Suche nach Natural Language

Quantum‑inspiriertes Self‑Attention steigert GPT‑1‑Leistung um 15,5‑fach

In den letzten Jahren haben transformerbasierte Modelle die Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung maßgeblich vorangetrieben. Dabei…

arXiv – cs.AI 05.03.2026 05:00

Forschung

Neues Multi-Agent-Modell nutzt LLMs zur Analyse von affektiver Polarisierung

Die affektive Polarisierung, ein zentrales Thema in Politik- und Sozialforschung, wird in den sozialen Medien immer stärker ausgeprägt. Tra…

arXiv – cs.AI 04.03.2026 05:00

Forschung

Task-Lens: Mehrzweckprofilierung indischer Sprachdatensätze für NLP

Mit der wachsenden Nachfrage nach inklusiven Sprachtechnologien steigt auch der Bedarf an multilingualen Datensätzen für die Forschung im B…

arXiv – cs.AI 02.03.2026 05:00

Praxis

Sakana AI: Doc-to-LoRA & Text-to-LoRA – Hypernetzwerke Kontextinternalisierung

Das japanische Start‑Up Sakana AI hat mit den neuen Hypernetzwerken Doc‑to‑LoRA und Text‑to‑LoRA einen Meilenstein in der Anpassung großer…

MarkTechPost 27.02.2026 17:53

Forschung

LoRA-Adapter werden dank Vektor‑Datenbank dynamisch kombiniert

Parameter‑effiziente Fein‑Tuning‑Methoden wie LoRA haben die Anpassung großer Sprachmodelle an spezifische Aufgaben revolutioniert. Dennoch…

arXiv – cs.AI 26.02.2026 05:00

Forschung

Protein-Sprachmodelle: Effizienz und Genauigkeit steigen

Moderne Protein‑Sprachmodelle (PLMs) nutzen Transformer‑Architekturen, die ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt…

arXiv – cs.LG 25.02.2026 05:00

Forschung

QueryPlot: KI-gestützte Karten für Mineralvorkommen aus Textabfragen

Mit QueryPlot wird die Suche nach potenziellen Mineralvorkommen neu definiert. Das System verbindet umfangreiche geologische Textsammlungen…

arXiv – cs.AI 23.02.2026 05:00

Forschung

Sonar-TS: Neuronisch-symbolisches System für natürliche Sprachabfragen Zeitreihen

Sonar-TS ist ein neuartiges neuro-symbolisches Framework, das es Anwendern ohne Fachkenntnisse ermöglicht, aus riesigen Zeitreihen-Datenban…

arXiv – cs.AI 20.02.2026 05:00

Forschung

Interaktives In-Context-Lernen: Sprachliches Feedback steigert Modellleistung

Ein neues Forschungsframework aus dem Bereich der großen Sprachmodelle zeigt, dass die Fähigkeit, aus sprachlichem Feedback zu lernen, gezi…

arXiv – cs.AI 19.02.2026 05:00

Forschung

Sicheres klinisches NLP: Vermeidung von zeitlicher Leckage bei Entlassungsprognosen

In der klinischen Textverarbeitung zeigen moderne NLP‑Modelle großes Potenzial, um die Entlassungsplanung von Patienten zu unterstützen. Do…

arXiv – cs.AI 19.02.2026 05:00

Forschung

NL2LOGIC: AST-gesteuerte Übersetzung natürlicher Sprache in First-Order-Logik mit LLMs

Automatisiertes Schließen spielt in Bereichen wie Recht und Governance eine entscheidende Rolle, wenn Behauptungen gegen Fakten in Dokument…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

X-Blocks: Sprachliche Bausteine für Erklärungen autonomer Fahrzeuge

The user says "Übersetze den folgenden Inhalt präzise ins Deutsche." But the content is already in German. So maybe it's a trick: The conte…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

