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Ergebnisse für “DiCT”
Forschung

<h1>LLMs schätzen Schwierigkeitsgrad von Visualisierungsfragen – GPT‑4.1 Modell</h1> <p>Ein neues Forschungsprojekt auf arXiv untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs) die Schwierigkeit von Fragen zur Datenvisualisierung vorhersagen können. Dabei wird speziell das Modell GPT‑4.1‑nano eingesetzt, um aus dem Text der Frage, den Antwortoptionen und dem zugehörigen Bild Informationen zu extrahieren und daraus die Erfolgsquote bei US‑Erwachsenen zu schätzen.</p> <p>Die Studie vergleicht drei unterschiedliche Fe

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLMs meistern Mehrstufige Theoremvorhersage dank struktureller Priors</p> <p>In der automatisierten Beweistechnik stellt die Vorhersage von mehrstufigen Theoremen eine zentrale Herausforderung dar. Traditionelle neuronale‑symbolische Ansätze setzen stark auf überwachungsbasierte, parametrisierte Modelle, die jedoch bei sich wandelnden Theorem-Bibliotheken nur begrenzte Generalisierung zeigen. In einer neuen Studie wird ein komplett trainingsfreier Ansatz vorgestellt, der auf In‑Context‑Learning (ICL) bas

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>LLM-gestützte Schiffswegvorhersage: ShipTraj‑R1 setzt neue Maßstäbe</h1> <p>Durch die jüngsten Fortschritte im Bereich der Verstärkungsoptimierung von Sprachmodellen hat sich die Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) zur logischen Problemlösung deutlich verbessert. Besonders die Methode des Group Relative Policy Optimization (GRPO) hat in verschiedenen Anwendungsfeldern starke Ergebnisse erzielt.</p> <p>Die Anwendung von LLMs auf die Vorhersage von Schiffsrouten blieb bislang weitgehend unerforscht. In

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Chinesisches Datenset Dialogzufriedenheit, Emotionserkennung & Zustandsübergang</h1> <p>Die Zufriedenheit der Nutzer ist ein entscheidender Faktor für Unternehmen, denn sie spiegelt nicht nur die subjektive Bewertung von Servicequalität oder Produkten wider, sondern wirkt sich auch auf die Kundenloyalität und den langfristigen Umsatz aus. Durch die kontinuierliche Beobachtung und Analyse der Emotionen während Interaktionen lässt sich die Zufriedenheit besser vorhersagen und gezielt verbessern.</p> <p>Ak

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Diffusion-MPC in Tetris: Feasibility, Horizon und Kritiker-Alignment analysiert</h1> <p>Forscher haben Diffusion‑basierte Model Predictive Control (Diffusion‑MPC) in einem diskreten, kombinatorischen Umfeld untersucht – konkret im beliebten Spiel Tetris. Dabei wird ein MaskGIT‑ähnlicher Diskret‑Denoiser eingesetzt, um mögliche Platzierungssequenzen zu generieren, und anschließend werden die Kandidaten durch ein Reranking ausgewählt.</p> <p>Die Studie beleuchtet drei zentrale Aspekte: Erstens die Notwend

arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Maschinelles Lernen enthüllt Muster im Brandfluchtverhalten</p> <p>Eine neue Studie, die auf einer umfangreichen MTurk‑Umfrage von Bewohnern in Kalifornien, Colorado und Oregon basiert, nutzt sowohl unüberwachtes als auch überwachtes maschinelles Lernen, um die komplexen Faktoren zu entschlüsseln, die das Verhalten bei Waldbrandflucht bestimmen. Durch Multiple Correspondence Analysis, K‑Modes Clustering und Latent Class Analysis wurden mehrere stabile Untergruppen identifiziert, die sich vor allem durch

arXiv – cs.LG