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In einer neuen Studie wird gezeigt, wie Variationsautoencoder (VAEs) durch die Verwendung hypersphärischer Koordinaten ihre Fähigkeit zur Erkennung von Ausreißern deutlich steigern können. Traditionell werden Daten in ein niedrigdimensionales latentes Vektorformat kodiert, doch bei hoher Dimensionalität wächst das Hypervolumen exponentiell, was die generative Leistung des Modells stark beeinträchtigt. Darüber hinaus liegen die latenten Vektoren eines Standard‑VAE typischerweise auf den „Äquatoren“ einer Hypersphäre, was die Unterscheidung von Anomalien erschwert.

Eine neue Studie aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz hat gezeigt, dass die kognitiven Prozesse großer Sprachmodelle (LLMs) grundlegend anders funktionieren als die menschlichen. Trotz zahlreicher Fortschritte in der Interpretierbarkeit bleiben die genauen Mechanismen, die bei der Problemlösung von LLMs aktiv werden, bislang unklar.

Wir haben uns zurückgehalten – jetzt präsentieren wir unsere Pläne für 2026! Der State of Latent Space ist erschienen.

In einem kürzlich veröffentlichten Beitrag auf arXiv (2601.05811v1) stellen die Autoren neue Verfahren vor, die das rekonstruktive Manifold Learning in Reproducing‑Kernel Hilbert Spaces (RKHS) vorantreiben. Durch die Optimierung einer vektor‑basierten Form des Representer‑Theorems werden Beobachtungen als lineare Kombinationen ihrer Mitbeobachtungen im RKHS rekonstruiert.

Ein neues Verfahren namens Disentangled Distilled Encoder (DDE) wurde vorgestellt, das die Fähigkeit von Variational Autoencodern (VAEs) nutzt, komplexe Bildmerkmale in einem entangled latenten Raum zu repräsentieren. Durch diese Trennung von latenten Dimensionen und generativen Faktoren kann das Modell gezielt auf Multi‑Label‑Out‑of‑Distribution‑(OOD)‑Testdaten reagieren, die aus anderen Verteilungen stammen als die Trainingsdaten.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein völlig neues Sprachmodell vorgestellt, das die Kraft eines Gaußschen Prozesses (GP) mit einem Variational Autoencoder (VAE) kombiniert. Das Modell nutzt ein vollständig latentes, autoregressives Schema, bei dem die zeitliche Dynamik der Beobachtungen in einen kontinuierlichen latenten Raum überführt wird, während die eigentliche Sprachgenerierung parallel über einen nicht-autoregressiven Decoder erfolgt.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein innovatives Deep‑Learning‑Modell vorgestellt, das menschliche Aktivitätspläne unter Berücksichtigung individueller Merkmale wie Alter, Beschäftigungsstatus und anderer relevanter Informationen realistisch generiert. Das Modell, genannt ActVAE, kombiniert einen strukturierten latenten generativen Ansatz mit einer bedingten Architektur, um die Komplexität und Vielfalt des menschlichen Zeitplans adäquat abzubilden.

Mit der rasanten Weiterentwicklung von Rechenressourcen zeigen Large Vision‑Language Models (LVLMs) beeindruckende Leistungen in Wahrnehmung und Logik bei grafischen Benutzeroberflächen (GUI). Doch während sie in englischsprachigen Szenarien stark abschneiden, bleibt ihre Mehrsprachigkeit weitgehend unerforscht – ein Hindernis für weltweite Anwendungen.

Ein neuer Beitrag auf arXiv (2511.18387v1) präsentiert Hyper-Coordinate Implicit Neural Representations (HC‑INR), eine innovative Variante von Implicit Neural Representations (INRs), die die gängigen Engpässe bei der Signaldarstellung überwinden soll.