meineki.news Logo
meineki.news
KI News. Verstehen, was wichtig wird.
Anmelden
Suche

Finde Modelle, Firmen und Themen

Suche im News-Archiv nach Themen, die du dauerhaft verfolgen willst.

Ergebnisse für “PR”
Forschung

<p>LLM-gestützte Planung mit PDDL-Simulation: Neue Erkenntnisse</p> <p>In einer aktuellen Studie wird untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) als effektive Planer für autonome Robotiksysteme fungieren können. Dazu wurde PyPDDLEngine entwickelt – ein Open‑Source‑Simulationswerkzeug für die Planning Domain Definition Language (PDDL), das LLMs über ein Model Context Protocol (MCP) als Tool‑Calls nutzen lässt.</p> <p>Im Gegensatz zu herkömmlichen Planern, die einen kompletten Aktionsplan auf einmal generieren
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLMs ermöglichen flexible, aber deterministische wissenschaftliche Workflows</p> <p>Neues Forschungspapier auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) inzwischen in der Lage sind, die Ziele von Forschern in klare, ausführbare Befehle zu übersetzen. Gleichzeitig stellen wissenschaftliche Workflows hohe Anforderungen an Determinismus, Nachvollziehbarkeit und Governance – Eigenschaften, die schwer zu garantieren sind, wenn ein LLM selbst entscheidet, was ausgeführt wird.</p> <p>Durch halbstrukturierte

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Selbstlernende Medizinagenten verbessern Bilddiagnostik durch Erfahrung</p> <p>In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein neues System namens MACRO vorgestellt, das die Art und Weise revolutioniert, wie KI-gestützte Agenten medizinische Bilddaten interpretieren. Während herkömmliche Large‑Language‑Modelle (LLM) ihre Tool‑Ketten nach dem Deployment festlegen und damit bei Änderungen im klinischen Umfeld schnell an Genauigkeit verlieren, lernt MACRO kontinuierlich aus vergangenen Ausführu
arXiv – cs.AI
Forschung

<span>GeoAI-Analyse enthüllt spatiotemporale Verkehrsheterogenität in Städten</span> <p>Städtische Verkehrsströme entstehen aus einer komplexen, nichtlinearen Wechselwirkung zwischen der räumlichen Anordnung von Nutzungen und der zeitlich variierenden Mobilitätsnachfrage. Traditionelle globale Regressions- und Zeitreihenmodelle sind nicht in der Lage, diese vielschichtigen Dynamiken gleichzeitig zu erfassen.</p> <p>Um dem gerecht zu werden, präsentiert die Studie ein GeoAI-Hybrid-Analysemodell, das die Meth
arXiv – cs.AI
Praxis

<h1>LLMs fördern nicht nur bekannte Technologien – neue Tools kommen durch</h1> <p>Ein häufiges Anliegen bei der Nutzung von Sprachmodellen für die Programmierung ist, dass sie die Wahl der Technologie zu denjenigen Werkzeugen verlagern, die am besten in den Trainingsdaten vertreten sind. Dadurch könnten neue, bessere Tools im Hintergrund bleiben. In den letzten Jahren zeigte sich das besonders bei Python oder JavaScript, die deutlich bessere Ergebnisse lieferten als weniger verbreitete Sprachen.</p> <p>Mit
Simon Willison – Blog