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In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv (2602.06348v1) zeigen die Autoren, wie man in Nullsummenspielen mit Bandit‑Feedback – a…

Mit großen Sprachmodellen (LLMs) hat sich die automatische Entdeckung von Heuristiken (AHD) rasant weiterentwickelt. Doch bisherige Ansätze…

Die Fähigkeit von großen Sprachmodellen (LLMs), externe Tools und APIs über Funktionsaufrufe zu nutzen, hat sich zu einem entscheidenden Er…

Algorithmische Handelsstrategien setzen stark auf maschinelles Lernen, doch ihre hohe Trefferquote im Trainingsdatensatz lässt oft zu, wenn…

Robustes adversariales Reinforcement Learning gewinnt zunehmend an Bedeutung, wenn Agenten in realen Umgebungen mit unsicheren Störungen um…

In einer Vielzahl moderner KI-Anwendungen – von adversarialem Training über AI‑Alignment bis hin zur robusten Optimierung – lassen sich die…

In der Welt des maschinellen Lernens wurde Fairness bislang vorwiegend in Einzeltask-Umgebungen untersucht. Das Feld des fairen Multi-Task-…

In der Welt der spieltheoretischen Algorithmen hat ein neues Verfahren die Messlatte höher gelegt: Der Deep SOR Minimax Q‑Learning-Algorith…