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Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz führt zu einer strukturellen Transformation, bei der agentische Systeme – autonome Agenten…

Reinforcement Learning mit verifizierbaren Belohnungen (RLVR) hat sich als wirkungsvolle Technik zur Verbesserung der Denkfähigkeiten große…

Wissenschaftliche Übersichtsarbeiten sind unverzichtbar, doch sie geraten schnell veraltet, wenn neue Studien veröffentlicht werden. Der ra…

Large Language Model (LLM)-Agenten werden zunehmend in komplexen, mehrstufigen Arbeitsabläufen eingesetzt, die Planung, Tool‑Nutzung, Refle…

Die rasante Verbreitung von Künstlicher Intelligenz, insbesondere von Large Language Models, verändert die Forschung grundlegend. KI‑gestüt…

Benchmarks bilden das Fundament moderner KI‑Forschung, indem sie Reproduzierbarkeit, Vergleichbarkeit und wissenschaftlichen Fortschritt er…

Unternehmen investieren Milliarden in KI‑Agenten und zugehörige Infrastruktur, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Trotz dieser Investition…

Reinforcement‑Learning‑Post‑Training ist heute unverzichtbar, um große Sprachmodelle (LLMs) zu verfeinern. Dabei wird die Effizienz zunehme…

Ein neues Positionspapier auf arXiv betont, warum offene, kompakte KI-Modelle für die kreative Unabhängigkeit in der interaktiven Kunst ent…

Eine Kooperation aus EPFL, ETH Zürich und dem Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) hat ein völlig offenes KI-Modell namens Apertus v…

Die Konstruktion von Choice‑Netzwerken ist ein entscheidender Schritt, um strukturelle Verzerrungen bei der Booleschen Optimierung, Gleichw…