Internationale Tech- und KI-Nachrichten, automatisch kuratiert und ins Deutsche übersetzt. Automatische Übersetzung — der Originaltext ist über den Quellenlink verfügbar.
arXiv:2606.30709v1 Announce Type: new Abstract: Hierarchical Global Attention (HGA) is a drop-in replacement for dense causal attention in pretrained long-context transformers. HGA preserves the …
arXiv:2606.30846v1 Announce Type: new Abstract: Discovering simulation models for reuse remains a fundamental challenge in Modeling and Simulation (M&S). When many models coexist, identifying …
arXiv:2606.30699v1 Announce Type: new Abstract: Discovering governing equations directly from observational data is a key step towards interpretable scientific machine learning. Current data-driven …
arXiv:2606.30789v1 Announce Type: new Abstract: Group Relative Policy Optimization (GRPO) has become a standard tool for improving the reasoning ability of large language models, yet its training …
arXiv:2606.30778v1 Announce Type: new Abstract: Mapping a chemical reaction network, the graph of minima and transition states (TS) and the elementary reactions connecting them, is the natural …
arXiv:2606.30788v1 Announce Type: new Abstract: Language models are often adapted in stages: a public skill phase, a private memory phase, and a later safety phase that learns to refuse outputs tied …
arXiv:2606.30774v1 Announce Type: new Abstract: We study when natural-language feedback produces improvement beyond the gains obtainable from repeated attempts alone. In multi-turn language agent …
arXiv:2606.30705v1 Announce Type: new Abstract: Deterministic few-step generation succeeds on continuous image latents but collapses to incoherent text on continuous text latents, and we show the …
arXiv:2606.28525v1 Fine-Tuning auf unschädlichen Daten kann Verhaltensweisen, die früher im Training erworben wurden, teilweise rückgängig machen. Sicherheit kann unter gutartigen …
arXiv:2606.28519v1 Das Training von Operator-Learning-Modellen für großskalige Probleme, die durch partielle Differentialgleichungen (PDEs) regiert werden, ist herausfordernd aufgrund des Fluchs der …
arXiv:2606.28467v1 Energieüberwachung auf Geräteebene in Bürogebäuden erzeugt laute Alerts, die nicht-fachkundige Facility Manager schwer nutzen können. Dieses Paper schlägt eine …
arXiv:2606.28406v1 Text-zu-Bild- und multimodale generative Modelle werden zunehmend zur Erstellung wissenschaftlicher Abbildungen verwendet, wie Mechanismusdiagramme, experimentelle Designschemata, …
arXiv:2606.28460v1 Datengetriebene Modellierung in realen Regressionstasks leidet oft unter begrenzten Trainingsproben, hohen Erfassungskosten und verrauschten Beobachtungen. Inspiriert durch die …
arXiv:2606.28471v1 Model Capability ist die zentrale Variable im LLM-Pre-Training, wird aber nie direkt beobachtet: Daten prägen sie prospektiv, während Evaluation sie nur retrospektiv enthüllt und …
arXiv:2606.28514v1 Multimodale Modelle werden zunehmend eingesetzt, um Tasks kollaborativ mit Menschen oder anderen künstlichen Agenten zu lösen. Bestehende Benchmarks zeigen, dass diese Modelle …
arXiv:2606.28441v1 Online-Latent-State-Schätzung stellt eine grundlegende Herausforderung im AI-Bereich dar und dient als grundlegendes Werkzeug für vielfältige Anwendungen, einschließlich …
arXiv:2606.28413v1 Ein Mesh souveräner Agenten hat keine Mitte: keine gemeinsame Uhr, kein gemeinsames Modell und keinen Koordinator zur Datenerfassung oder zum Nachtraining. Seine Kompetenz beruht …
arXiv:2606.28433v1 Ein Ziel der Reinforcement-Learning-Forschung ist das Verständnis von universellen sequenziellen Entscheidungsfindung, wobei Benchmark-Simulatoren als Proxy für das Lernen in …
arXiv:2606.28374v1 LLM-Agenten werden zunehmend ohne Gewichtsaktualisierungen verbessert, indem ein natürlichsprachliches Artefakt entwickelt wird, wie Reflexionen, Workflows, Playbooks, Spickzettel …
arXiv:2606.28444v1 Klassische universelle Approximationssätze etablieren die Ausdruckskraft sigmoidaler mehrschichtiger Perceptrons, aber sie schreiben nicht vor, wie Anfangsgewichte die Geometrie …