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In einem ausführlichen Tutorial wird ein vollständiges Framework für kognitive Agenten vorgestellt, das die Grundlage für die nächste Gener…

Die Vision von Society 5.0 sieht Smart Homes als zentrale Bausteine einer menschenzentrierten Gesellschaft vor. Mit dem raschen Ausbau hete…

In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz immer mehr Aufgaben übernimmt, sorgt die Frage nach dem Fortbestehen menschlicher Berufe für A…

Manipulative Kommunikation – von Gaslighting über Schuldzuweisungen bis hin zu emotionaler Zwangs­ausübung – bleibt für viele Menschen schw…

Der anhaltende Streit zwischen dem Verteidigungsministerium und dem KI‑Unternehmen Anthropic wirft eine zentrale Frage auf: Erlaubt das US‑…

Reinforcement‑Learning‑Forscher haben kürzlich gezeigt, dass Diffusionsmodelle ein vielversprechendes Mittel sind, um multimodale Handlungs…

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) eröffnet federiertes Feintuning die Möglichkeit, Modelle über verteilte Clients hinweg gemeinsa…

In der rasanten Entwicklung von KI-Agenten wird die Fähigkeit, langfristige Erinnerungen zu nutzen, immer wichtiger. Doch bislang fehlt es…

In der Welt des maschinellen Lernens ist das Belohnungslernen, das auf Nutzerpräferenzen basiert, ein zentrales Werkzeug, um Agenten so zu…

Die sichere Navigation auf stark frequentierten Binnengewässern hängt von präzisen Vorhersagen der Schiffsbewegungen ab. Durch den Einsatz…

In der Welt der Reiseplanung stoßen herkömmliche LLM‑Agenten an ihre Grenzen, wenn sie langfristige Reiseziele mit strengen Vorgaben wie Bu…

Model Medicine ist die neuartige Wissenschaft, die sich damit beschäftigt, KI‑Modelle wie biologische Organismen zu verstehen, zu diagnosti…

In der KI-Welt sind Erklärungen zu Feature‑Attributionen ein zentrales Thema, doch viele gängige Methoden liefern oft unzuverlässige Wichti…

In einer neuen Studie wird gezeigt, wie dynamische Datenauswahl das Training von Modellen beschleunigt, ohne die Genauigkeit zu beeinträcht…

Die bedingte Generierung von Zeitreihen ist ein entscheidender Ansatz, um Datenknappheit zu überwinden und kausale Analysen in realen Anwen…

Neuste Fortschritte bei Large Language Models (LLMs) zeigen, dass KI-Systeme erstaunliche Möglichkeiten im automatischen Wissensentdecken b…

In den letzten Jahren haben transformerbasierte Modelle die Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung maßgeblich vorangetrieben. Dabei…

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit wird Matrix Completion mithilfe von tiefen Matrix‑Faktorisierungen – also tiefen linearen neurona…

Ein neu entwickeltes Multi-Agenten-Modell hat gezeigt, dass mathematische Konzepte durch ein Zusammenspiel von Experimenten, Beweisversuche…

In einer neuen Studie von Forschern aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz wurde gezeigt, dass große Sprachmodelle ihre eigene Leistun…

KI-Systeme wandeln sich von Pilotprojekten zu Kernbestandteilen der Geschäftsprozesse großer Unternehmen. Diese Entwicklung spiegelt sich d…

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) zeigen sich immer wieder neue Wege, um mit minimalen Anpassungen maximale Leistung zu erzielen…

Mathematische Rechenmodelle werden heute in Bildung, automatisierten Tutorien und Entscheidungsunterstützungssystemen eingesetzt, obwohl si…

Eine neue Architektur für Transformer‑Modelle, die sowohl Sätze als auch strukturierte Daten gleichzeitig trainiert, wurde vorgestellt. Das…

Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL) hat das Potenzial, große Sprachmodelle (LLM) zu leistungsstarken Agenten zu machen, die komplex…

In einem typischen Vertical Federated Learning (VFL) arbeiten mehrere Teilnehmer zusammen, um ein gemeinsames Modell zu trainieren. Dabei b…

Stein’s Identität ist ein zentrales Werkzeug im maschinellen Lernen, das in generativen Modellen, stochastischen Optimierungen und vielen a…