Talk2DM: Sprachgesteuerte Karten für autonome Fahrzeuge dank KI

In China und Japan bilden dynamische Karten (DM) die Basis für die vernetzte autonome Fahrzeugführung, indem sie umfassende Verkehrsszenen…

arXiv – cs.AI 13.02.2026 05:00

Forschung

<p>LLM generiert CAD STEP-Modelle aus Text – neue Technik verbessert Fertigung</p> <p>Die Erstellung von CAD-Modellen bleibt ein arbeitsintensiver Prozess, der Fachwissen erfordert. Mit dem neuen Ansatz STEP‑LLM können auch Nicht‑Experten ihre Designideen in fertige, maschinenlesbare STEP‑Dateien umsetzen. STEP ist das branchenweit akzeptierte, neutrale Format für den Austausch von Produktdaten, doch seine graph‑strukturierte, verknüpfte Natur stellt herkömmliche autoregressive Sprachmodelle vor große Herau

arXiv – cs.AI 21.01.2026 05:00

Praxis

Microsoft Research präsentiert OptiMind – 20‑Billionen‑Parameter‑Modell Optimierung

Microsoft Research hat OptiMind vorgestellt, ein KI‑gestütztes System, das natürliche Sprachbeschreibungen komplexer Entscheidungsprobleme…

MarkTechPost 20.01.2026 04:06

Forschung

Klein vs. Groß: Kleine Sprachmodelle sparen CO₂, ohne Leistung zu verlieren

Die rasante Verbreitung großer Sprachmodelle (LLMs) hat die Diskussion um ihren enormen CO₂-Fußabdruck in den Vordergrund gerückt. Von der…

arXiv – cs.AI 15.01.2026 05:00

Forschung

Cluster‑Planung mit LLMs: Natürliche Sprache für Soft‑Affinität

In einer neuen Studie wird gezeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) die Zuweisung von Arbeitslasten in Cluster‑Umgebungen vereinfachen könne…

arXiv – cs.AI 15.01.2026 05:00

Forschung

CircuitLM: Mehragenten-Framework erzeugt präzise Schaltpläne aus Text

Ein neues Forschungsprojekt namens CircuitLM präsentiert ein innovatives, mehragentenbasiertes Design-Framework, das natürliche Sprachbesch…

arXiv – cs.AI 09.01.2026 05:00

Forschung

<h1>Embedding-basierte Halluzinations-Erkennung in RAG-Systemen: Grenzen der semantischen Illusion</h1> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme bleiben trotz der Einbindung von Suchergebnissen anfällig für Halluzinationen. Aktuelle Erkennungsansätze stützen sich vor allem auf semantische Ähnlichkeit und Natural Language Inference (NLI), doch ihre fundamentalen Grenzen wurden bislang nicht systematisch untersucht.</p> <p>In einer neuen Studie wenden die Autoren die Konfidenzvorhersage (conformal pred

arXiv – cs.LG 18.12.2025 05:00

Forschung

Insight Miner: Neues multimodales Modell liefert präzise Zeitreihenbeschreibungen

In vielen wissenschaftlichen und industriellen Bereichen – von Umweltanalysen über Landwirtschaft bis hin zu Transport und Finanzen – sind…

arXiv – cs.LG 15.12.2025 05:00

Forschung

Deep Learning erkennt DGA-Domains mit 97,2 % Genauigkeit

Die neuesten Forschungsergebnisse zeigen, dass herkömmliche Blacklist‑Methoden gegen moderne Malware kaum noch wirksam sind. Durch den Eins…

arXiv – cs.LG 10.12.2025 05:00

Forschung

BERTO: BERT-basierter Netzzeitreihen-Predictor mit sprachgesteuerter Optimierung

BERTO ist ein neu entwickeltes, BERT‑basiertes System zur Vorhersage von Verkehrsströmen und zur Energieoptimierung in Mobilfunknetzen. Dur…

arXiv – cs.LG 08.12.2025 05:00

Forschung

LLM‑Conductor: KI-Agenten orchestrieren sich selbst für Rekordleistungen

In einer bahnbrechenden Veröffentlichung stellt ein neues Conductor-Modell vor, das mithilfe von Reinforcement Learning selbstständig effek…

arXiv – cs.LG 05.12.2025 05:00

Forschung

NLAC: LLM-Agenten lernen effizienter ohne On-Policy-Gradienten

In der Forschung zu großen Sprachmodellen (LLMs) gewinnen Agenten, die über lange Zeiträume mit ihrer Umgebung interagieren, immer mehr an…

arXiv – cs.LG 05.12.2025 05:00

Forschung

KI und Ontologien revolutionieren FMEA: Fortschritte und Perspektiven

Die Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) hat sich seit Jahrzehnten als Standardinstrument zur Risikobewertung in der Systementwicklung…

arXiv – cs.AI 25.11.2025 05:00

Forschung

NeLaMKRR 2025: Workshop untersucht Transformer‑Modelle im logischen Denken

Der zweite Internationaler Workshop zu Sprachmodellen der nächsten Generation für Wissensrepräsentation und Argumentation (NeLaMKRR 2025) w…

arXiv – cs.AI 14.11.2025 05:00

Forschung

Bridging Natural Language and ASP: LLM und AMR verbinden natürliche Sprache mit Answer Set Programming

