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ScarfBench: Benchmarking von AI Agents für Enterprise Java Framework Migration
arXiv:2606.28459v1 Single-Cell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) Clustering ist essentiell zur Identifikation von Zelltypen, aber hohe Dimensionalität, Sparsität, Dropout und technisches Rauschen …
arXiv:2606.28464v1 Bei der Optimierung von neuronalen Netzwerken werden Gradienten-Dynamiken durch kritische Punkte beeinflusst, die aus der Architektur des Modells entstehen. Diese kritischen Punkte …
arXiv:2606.27382v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Während die primäre Funktion von Computern in Berechnung und Verarbeitung liegt, ist der Kernwert des Internets in Austausch und Zusammenarbeit …
DiScoFormer: Ein Transformer für Dichte und Score, über alle Verteilungen hinweg
arXiv:2606.27577v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Diese Arbeit formuliert die Frame-basierte Schnellstraßenrisikobeurteilung als Multi-Agent Scene Graph-Level binäres Klassifikationsproblem, bei …
arXiv:2606.27483v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: LLM-Agenten haben starke Fähigkeiten bei der sequenziellen Entscheidungsfindung demonstriert, bleiben aber bei langfristigen Aufgaben …
arXiv:2606.27593v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Wir stellen ein kategoriales Framework namens ODYSSEY vor zur Konstruktion verifizierbarer, lokal wahrheitsbewahrer Foundation Models als …
arXiv:2606.27381v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Warteschlangenstau, eine schwerwiegende Folge urbaner Verkehrsstaus, tritt auf, wenn Fahrzeugwarteschlangen die Kapazität von Kreuzungen …
arXiv:2606.27440v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Foundation Models für Strukturbiologie haben bemerkenswerte Leistungen bei der Vorhersage biomolekularer Strukturen erzielt und zeigen Potenzial …
arXiv:2606.27578v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Reward Models für Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) vereinigen Präferenzen von Tausenden Annotatoren und passen einen globalen …
arXiv:2606.27449v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Multi-Head Attention teilt konventionell die verborgene Dimension gleichmäßig über alle Heads in jeder Schicht auf und erzwingt eine identische …
arXiv:2606.27558v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Fairness-Messungen in Form disaggregierter Bewertungen stützen sich häufig auf demografische Signale, die rechtlich beschränkt oder kulturell …
arXiv:2606.27561v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Generative Modelle haben bemerkenswerten Erfolg bei der Datensynthese erzielt, doch neueste Fortschritte durch zunehmende Modellskalierung haben …
arXiv:2606.27580v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in Produktion hat nicht immer ein synchrones Reward-Signal. Code-Execution Verifizierer, …
arXiv:2606.27510v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Activation Patching ist das primäre Werkzeug der mechanistischen Interpretierbarkeit. Es ordnet kausale Verantwortung für ein Modellverhalten …
arXiv:2606.27438v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Seit seiner ersten Veröffentlichung im Jahr 2020 ist Darts zu einer weit verbreiteten Open-Source Python-Bibliothek für Zeitreihenanalyse …
arXiv:2606.27443v1 Ankündigung: Neue Arbeit. Abstrakt: Personality Prompting formt die Kommunikation von großen Sprachmodellen, doch ob diese Verhaltensveränderungen objektive Aufgabenergebnisse …
arXiv:2606.26203v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Mit der Verbreitung von AI-Agent-Protokollen bleiben die Governance-Strukturen, die ihre Interoperabilitätsstandards prägen, empirisch untersucht. …
arXiv:2606.26173v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Aktuelle Arbeiten zeigen, dass Large Language Models (LLMs) als semantische Mutations-Operatoren für die evolutionäre Entdeckung von Programmen und …