<h1>KI dominiert Radar-Trends: Wie man im November 2025 den Überblick behält</h1> <p>Im November 2025 hat die Künstliche Intelligenz die Landschaft der Radar-Trends so stark geprägt, dass die klassische Kategorisierung zunehmend an ihre Grenzen stößt. Immer mehr Entwicklungen lassen sich nicht mehr eindeutig einer Disziplin zuordnen, sondern überschneiden sich zwischen KI, Programmierung, Betrieb und sogar biologischen Anwendungen.</p> <p>Die Frage, ob ein bestimmter Trend unter „KI“, „Programmierung“, „Bet

<p>MLLMs nutzen Bilder statt Text für 87,5 % bessere Kaufvorhersage</p> <p>Ein neues arXiv‑Papier beleuchtet, wie multimodale große Sprachmodelle (MLLMs) Nutzerverhalten interpretieren und welche Darstellungsform am effektivsten ist. Die Autoren stellen die Plattform <strong>BehaviorLens</strong> vor, ein Benchmarking‑Framework, das Transaktionsdaten in drei unterschiedlichen Modalitäten präsentiert: als Textabschnitt, als Streudiagramm und als Flussdiagramm.</p> <p>Durch die Analyse eines realen Kaufsequen

<h1>LogHD: Logarithmische Klassenskalierung erhöht Robustheit und Effizienz von HDC</h1> <p>Hyperdimensional Computing (HDC) ist ideal für Systeme mit begrenztem Speicher, geringer Energieaufnahme und hoher Zuverlässigkeit. Das klassische „ein Prototyp pro Klasse“-Modell benötigt jedoch Speicher proportional zu <em>O(C·D)</em>, wobei <em>C</em> die Anzahl der Klassen und <em>D</em> die Dimensionalität der Hypervektoren ist. Diese Speicherintensität limitiert die Einsatzmöglichkeiten von HDC in ressourcenbes

<h1>LLMs stärken die kognitive Wissenschaft: Neue Wege der Integration</h1> <p>Die kognitive Wissenschaft steht vor komplexen Aufgaben, wenn es darum geht, Wissen zu bündeln und Konzepte klar zu definieren. Diese Herausforderungen entstehen vor allem durch die vielschichtige, interdisziplinäre Natur des Feldes. In jüngerer Zeit haben Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz – insbesondere die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) – neue Möglichkeiten eröffnet, diese Probleme anzugehen.</p> <p>E

<p>LLMs liefern keine bahnbrechenden Lösungen für Bin‑Packing – Studie klärt</p> <p>Eine neue Analyse auf arXiv (2510.27353v1) untersucht die Rolle von Large Language Models (LLMs) bei der Lösung des Bin‑Packing‑Problems. Frühere Berichte hatten nahegelegt, dass LLM‑basierte genetische Algorithmen innovative Heuristiken generieren könnten, die neue Einsichten in die Online‑Bin‑Packing‑Probleme unter einheitlichen und Weibull‑Verteilungen bieten. Die aktuelle Studie prüft diese Behauptung eingehend.</p> <p>D

<p>Welche ML-Projekte bringen wirklich Jobs und Interviews</p> <p>In diesem Artikel erfahren Sie, welche Machine‑Learning‑Projekte bei Arbeitgebern Eindruck machen und Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch sowie eine feste Anstellung erhöhen.</p> <p>Der Beitrag beleuchtet konkrete Beispiele, die sowohl technische Kompetenz als auch praktische Anwendbarkeit demonstrieren und damit den Unterschied zwischen einem guten und einem herausragenden Portfolio ausmachen.</p>

<p>Intuit lernt aus Fehlern: KI-Agenten für Finanzen mit Vertrauen aufbauen</p> <p>Intuit hat mit der neuesten QuickBooks-Version ein neues System namens Intuit Intelligence vorgestellt, das spezialisierte KI-Agenten koordiniert, um Aufgaben wie die Einhaltung von Umsatzsteuervorschriften und die Lohn- und Gehaltsabrechnung zu übernehmen.</p> <p>Diese Agenten ergänzen die bereits vorhandenen Buchhaltungs- und Projektmanagement-Agenten und bieten zudem eine einheitliche Schnittstelle, über die Nutzer mit nat