Suche nach Generative Models

GraphHull: Erklärbare Graphgenerierung mit Archetypen und lokalen Hüllen

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv präsentiert GraphHull, ein generatives Modell für Netzwerke, das Erklärbarkeit und Genauigkeit verei…

arXiv – cs.LG 26.02.2026 05:00

Forschung

Transportbasierte Modelle beschleunigen stochastische Schließungsmodelle

In der Welt der generativen KI haben Diffusionsmodelle einen hohen Standard für Bild- und Datengenerierung gesetzt. Sie liefern qualitativ…

arXiv – cs.LG 20.02.2026 05:00

Forschung

Neue Methode zur Unsicherheitsquantifizierung bei generativen Modellen

In einem wichtigen Schritt zur Vertrauenswürdigkeit generativer Modelle präsentiert ein neues Forschungsprojekt einen flexiblen Ansatz zur…

arXiv – cs.LG 17.02.2026 05:00

Forschung

Neues Framework SDM optimiert Sampling bei Diffusionsmodellen

Diffusionsbasierte Generative Modelle haben in den letzten Jahren beeindruckende Ergebnisse erzielt, doch ihre praktische Anwendung bleibt…

arXiv – cs.LG 16.02.2026 05:00

Forschung

Temper-Then-Tilt: Prinzipielle Entlernen-Strategie für generative Modelle

In einer neuen Studie von Forschern auf arXiv wird ein innovativer Ansatz zum Entlernen großer generativer Modelle vorgestellt. Anstatt her…

arXiv – cs.LG 12.02.2026 05:00

Forschung

PromptSplit: Prompt-basierte Unterschiede in generativen Modellen aufdecken

In der rasanten Entwicklung von KI‑Modellen, die aus Texten Bilder, Texte oder Bildunterschriften generieren, wird die Vielfalt der Modelle…

arXiv – cs.LG 05.02.2026 05:00

Forschung

Riemannische Bayessche Inferenz reduziert Memorisation in generativen Modellen

Moderne generative Modelle können beeindruckend realistische Bilder erzeugen, doch die Balance zwischen Auswendiglernen und Generalisierung…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

Forschung

Verlässliche Unsicherheitsabschätzungen für generative Modelle

Moderne konditionale Generative Modelle können aus Eingabevariablen hochdimensionale Verteilungen erzeugen und damit realistische Stichprob…

arXiv – cs.LG 02.02.2026 05:00

Forschung

Ambient Dataloops: Iteratives Dataset-Refinement für bessere Diffusionsmodelle

In einer neuen Studie aus dem arXiv-Repository wird ein innovatives Verfahren namens Ambient Dataloops vorgestellt, das die Qualität von Da…

arXiv – cs.LG 23.01.2026 05:00

Forschung

CrowdLLM: Digitale Bevölkerungen mit LLMs und generativen Modellen

Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) wächst das Interesse an digitalen Bevölkerungen, die in Bereichen wie Sozialsimulation, Crowd…

arXiv – cs.AI 15.01.2026 05:00

Forschung

Optimale Kontrolle für terminale Constraints in Flow-Modellen

In einer bahnbrechenden Studie wird gezeigt, wie man mit vortrainierten, flow‑basierten Generativmodellen gezielt aus Verteilungen mit term…

arXiv – cs.LG 15.01.2026 05:00

Forschung

Kreativität in KI: Emergenz aus domänenspezifischen Generativmodellen

In der aktuellen Forschung wird Kreativität in künstlicher Intelligenz häufig anhand von Messgrößen wie Neuheit, Vielfalt oder Nützlichkeit…

arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00

Forschung

GenCtrl: Formaler Leitfaden zur Kontrolle generativer Modelle

Mit der zunehmenden Allgegenwart generativer Modelle wächst der Wunsch nach präziser Steuerung des Erzeugungsprozesses. Doch während Prompt…

arXiv – cs.AI 12.01.2026 05:00

Forschung

LEGATO: Kontinuierliches Vergessen von Identitäten in generativen Modellen

Die Möglichkeit, generative Modelle gezielt von sensiblen oder urheberrechtlich geschützten Daten zu befreien, hat sich zu einer Schlüsselt…

arXiv – cs.LG 09.01.2026 05:00

Forschung

LeMat-GenBench: Einheitliches Benchmark für generative Kristallmodelle

Generative Machine‑Learning‑Modelle versprechen, die Entdeckung neuer Materialien durch inverse Design von anorganischen Kristallen zu besc…

arXiv – cs.LG 05.12.2025 05:00

Forschung

Modality‑Decoupled Experts verhindern Modalfall bei multimodalen Modellen

Ein neues Verfahren namens Modality‑Decoupled Experts (MoDE) löst ein bislang wenig beachtetes Problem in multimodalen Lernsystemen: das „i…

arXiv – cs.AI 04.12.2025 05:00

Forschung

SODA ADVANCE nutzt soziale Netzwerke und KI zur Passwortstärkeanalyse

In einem neuen Forschungsbeitrag wird das Tool SODA ADVANCE vorgestellt, das die Bewertung der Passwortstärke durch die Rekonstruktion von…

arXiv – cs.AI 24.11.2025 05:00

Forschung

FedGen-Edge: Federated Learning für generative KI – weniger Daten, mehr Personalisierung

Ein neues Forschungspapier präsentiert FedGen-Edge, ein Framework, das das Training großer generativer Modelle in federierten, geräteübergr…

arXiv – cs.LG 18.11.2025 05:00

Forschung

Radial Compensation: Stabilisiert generative Modelle auf Riemannschen Mannigfaltigkeiten

In der neuesten Veröffentlichung auf arXiv (2511.14056v1) wird ein bahnbrechender Ansatz vorgestellt, der generative Modelle auf gekrümmten…

arXiv – cs.LG 19.11.2025 05:00

Forschung

Diffusionsmodelle überzeugen: 5 % Dublin-Daten reichen für Transfer‑Learning

Die Verfügbarkeit von Flugtrajektorien ist für die Entwicklung und Validierung moderner Luftverkehrsmanagement‑Lösungen unverzichtbar. In v…

arXiv – cs.LG 07.11.2025 05:00

Forschung

Generative Modelle revolutionieren die Erstellung synthetischer Daten

Die neuesten Entwicklungen in generativen Modellen – darunter Large Language Models, Diffusion‑Modelle und generative adversarial networks…

arXiv – cs.LG 28.08.2025 05:00

Forschung

Latent Graph Learning verbessert generative Modelle neuronaler Signale

Forscher haben ein neues Verfahren namens Latent Graph Learning entwickelt, das die zeitlichen Interaktionsgraphen und die höhere Struktur…

arXiv – cs.LG 26.08.2025 05:00

Forschung

SBGD verbessert Graph Diffusion Generative Models durch stochastische Blockdiffusion

Graph‑Diffusion‑Generative‑Modelle (GDGMs) haben sich als leistungsstarke Werkzeuge zur Erzeugung hochwertiger Graphen etabliert. Ihre brei…

arXiv – cs.LG 21.08.2025 05:00

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Diffusionsmodelle überzeugen: 5 % Dublin-Daten reichen für Transfer‑Learning

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Diffusionsmodelle überzeugen: 5 % Dublin-Daten reichen für Transfer‑Learning