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Ergebnisse für “Monte Carlo Tree Search”

Empirical-MCTS: Agentenentwicklung durch Dual-Experience-MCTS

Die neuesten Skalierungsstrategien für die Inferenzzeit, insbesondere Monte‑Carlo‑Tree‑Search (MCTS), haben die Problemlösungsfähigkeiten g…

arXiv – cs.AI 05.02.2026 05:00

CodePilot: KI + Monte-Carlo-Suche zur automatischen Fehlerbehebung

In einer wegweisenden Entwicklung kombiniert das neue Framework CodePilot die Kraft von großen Sprachmodellen mit der Monte-Carlo-Baum-Such…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

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

ObjectZero: Objektzentrierte Modelle kombinieren GNNs mit Monte-Carlo-Baum-Suche

In einer wegweisenden Veröffentlichung stellt das Forschungsteam den Reinforcement‑Learning‑Algorithmus ObjectZero vor, der die Welt in ein…

arXiv – cs.AI 13.01.2026 05:00

Gaussian Process Aggregation verbessert MCTS bei kontinuierlichen Aktionen

Monte‑Carlo‑Tree‑Search (MCTS) ist ein zentraler Algorithmus für Online‑Planung und wird besonders dann eingesetzt, wenn die verfügbare Rec…

arXiv – cs.AI 11.12.2025 05:00

CogMCTS: Kognitive MCTS-Strategie verbessert Heuristik-Entwicklung mit LLMs

Ein neues Forschungsframework namens CogMCTS kombiniert die kognitive Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) mit der Monte‑Carlo‑Tr…

arXiv – cs.AI 10.12.2025 05:00

RPM-MCTS: Wissensabfrage Prozessbelohnung Monte-Carlo-Baum-Suche verbessert Code

Die Nutzung von Baum-Suchverfahren hat die Fähigkeit großer Sprachmodelle zur Codegenerierung deutlich gesteigert. Dennoch bleiben die Bewe…

arXiv – cs.AI 26.11.2025 05:00

Neues Tool zur Patentclaims-Optimierung: Tree-of-Claims nutzt Multi-Agenten und MCTS

Die Optimierung von Patentclaims ist ein entscheidender, aber komplexer Prozess, bei dem ein feines Gleichgewicht zwischen maximaler Neuhei…

arXiv – cs.LG 24.11.2025 05:00

Array-basierte Implementierung verbessert Monte‑Carlo‑Tree‑Search um 2,8‑fach Ein neues arXiv‑Posting (2508.20140v1) präsentiert eine Array‑basierte Variante des klassischen Upper Confidence bounds applied to Trees (UCT) für Monte‑Carlo‑Tree‑Search (MCTS). Die Idee ist simpel: anstelle von verzweigten Strukturen werden die Knoten in flachen Arrays abgelegt, wodurch die CPU‑Branch‑Prediction entfällt und die Pipeline des Prozessors effizienter genutzt wird. Die Autoren betonen, dass die Logik des ursprün

arXiv – cs.AI 29.08.2025 05:00