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LLM-Agenten nutzen strukturierte Ausführungsgraphen für Workflows

Große Sprachmodelle (LLMs) werden zunehmend eingesetzt, um wissenschaftliche Arbeitsabläufe zu automatisieren. Ihre Integration mit heterog…

arXiv – cs.AI 23.02.2026 05:00

Aktuell

Code Metal sammelt 125 Mio. $ für KI‑gestützte Modernisierung der Verteidigung

Das in Boston ansässige Unternehmen Code Metal hat kürzlich 125 Millionen US-Dollar an Kapital aufgenommen, um die Modernisierung von Verte…

Wired – AI (Latest) 19.02.2026 19:30

Forschung

Neues KI-Modell entdeckt vielversprechende Metallhydride für Wasserstoffspeicherung

Ein innovatives KI-Framework kombiniert kausale Entdeckung mit einem schlanken generativen Machine‑Learning‑Modell, um neue Metallhydride z…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

Forschung

KI-gestütztes Design beschleunigt 3D-Druck von NASA-Aluminium

In einer bahnbrechenden Studie aus dem arXiv-Repository (2601.17587v1) zeigen Wissenschaftler, wie KI-gestütztes, adaptives Experimentdesig…

arXiv – cs.AI 27.01.2026 05:00

Forschung

GameTalk: LLMs lernen strategische Gespräche – neue Maßstäbe gesetzt

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert GameTalk, ein Framework, das große Sprachmodelle (LLMs) darauf trainiert, strategisch…

arXiv – cs.AI 26.01.2026 05:00

Forschung

KI-Modell vorhersagt Wasserhaftigkeit von lasergeprägten Metalllegierungen

Ein neues KI-Framework kann die Wasserhaftigkeit von lasergeprägten Metalllegierungen präzise vorhersagen. Durch die Kombination von experi…

arXiv – cs.LG 21.01.2026 05:00

Forschung

METAL: Mit wenigen linearen Schichten Sprachen in multimodale Modelle einbinden

Multimodale KI‑Modelle zeigen bisher vor allem im Englischen beeindruckende Ergebnisse, weil dort reichlich Bild‑Text‑ und Audio‑Text‑Daten…

arXiv – cs.LG 16.01.2026 05:00

Forschung

<h1>MOF-LLM: LLM-Framework für 3D-Strukturvorhersage von Metall-Organischen Rahmen</h1> <p>Metal‑organische Rahmen (MOFs) sind poröse Kristalle, die in Bereichen wie CO₂‑Abscheidung und Medikamentenabgabe eingesetzt werden. Trotz ihrer Bedeutung bleibt die genaue Vorhersage ihrer dreidimensionalen Struktur ein schwieriges Problem. Forscher haben nun MOF‑LLM entwickelt, ein erstes Large‑Language‑Model‑Framework, das speziell für die blockweise Vorhersage von MOF‑Strukturen optimiert ist.</p> <p>Das Training

arXiv – cs.LG 15.01.2026 05:00

Aktuell

KI analysiert Sprache erstmals genauso gut wie ein menschlicher Experte

Wenn Sprache das ist, was uns menschlich macht, stellt sich die Frage, was es bedeutet, dass große Sprachmodelle nun über „metalinguistisch…

Wired – AI (Latest) 14.12.2025 07:00

Forschung

ML steigert Vorhersage der Dimensionalität bei hybriden Metallhalogeniden

Ein neues maschinelles Lernframework verspricht, die Vorhersage der strukturellen Dimensionalität von hybriden Metallhalogeniden (HMHs) deu…

arXiv – cs.LG 08.12.2025 05:00

Forschung

KI-Framework erklärt Materialverhalten: 32 Datenpunkte reichen für 88% Genauigkeit

In der Industrie steht die Einführung von Künstlicher Intelligenz für Ingenieurwesen (AI4E) vor zwei großen Hindernissen: der Mangel an hoc…

arXiv – cs.LG 03.12.2025 05:00

Forschung

KI beschleunigt Blechformung: Bayesianische Optimierung reduziert Expertenaufwand

Numerische Simulationen haben den industriellen Designprozess revolutioniert, indem sie Prototyping-Kosten senken und die Anzahl der Design…

arXiv – cs.AI 01.12.2025 05:00

Forschung

Neuer Autoencoder ermöglicht gezielte DNA‑ und Peptid‑Designs

Ein neues Modell namens PrIVAE, ein geometry‑preserving Variational Autoencoder, verspricht die nächste Generation des biologischen Sequenz…

arXiv – cs.AI 19.09.2025 05:00

Forschung

PKG-DPO: Physik‑Wissensgraphen verbessern KI in Naturwissenschaften

Die Weiterentwicklung von KI‑Systemen in den Naturwissenschaften erfordert, dass die Modelle nicht nur komplexe, mehrphysikalische Phänomen…

arXiv – cs.AI 27.08.2025 05:00

Forschung

Effizientes kontinuierliches Lernen für Schweißqualitätsvorhersage mit OOD‑Erkennung

In der modernen Fertigung spielt das Gasmetall-Schweißverfahren (GMAW) eine zentrale Rolle. Trotz großer Fortschritte bei maschinellen Lern…

arXiv – cs.LG 26.08.2025 05:00

Forschung

Metalearning beschleunigt AutoML: 89 % weniger Laufzeit

Die neue Studie aus dem arXiv-Preprint Dynamic Design of Machine Learning Pipelines via Metalearning zeigt, wie Metalearning die Effizienz…

arXiv – cs.LG 20.08.2025 05:00

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Metalearning beschleunigt AutoML: 89 % weniger Laufzeit

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