Suche nach Programmiersprachen

Auton Agentic AI: Neues Framework für autonome KI-Systeme

Die Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz erlebt einen entscheidenden Wandel: Von der reinen Generierung von Texten und Bildern hin z…

arXiv – cs.AI 02.03.2026 05:00

Forschung

AnCoder: Diffusionsbasierte Codegenerierung mit struktureller Ankerung

Ein neues Modell namens AnCoder, veröffentlicht auf arXiv (2602.17688v1), präsentiert Diffusions‑Sprachmodelle als überzeugende Alternative…

arXiv – cs.LG 23.02.2026 05:00

Forschung

LLM-Prompts: Code komprimiert besser als Mathematik – das Perplexity-Paradox erklärt

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository (2602.15843v1) klärt ein bislang unbestätigtes Phänomen in der Welt der großen Sprachmodelle (LLM…

arXiv – cs.AI 19.02.2026 05:00

Forschung

EvoCodeBench: Benchmark für selbstverbessernde LLM-Codierungssysteme

Die neueste Studie von ArXiv präsentiert EvoCodeBench, einen innovativen Messwert für die Leistung von Large Language Models (LLMs), die si…

arXiv – cs.AI 12.02.2026 05:00

Produkt

Blogbeitrag beleuchtet Architektur des Automated Reasoning Checks Rewriting Chatbots

Der neue Blogbeitrag nimmt die Leser mit auf eine detaillierte Reise durch die Implementierungsarchitektur des Automated Reasoning Checks R…

AWS – Machine Learning Blog 09.02.2026 19:34

Forschung

DevBench: Realistisches Benchmark für Code-Generierungsmodelle

Mit DevBench erhält die Forschung ein neues, auf Telemetrie basierendes Benchmark, das Large Language Models (LLMs) in realen Code‑Completi…

arXiv – cs.LG 21.01.2026 05:00

Forschung

MaxCode: KI-Framework steigert Code-Optimierung um bis zu 20 %

MaxCode ist ein neues Reinforcement‑Learning‑Framework, das große Sprachmodelle (LLMs) dazu befähigt, Code automatisch zu optimieren. Durch…

arXiv – cs.LG 12.01.2026 05:00

Forschung

<h1>Claude Code erreicht neue Dimension mit Opus 4.5</h1> <p>Mit der Veröffentlichung von Opus 4.5 hat Claude Code einen bedeutenden Meilenstein im Bereich der Coding‑Agenten gesetzt. Die neue Version erweitert die Fähigkeiten des Modells deutlich, sodass es komplexere Programmieraufgaben bewältigen kann.</p> <p>Dank verbesserter Kontextverarbeitung erkennt der Agent Fehler schneller und liefert präzisere Lösungen. Gleichzeitig unterstützt Opus 4.5 mehrere Programmiersprachen und erleichtert die Integration

Interconnects – Nathan Lambert 09.01.2026 17:42

Forschung

LLM-gestützte ASP-Codegenerierung: Solver-in-the-Loop verbessert Logikrätsel

Mit dem rasanten Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) wächst das Interesse an intelligenten Code‑Assistenten. Während die Unterstützung für…

arXiv – cs.AI 22.12.2025 05:00

Forschung

Neuer Ansatz: Hypergame-Theorie löst Agenten-Misalignment in Spielen

Ein brandneues arXiv-Papier präsentiert einen innovativen Ansatz zur Lösung des Agenten-Misalignment-Problems in strategischen Spielen. Dur…

arXiv – cs.AI 16.12.2025 05:00

Forschung

Neue Dialog-basierte Datengenerierung steigert Fortran-zu-C++ und C++-zu-CUDA Übersetzungen

Ein neues automatisiertes Pipeline-Konzept nutzt zwei große Sprachmodelle – einen Fragegenerator und einen Lösungsanbieter – um Codeüberset…

arXiv – cs.AI 04.12.2025 05:00

Forschung

irace-evo: Automatisierte Algorithmenoptimierung mit LLM-basierter Codeentwicklung

Die neueste Erweiterung von irace, genannt irace‑evo, kombiniert die bewährte Parameteroptimierung mit einer LLM‑gestützten Codeentwicklung…

arXiv – cs.AI 20.11.2025 05:00

Produkt

Amazon Bedrock Guardrails erweitert Code-Schutz auf zwölf Sprachen

Amazon Bedrock Guardrails erweitert seine Sicherheitskontrollen um den Code‑Generierungsbereich. Jetzt deckt es zwölf Programmiersprachen a…

AWS – Machine Learning Blog 19.11.2025 22:27

Forschung

Neues Programmierparadigma: Lineare Neuronen kompiliert aus Cajal

In der Welt der künstlichen Intelligenz wird bislang meist ein indirekter Ansatz verfolgt, bei dem Lernalgorithmen wie Gradientenabstieg di…

arXiv – cs.LG 19.11.2025 05:00

Forschung

KI‑Codierungsmodelle zeigen Dunning‑Kruger‑Effekt <p>In einer neuen Studie auf arXiv wird untersucht, ob moderne Sprachmodelle, die Code schreiben, denselben kognitiven Bias wie Menschen aufweisen: den Dunning‑Kruger‑Effekt. Dabei wird analysiert, wie stark die Modelle ihr eigenes Können einschätzen und wie sich diese Einschätzung mit ihrer tatsächlichen Leistung in verschiedenen Programmiersprachen vergleicht.</p> <p>Die Ergebnisse zeigen, dass weniger kompetente Modelle – insbesondere bei seltenen ode

arXiv – cs.AI 08.10.2025 05:00

Forschung

MultiPL-MoE: Sprachübergreifende Programmierung mit hybriden Experten für LLMs

Die neuesten Fortschritte im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) zeigen, dass sie Code hervorragend generieren können – doch die Erstel…

arXiv – cs.AI 28.08.2025 05:00

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