Suche nach EvolVE | meineki.news

Selbstspiel nur nachhaltig, wenn synthetische Pipeline lernbare Infos liefert

Neue Forschung aus dem arXiv-Preprint arXiv:2603.02218v1 zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) nur dann wirklich durch selbstständige Lern…

arXiv – cs.LG 04.03.2026 05:00

Forschung

EvoX: Adaptive Evolutioniert KI-Optimierung neu

In der Welt der KI-Optimierung hat ein neues Verfahren namens EvoX die Messlatte höher gelegt. Während frühere Ansätze wie AlphaEvolve die…

arXiv – cs.LG 02.03.2026 05:00

Forschung

ArchAgent: KI-gestützte Architekturentdeckung liefert Rekord‑IPC‑Steigerungen

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv demonstriert ArchAgent, ein automatisiertes System zur Entdeckung von Computerarchitekt…

arXiv – cs.AI 27.02.2026 05:00

Forschung

Duel‑Evolve: Optimierung von LLM‑Ausgaben ohne externe Belohnungen

Ein neues Verfahren namens Duel‑Evolve nutzt die eigenen Präferenzen eines großen Sprachmodells, um seine Ausgaben zu optimieren, ohne auf…

arXiv – cs.LG 26.02.2026 05:00

Forschung

LLM-Persona: Dynamische, algebraische Steuerung ohne Feinabstimmung

Eine neue, trainingsfreie Methode namens PERSONA ermöglicht es, die Persönlichkeit von großen Sprachmodellen (LLMs) präzise zu steuern, ohn…

arXiv – cs.AI 18.02.2026 05:00

Forschung

SSLogic: Agentisches Meta‑Synthese‑Framework für logisches RL

Die Skalierung überprüfbarer Trainingssignale bleibt ein entscheidender Engpass für Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR)…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

ContextEvolve: Multi-Agent-Ansatz optimiert Systemcode mit 33 % mehr Effizienz

Ein neuer Beitrag auf arXiv (2602.02597v1) präsentiert ContextEvolve, ein Multi-Agent-Framework, das die Optimierung von Systemcode auf ein…

arXiv – cs.LG 04.02.2026 05:00

Forschung

GeoEvolver: Trainingfreie Multi-Agenten für Earth‑Observation<br/><br/><p>In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird GeoEvolver vorgestellt, ein selbstentwickelndes Multi‑Agenten‑System, das große Sprachmodelle (LLM) ohne jegliche Parameteranpassung befähigt, komplexe Earth‑Observation‑Aufgaben zu bewältigen. Durch gezielte Interaktion erwirbt das System Fachwissen über spezialisierte Werkzeuge und kann so präzise Tool‑Parameter einstellen und Fehler während der Ausführung korrigieren.</p><p>Earth‑Obser

arXiv – cs.AI 04.02.2026 05:00

Forschung

Agentische Evolution: Der Schlüssel zur Weiterentwicklung von LLMs

Mit dem Übergang großer Sprachmodelle (LLMs) von kontrollierten Trainingsdatensätzen in offene, reale Umgebungen entsteht ein grundlegendes…

arXiv – cs.AI 03.02.2026 05:00

Forschung

EvoClinician: Selbstlernender Agent verbessert mehrstufige Diagnosen

In der aktuellen medizinischen KI-Forschung wird häufig ein „One‑Shot“-Modell verwendet, bei dem ein Algorithmus aus einem vollständigen Pa…

arXiv – cs.AI 02.02.2026 05:00

Forschung

Magellan: KI-gestützte Compiler-Optimierung entdeckt neue Heuristiken

Moderne Compiler setzen stark auf von Menschen entworfene Heuristiken, die oft nicht mehr mit der Komplexität aktueller Software und Hardwa…

arXiv – cs.AI 30.01.2026 05:00

Forschung

Neues Deep Researcher-Modell übertrifft führende KI-Agents bei PhD-Forschung

Ein neues KI-System namens Deep Researcher, entwickelt von Forschern auf arXiv, hat bei einer internationalen Benchmark für Doktorandenfors…

arXiv – cs.AI 29.01.2026 05:00

Forschung

EvolVE: KI-gestützte Evolution verbessert Verilog-Design und Optimierung

Der neue EvolVE-Ansatz kombiniert Künstliche Intelligenz mit evolutionären Algorithmen, um die langwierige Verilog-Entwicklung zu beschleun…

arXiv – cs.AI 27.01.2026 05:00

Forschung

LLM-gestützte Evolutionäre Codeoptimierung: PhyloEvolve revolutioniert GPU-Algorithmen

