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Ein neues arXiv-Papier präsentiert DEPO, ein innovatives Verfahren zur Optimierung von Large Reasoning Models (LRMs). Durch die Einführung eines Online‑Schwierigkeitsestimators werden Trainingsbeispiele vor dem Rollout‑Schritt selektiv gefiltert, sodass Rechenressourcen gezielt auf die vielversprechendsten Fälle konzentriert werden.

Ein neues Forschungsprojekt namens InfoReasoner zeigt, wie große Sprachmodelle ihre Fähigkeit zur aktiven Informationssuche verbessern können. Durch die Einführung einer synthetischen Belohnung, die den semantischen Informationsgewinn misst, wird das Modell dazu angeregt, gezielt nach relevanten Daten zu suchen und dadurch sein Wissen zu erweitern.

Ein neuer Ansatz namens OmegaUse verspricht, die Interaktion zwischen Mensch und Computer grundlegend zu verändern. Der Agent ist darauf ausgelegt, Aufgaben sowohl auf mobilen Geräten als auch auf Desktop‑Systemen selbstständig auszuführen und damit die Produktivität in vielen Alltagsszenarien zu steigern.

In der Forschung zu 3‑D‑Bewegungen stoßen herkömmliche Modelle oft an ihre Grenzen, weil sie schwer zu interpretieren sind. Das erschwert die gegenseitige Verbesserung von Generierung und Analyse, zwei Aufgaben, die eng miteinander verknüpft sind.

Die neueste Veröffentlichung von M^4olGen präsentiert einen zweistufigen Ansatz zur Erzeugung von Molekülen, die exakt mehrere physikochemische Eigenschaften erfüllen. Im ersten Schritt generiert ein Multi-Agenten-Reasoner fragmentbasierte Prototypen, die nahe an der zulässigen Lösungsregion liegen. Anschließend optimiert ein RL‑basiertes Optimierungsmodul, das mit Group Relative Policy Optimization (GRPO) trainiert wurde, die Moleküle in einer fein abgestimmten, mehrstufigen Schleife, um die Abweichungen der Zielwerte zu minimieren und gleichzeitig die Komplexität der Änderungen zu kontrollieren.

Mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit von VLM‑basierten Computer‑Using Agents (CUAs) wird die präzise Entscheidungsfindung auf Schritt‑Ebene zum entscheidenden Engpass für den Einsatz in realen Arbeitsabläufen. Fehler in langen Sequenzen häufen sich rasch, und irreversible Aktionen können unerwünschte Folgen haben. Deshalb sind Kritikmodelle gefragt, die jede Aktion vor ihrer Ausführung bewerten.

In einer bahnbrechenden Studie zeigen Forscher, dass Verstärkendes Lernen (RL) die Erstellung von Röntgenberichten und die visuelle Zuordnung in der Radiologie deutlich verbessert. Durch die Kombination von RL mit einem vision‑language‑Modell (VLM) namens RadVLM, das auf der Qwen3‑VL‑Architektur basiert, konnten die Autoren die Qualität der automatisierten Berichte auf ein neues Niveau heben.

Reinforcement‑Learning‑Posttraining optimiert üblicherweise nur einen einzigen Skalarwert und nutzt dabei kaum die Struktur, wie Lösungen tatsächlich erzeugt werden. In einer neuen Studie wurde untersucht, ob ein zusätzlicher, skalierter Hinweis auf eine „kanonische“ Lösungsreihenfolge – der Reihenfolge, die ein klassischer Solver nutzt – die Leistung verbessern kann, selbst wenn das Modell zuvor auf zufälligen Lösungssequenzen feinabgestimmt wurde.

In einer wegweisenden Veröffentlichung zeigen Forscher, dass große Sprachmodelle (LLMs) zunehmend Einfluss auf menschliche moralische Entscheidungen nehmen. Bisher lag der Fokus jedoch vor allem auf der Bewertung dieser Entscheidungen, während die aktive Steuerung noch wenig erforscht ist.

Ein neues Trainingsframework namens Co‑EPG wurde vorgestellt, das die Planung und das Grounding von autonomen GUI‑Agenten in einem selbstiterativen Prozess zusammenführt. Durch die gleichzeitige Optimierung beider Komponenten soll die Leistungsfähigkeit der Agenten nachhaltig gesteigert werden.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) präsentiert ein innovatives Planner‑Centric Framework, das die bekannten Schwächen des ReAct‑Ansatzes überwindet. Während ReAct auf schrittweise Entscheidungen setzt und dadurch häufig in lokalen Optimierungsfallen stecken bleibt, setzt das neue Modell auf eine globale Directed‑Acyclic‑Graph‑Planung (DAG). Dadurch können komplexe Anfragen effizienter analysiert und ausgeführt werden.

In der E‑Commerce‑Suche steht die Vorhersage der Relevanz zwischen Suchanfrage und Produkt im Mittelpunkt. Während BERT‑basierte Modelle exzellente semantische Übereinstimmungen liefern, fehlt ihnen die Fähigkeit zu komplexen Überlegungen. Der neue Ansatz TaoSR1 nutzt große Sprachmodelle (LLMs) direkt für diese Aufgabe und löst dabei zentrale Probleme wie Fehlerakkumulation bei Chain‑of‑Thought‑(CoT)‑Logik, falsche Aussagen (Halluzinationen) und die praktische Einsatzfähigkeit.

Mit dem Aufkommen autonomer Agenten, die zunehmend in der Lage sind, grafische Benutzeroberflächen (GUIs) zu verstehen und zu bedienen, entsteht eine neue Ära der automatisierten Aufgabenerfüllung. Reinforcement Learning (RL) hat sich dabei als effektives Mittel erwiesen, die Leistung dieser Agenten in dynamischen, interaktiven GUI‑Umgebungen zu steigern.