewiesen: Architekturzeichnungen, System-Flowcharts und Pipeline-Schemata, die oft mehr Informationen …
arXiv:2609.00047v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Graph Prompt Learning ist ein effektives Paradigma, um vortrainierte Graph-Modelle an Downstream-Tasks in ressourcenbegrenzten Szenarien anzupassen. …
arXiv:2609.00028v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Multimodale GUI-Agenten haben sich als vielversprechendes Paradigma für digitale Taskautomation etabliert, doch der Übergang von …
arXiv:2609.00071v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Vorhersagefehler wird weit verbreitet verwendet, um Nuisance-Funktions-Schätzer in kausaler Inferenz zu evaluieren, aber ihre Beziehung zur Leistung …
arXiv:2608.28592v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Models (LLMs) erzielen hohe Punktzahlen bei medizinischen Wissensexamen, doch die reale Onkologie ist kein Wissenstest – sie ist eine …
BenchMIRT: Was messen LLM-Benchmarks eigentlich?
arXiv:2608.28603v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Unified Multimodal Models zielen darauf ab, Any-to-Any-Verständnis und -Generierung über beliebige Modalitäten hinweg zu erreichen. Bestehende …
arXiv:2608.28599v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Klinische Diagnose ist ein schrittweiser, kostenabhängiger Prozess: ein Arzt ordnet Untersuchungen einzeln an, beobachtet die Ergebnisse und …
arXiv:2608.28590v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Large Language Model (LLM) Agenten zeigen Potential zur Automatisierung von Data-Science-Workflows, doch ihre End-to-End-Performance hängt stark vom …
arXiv:2608.28591v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Jüngste Fortschritte in AI unterstützen Wissenschaftler dabei, Durchbrüche in Bereichen wie Mathematik, Medizin und Materialwissenschaften zu …
arXiv:2608.28594v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Konversations-Analytics-Systeme setzen voraus, dass der Benutzer bereits eine gut formulierte Frage hat, und lassen einen Nicht-Experten mit einer …
arXiv:2608.28605v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Jüngste Fortschritte im multimodalen Lernen für Medical-Time-Series-Klassifizierung zeigen die Vorteile der Integration komplementärer Modalitäten …