<p>Rectified Flows: Rekordhafte Stichprobenkomplexität bei generativen Modellen</p> <p>Flow-basierte Generative Modelle haben in letzter Zeit die Diffusionsmodelle in puncto Effizienz übertroffen. In der aktuellen Studie werden sogenannte Rectified Flow Modelle untersucht, die die Transporttrajektorien von der Basisverteilung zur Datenverteilung strikt linear beschränken. Diese strukturelle Einschränkung beschleunigt das Sampling enorm und ermöglicht häufig eine hochwertige Bildgenerierung bereits mit einem

<p>LLM trifft Fuzzy‑TOPSIS: Automatisierte Personalauswahl mit NLP‑Analyse</p> <p>In einem zunehmend wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt ist die Auswahl geeigneter Fachkräfte entscheidend für den Unternehmenserfolg. Eine neue Studie präsentiert ein automatisiertes Personalauswahlverfahren, das fortschrittliche Natural‑Language‑Processing‑Methoden nutzt, um Software‑Engineering‑Bewerber zu bewerten und zu ranken.</p> <p>Für die Analyse wurde ein einzigartiges Datenset erstellt, das LinkedIn‑Profile mit Inform

<p>LLMs schwächeln bei nicht-sequentiellen Anweisungen – RIFT-Test enthüllt Grenzen</p> <p>Ein neues Benchmark-Tool namens RIFT (Reordered Instruction Following Testbed) hat die Schwächen von Large Language Models (LLMs) im Umgang mit komplexen, nicht-linearen Arbeitsabläufen aufgedeckt. Während LLMs zunehmend für anspruchsvolle Aufgaben eingesetzt werden, blieb bislang unklar, wie gut sie Anweisungen in unterschiedlichen Strukturen verarbeiten können.</p> <p>RIFT löst dieses Problem, indem es die Struktur

<p>LLM-Agenten mit Transaktionsanalyse: Mehr Tiefe durch Kontext und Ego-Modelle</p> <p>In der heutigen KI-Landschaft werden große Sprachmodelle (LLM) bereits in Bereichen wie Kundenservice, Bildung und sogar in sozial-psychologischen Studien eingesetzt. Der Wunsch, diese Agenten menschenähnlicher agieren zu lassen, wächst stetig. Dabei stoßen die aktuellen Systeme jedoch an ihre Grenzen: Sie liefern meist statistisch wahrscheinliche Antworten, ohne die tieferen Ziele, emotionalen Konflikte und Motivationen

<p>Decisive Feature Fidelity: Maß für echte vs. synthetische Bildrealität</p> <p>In der heutigen Entwicklung autonomer Fahrzeuge spielt die virtuelle Testumgebung eine zentrale Rolle. Durch fortschrittliche Simulatoren und generative KI‑Modelle wird die visuelle Qualität von synthetischen Bildern stetig verbessert. Dennoch zeigen neueste Untersuchungen, dass ein reines Pixel‑Level‑Fidelity‑Verhältnis nicht ausreicht, um die Zuverlässigkeit von Systemen aus der Simulation in die reale Welt zu übertragen.</p>

<p>GNNs optimieren physikbasierte Simulationen mit weniger Daten</p> <p>Ein neues Forschungsprojekt, veröffentlicht auf arXiv (2512.15767v1), präsentiert einen hybriden Twin-Ansatz, der Graph Neural Networks (GNNs) nutzt, um die Lücken in klassischen physikbasierten Modellen zu schließen. Durch die Kombination von Finite-Elemente‑Simulationen mit datengetriebenen Korrekturen kann die Genauigkeit komplexer, ungestellter Phänomene deutlich verbessert werden, ohne dass riesige Datensätze erforderlich sind.</p>

<h1>China verkauft Elektroautos, muss nun Batterien entsorgen</h1> <p>In August 2025 beschloss Wang Lei, 39 Jahre alt, endlich sein 2016 gekauftes Elektroauto zu verkaufen. Damals war das Fahrzeug eines chinesischen Kompaktmodells, das von staatlichen Subventionen und dem Versprechen der Förderung heimischer Innovationen unterstützt wurde. Heute steht China vor einer neuen Herausforderung: die Entsorgung und das Recycling der Milliarden Batterien, die in den verkauften Fahrzeugen verbaut sind.</p> <p>China