Ein neues Forschungsprojekt namens PhyloEvolve nutzt Künstliche Intelligenz, um wissenschaftliche Berechnungsalgorithmen für moderne GPUs a…

arXiv – cs.AI 22.01.2026 05:00

Forschung

AnyECG: KI-EKG erkennt über 1.100 Krankheiten und prognostiziert Risiken

Die neu entwickelte AnyECG-Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um aus dem Elektrokardiogramm (EKG) ein ganzheitliches Gesundheitsprofil…

arXiv – cs.AI 19.01.2026 05:00

Forschung

LLM-Training neu: Selbstkorrigierende, lange Denkketten steigern Matheleistung

In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle (LLMs) beeindruckende Fortschritte bei komplexen Denkaufgaben gezeigt, insbesondere bei mat…

arXiv – cs.LG 12.01.2026 05:00

Forschung

Neuer selbstüberwachter JKO-Operator beschleunigt Wasserstein-Gradientenflüsse

Wissenschaftler haben einen innovativen, selbstüberwachten Ansatz entwickelt, um die Jordan‑Kinderlehrer‑Otto (JKO) Methode für Wasserstein…

arXiv – cs.LG 12.01.2026 05:00

Forschung

LLM-Verhandlungen: Sprachwahl beeinflusst Ergebnisse stärker als Modellwahl

Sure! Here’s a concise, 5‑sentence summary of the article: 1. The article discusses the growing trend of **remote work** and its impact on…

arXiv – cs.AI 09.01.2026 05:00

Forschung

Trinity: Koordinator für LLMs setzt neue Maßstäbe

Die neueste Veröffentlichung von Trinity präsentiert einen schlanken Koordinator, der die Zusammenarbeit mehrerer großer Sprachmodelle (LLM…

arXiv – cs.LG 05.12.2025 05:00

Forschung

<h1>Genetische Algorithmen verbessern Fairness in ML – Ergebnis hängt von Zielen</h1> <p>Maschinelles Lernen kann unbeabsichtigte Vorurteile in seinen Vorhersagen erzeugen, die besonders marginalisierte Gruppen benachteiligen. Eine bewährte Methode, um solche Verzerrungen zu reduzieren, ist das Reweighting: jedem Datenpunkt wird während des Trainings ein Gewicht zugewiesen, das seine Bedeutung für das Modell bestimmt.</p> <p>In der aktuellen Studie wurden drei Ansätze zum Erzeugen dieser Gewichte verglichen

arXiv – cs.LG 27.11.2025 05:00

Aktuell

Alibaba präsentiert AgentEvolver: KI-Agenten steigern Leistung um 30 %

Im Tongyi‑Lab von Alibaba wurde ein neues Framework namens AgentEvolver entwickelt, das KI-Agenten ermöglicht, eigenständig Trainingsdaten…

VentureBeat – AI 26.11.2025 00:00

Praxis

Agent0: Vollautonomes KI-Framework entwickelt leistungsstarke Agenten ohne Daten

In der KI-Forschung gibt es einen neuen Durchbruch: Agent0, ein vollständig autonomes Framework, das leistungsstarke Agenten ohne externe D…

MarkTechPost 25.11.2025 06:10

Forschung

STATION: Offenes, KI-gesteuertes Forschungsumfeld revolutioniert Wissenschaft

Die neu entwickelte STATION ist ein offenes, multiagentenbasiertes Simulationsumfeld, das ein miniaturisiertes wissenschaftliches Ökosystem…

arXiv – cs.AI 11.11.2025 05:00

Forschung

QuantEvolve: Evolutionäre KI generiert vielfältige Handelsstrategien

Die neue Methode QuantEvolve nutzt ein evolutionäres Framework, um quantitative Handelsstrategien automatisch zu entwickeln. Durch die Komb…

arXiv – cs.AI 22.10.2025 05:00

Praxis

Google präsentiert ReasoningBank: Selbstlernende Agenten mit strategischem Gedächtnis

