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Ergebnisse für “Fahrrad”

Bridging Policy and Real-World Dynamics: LLM-Augmented Rebalancing for Shared Micromobility Systems

Die Nutzung von E‑Scootern und Fahrrädern hat sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil des urbanen Verkehrs entwickelt. Damit diese Dienst…

arXiv – cs.LG 03.03.2026 05:00

In einer Nacht entwickelt: Neue macOS-App für LLM-Präsentation

Am vergangenen Wochenende hielt ich einen Vortrag beim Social Science FOO Camp in Mountain View. Das Event folgte dem klassischen Unconfere…

Simon Willison – Blog 25.02.2026 16:46

KI-gestützte Kameras erweitern die Suche nach Fahrradwegblockern in Kalifornien Ein kalifornisches Küstenstädtchen hat seine Bemühungen zur Förderung der Fahrradsicherheit verstärkt, indem es KI-gesteuerte Kameras einsetzt, um Blockaden von Fahrradwegen zu erkennen. Die neue Initiative nutzt die fortschrittliche Bildverarbeitung von Hayden AI, um Verkehrsverstöße in Echtzeit zu identifizieren. Die Kameras werden an sieben städtischen Fahrzeugen installiert und scannen kontinuierlich die Fahrradwege. Sob

Ars Technica – AI 13.02.2026 23:03

FlowSymm: Physikbasierte Graph‑Attention löst fehlende Flussdaten

Ein neues Modell namens FlowSymm, vorgestellt auf arXiv, bietet eine elegante Lösung für das Problem fehlender Flusswerte in Netzwerken. Du…

arXiv – cs.LG 02.02.2026 05:00

KI‑Labore trainieren für Pelikan auf Fahrrad? So erkennt man es!

Immer wenn jemand ein neues SVG eines Pelikans auf einem Fahrrad teilt, taucht die Frage auf, ob die großen KI‑Labore gerade dafür trainier…

Simon Willison – Blog 13.11.2025 16:03

Maschinelles Lernen in Micromobilität: Daten, Methoden & Anwendungen

Micromobilitätssysteme – darunter Fahrräder, E‑Bikes und E‑Scooter – haben sich zu einem unverzichtbaren Bestandteil des urbanen Verkehrs e…

arXiv – cs.LG 25.08.2025 05:00

Qwen3-4B-Thinking: Mini-Model liefert große Leistung – Pelikan auf dem Fahrrad?<br/><p>Der chinesische KI-Hersteller Qwen hat letzte Woche zwei neue 4‑Billionen‑Parameter‑Modelle vorgestellt: Qwen3‑4B‑Instruct‑2507 und sein „Thinking“-Äquivalent Qwen3‑4B‑Thinking‑2507. Trotz ihrer geringen Größe von nur 4 GB im GGUF‑Format zeigen sie eine beeindruckende Leistungsfähigkeit, die weit über das hinausgeht, was man von so kleinen Modellen erwarten würde.</p><p>Der Autor nutzt die 8‑Bit‑Versionen in LM Studio auf

Simon Willison – Blog 11.08.2025 00:59