Ein neues Verfahren aus dem arXiv-Preprint 2511.08715v1 zeigt, wie man unstrukturierte englische Texte in voll funktionsfähige ASP‑Programm…

arXiv – cs.AI 13.11.2025 05:00

Forschung

Mehrdeutige Sprachabfragen: Neue Perspektive für Tabellenanalyse

In der Forschung zu sprachbasierten Schnittstellen für Tabellen wird ein neues Paradigma vorgestellt, das Mehrdeutigkeiten nicht als Fehler…

arXiv – cs.AI 07.11.2025 05:00

Forschung

FineXL: Präzise Erklärungen für personalisierte Bildgeneratoren

In der Praxis werden Bildgenerierungsmodelle häufig an individuelle Nutzerbedürfnisse angepasst, doch die meisten dieser personalisierten S…

arXiv – cs.LG 05.11.2025 05:00

Aktuell

Perplexity präsentiert kostenfreies Patentsuch-Tool mit natürlicher Sprache

Perplexity hat ein neues KI-Tool namens Perplexity Patents vorgestellt, das es Nutzern ermöglicht, Patente mithilfe natürlicher Sprache zu…

ZDNet – Artificial Intelligence 03.11.2025 01:00

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Quantum‑inspiriertes Self‑Attention steigert GPT‑1‑Leistung um 15,5‑fach

Neues Multi-Agent-Modell nutzt LLMs zur Analyse von affektiver Polarisierung

Task-Lens: Mehrzweckprofilierung indischer Sprachdatensätze für NLP

Sakana AI: Doc-to-LoRA & Text-to-LoRA – Hypernetzwerke Kontextinternalisierung

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Protein-Sprachmodelle: Effizienz und Genauigkeit steigen

QueryPlot: KI-gestützte Karten für Mineralvorkommen aus Textabfragen

Sonar-TS: Neuronisch-symbolisches System für natürliche Sprachabfragen Zeitreihen

Interaktives In-Context-Lernen: Sprachliches Feedback steigert Modellleistung

Sicheres klinisches NLP: Vermeidung von zeitlicher Leckage bei Entlassungsprognosen

NL2LOGIC: AST-gesteuerte Übersetzung natürlicher Sprache in First-Order-Logik mit LLMs

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Talk2DM: Sprachgesteuerte Karten für autonome Fahrzeuge dank KI

Microsoft Research präsentiert OptiMind – 20‑Billionen‑Parameter‑Modell Optimierung

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CircuitLM: Mehragenten-Framework erzeugt präzise Schaltpläne aus Text

Insight Miner: Neues multimodales Modell liefert präzise Zeitreihenbeschreibungen

Deep Learning erkennt DGA-Domains mit 97,2 % Genauigkeit

BERTO: BERT-basierter Netzzeitreihen-Predictor mit sprachgesteuerter Optimierung

LLM‑Conductor: KI-Agenten orchestrieren sich selbst für Rekordleistungen

NLAC: LLM-Agenten lernen effizienter ohne On-Policy-Gradienten

KI und Ontologien revolutionieren FMEA: Fortschritte und Perspektiven

NeLaMKRR 2025: Workshop untersucht Transformer‑Modelle im logischen Denken

Bridging Natural Language and ASP: LLM und AMR verbinden natürliche Sprache mit Answer Set Programming

Mehrdeutige Sprachabfragen: Neue Perspektive für Tabellenanalyse

FineXL: Präzise Erklärungen für personalisierte Bildgeneratoren

Perplexity präsentiert kostenfreies Patentsuch-Tool mit natürlicher Sprache

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Deep Learning erkennt DGA-Domains mit 97,2 % Genauigkeit