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Ergebnisse für “Logische Regeln”

LLMs bleiben regelkonform trotz emotionaler Einflüsse

Eine aktuelle Untersuchung von Forschern aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz hat ein überraschendes Ergebnis geliefert: Trotz der b…

arXiv – cs.AI 30.01.2026 05:00

Tensor Logic vereint Datalog und neuronale Netzwerke – Forschungsergebnisse

Die Vereinigung von symbolischem Logiksystemen und neuronalen Netzwerken bleibt eines der zentralen Probleme der künstlichen Intelligenz. S…

arXiv – cs.AI 27.01.2026 05:00

Syllogismen als Test: LLMs zeigen evolutionäre Logik

In einer neuen Studie wird untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) die gleiche logische Entwicklung durchlaufen wie der menschliche Denkp…

arXiv – cs.AI 27.01.2026 05:00

Quanten-Schaltkreis-Modelle ermöglichen differenzierbare logische Inferenz

Ein neuer Ansatz aus dem Bereich der Quanteninformatik, die sogenannten Quantum Circuit Reasoning Models (QCRM), erweitert die bisher auf E…

arXiv – cs.AI 10.12.2025 05:00

PretopoMD: Neuer Algorithmus für Mischdaten-Clustering ohne Dimensionsreduktion

Die kürzlich veröffentlichte Studie von PretopoMD stellt einen innovativen Ansatz vor, der das Clustering von Mischdaten ohne herkömmliche…

arXiv – cs.AI 04.12.2025 05:00

Neues Verfahren liefert garantiert optimale neuronale Erklärungen

In einem wegweisenden Beitrag zur Erklärbarkeit von Deep‑Learning‑Modellen präsentiert ein Forschungsteam ein völlig neues Framework, das g…

arXiv – cs.AI 27.11.2025 05:00

<h1>PN-GNN: Logische Ausdruckskraft von GNNs durch Pfadnachbarn erhöhen</h1> <p>Ein neuer Beitrag auf arXiv (2511.07994v1) präsentiert die Path‑Neighbor enhanced GNN (PN‑GNN), eine Methode, die die logische Ausdruckskraft von Graph Neural Networks (GNNs) für Knowledge‑Graph‑Reasoning deutlich steigert.</p> <p>Derzeit beschränken sich viele Untersuchungen zur Ausdruckskraft von GNNs auf einfache, ein‑Relationen‑Graphen. Dadurch fehlt die Möglichkeit, komplexe logische Regeln in Knowledge Graphen abzubilden.

arXiv – cs.AI 12.11.2025 05:00

Neuro-Symbolische Logik: Diffusionsmodell löst komplexe Rätsel

Ein neues Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz kombiniert die generative Kraft von Diffusionsmodellen mit neuro-symbolisch…

arXiv – cs.AI 25.08.2025 05:00