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Autonome Webnavigation erfordert, dass Agenten komplexe visuelle Umgebungen wahrnehmen und langfristigen Kontext behalten. Bisher kämpfen L…

In der Forschung zu großen Sprachmodellen (LLM) haben Multi-Agenten-Systeme (MAS) beeindruckende Leistungen in komplexen Aufgabenbereichen…

Agenten, die mit Kommandozeilen‑Interfaces (CLI) arbeiten, müssen in der Lage sein, komplexe Aufgaben wie das Beheben von Abhängigkeitsprob…

Traditionelle Datenverarbeitungs-Pipelines sind meist statisch und für einzelne Aufgaben maßgeschneidert, was ihre Anpassungsfähigkeit an s…

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2601.12141v1) stellt TIDE vor – eine innovative Methode, die die Planung von Aufgaben mit zeitlich…

In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle (LLMs) beeindruckende Fortschritte bei komplexen Denkaufgaben gezeigt, insbesondere bei mat…

LLM-basierte Agenten handeln häufig gierig und entscheiden sich Schritt für Schritt ausschließlich nach der aktuellen Beobachtung. In Web‑U…

Große Sprachmodelle (Large Reasoning Models, LRMs) erzielen beeindruckende Ergebnisse bei komplexen Logikaufgaben, indem sie lange „Chains…

Ein kürzlich auf arXiv veröffentlichtes Papier (arXiv:2511.21260v1) präsentiert eine völlig neue, abstrakte Definition von (tatsächlicher)…

In der KI-Forschung steht die Rückverfolgung von Modellentscheidungen zu den Trainingsdaten im Fokus. Das neue Verfahren, vorgestellt auf a…

Die neu veröffentlichte Struktur-Aware Temporal Graph RAG (SAT-Graph RAG) löst zentrale Schwächen herkömmlicher Retrieval-Augmented Generat…

Ein neues arXiv-Papier mit dem Titel „SLIM: Subtrajectory-Level Elimination for More Effective Reasoning“ präsentiert einen innovativen Ans…