Google Research hat ein neues Konzept namens ReasoningBank vorgestellt, das es LLM-Agenten ermöglicht, aus eigenen Erfolgen und Fehlern zu…

MarkTechPost 01.10.2025 09:17

Forschung

Um KI zu verstehen, beobachte ihre Entwicklung

Naomi Saphra kritisiert, dass die Forschung zu Sprachmodellen zu sehr auf das fertige Produkt fokussiert. Sie betont, dass das Verständnis…

Quanta Magazine – Machine Learning 24.09.2025 14:45

Forschung

LLM-basierte Code‑Evolution überwindet menschliche SAT‑Lösungen

Neues Forschungsprojekt namens SATLUTION nutzt große Sprachmodelle, um komplette C/C++‑Codebasen zu verbessern. Während frühere Ansätze wie…

arXiv – cs.AI 10.09.2025 05:00

Forschung

KI als Assistent: Wie große Sprachmodelle die Mathematikforschung verändern

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz – mit Durchbrüchen wie AlphaEvolve und Gemini Deep Think – eröffnet Forschern neue, lei…

arXiv – cs.AI 29.08.2025 05:00

Forschung

SC2Arena & StarEvolve: Neuer Benchmark für LLMs in komplexen Entscheidungsaufgaben

Die Bewertung großer Sprachmodelle (LLMs) in anspruchsvollen Entscheidungsaufgaben ist entscheidend, um die strategische Planung und die Ec…

arXiv – cs.LG 15.08.2025 05:00

Finde Modelle, Firmen und Themen

Selbstspiel nur nachhaltig, wenn synthetische Pipeline lernbare Infos liefert

EvoX: Adaptive Evolutioniert KI-Optimierung neu

ArchAgent: KI-gestützte Architekturentdeckung liefert Rekord‑IPC‑Steigerungen

Duel‑Evolve: Optimierung von LLM‑Ausgaben ohne externe Belohnungen

LLM-Persona: Dynamische, algebraische Steuerung ohne Feinabstimmung

SSLogic: Agentisches Meta‑Synthese‑Framework für logisches RL

ContextEvolve: Multi-Agent-Ansatz optimiert Systemcode mit 33 % mehr Effizienz

Agentische Evolution: Der Schlüssel zur Weiterentwicklung von LLMs

EvoClinician: Selbstlernender Agent verbessert mehrstufige Diagnosen

Magellan: KI-gestützte Compiler-Optimierung entdeckt neue Heuristiken

Neues Deep Researcher-Modell übertrifft führende KI-Agents bei PhD-Forschung

EvolVE: KI-gestützte Evolution verbessert Verilog-Design und Optimierung

LLM-gestützte Evolutionäre Codeoptimierung: PhyloEvolve revolutioniert GPU-Algorithmen

AnyECG: KI-EKG erkennt über 1.100 Krankheiten und prognostiziert Risiken

LLM-Training neu: Selbstkorrigierende, lange Denkketten steigern Matheleistung

Neuer selbstüberwachter JKO-Operator beschleunigt Wasserstein-Gradientenflüsse

LLM-Verhandlungen: Sprachwahl beeinflusst Ergebnisse stärker als Modellwahl

Trinity: Koordinator für LLMs setzt neue Maßstäbe

Alibaba präsentiert AgentEvolver: KI-Agenten steigern Leistung um 30 %

Agent0: Vollautonomes KI-Framework entwickelt leistungsstarke Agenten ohne Daten

STATION: Offenes, KI-gesteuertes Forschungsumfeld revolutioniert Wissenschaft

QuantEvolve: Evolutionäre KI generiert vielfältige Handelsstrategien

Google präsentiert ReasoningBank: Selbstlernende Agenten mit strategischem Gedächtnis

Um KI zu verstehen, beobachte ihre Entwicklung

LLM-basierte Code‑Evolution überwindet menschliche SAT‑Lösungen

KI als Assistent: Wie große Sprachmodelle die Mathematikforschung verändern

SC2Arena & StarEvolve: Neuer Benchmark für LLMs in komplexen Entscheidungsaufgaben

🍪 Cookie-Einstellungen

ContextEvolve: Multi-Agent-Ansatz optimiert Systemcode mit 33 % mehr Effizienz

Alibaba präsentiert AgentEvolver: KI-Agenten steigern Leistung um 30 %