Suche nach Schach | meineki.news

Neues Verfahren verbessert automatisierte Bewertung mit LLMs

In der automatisierten Bewertung von Texten mit großen Sprachmodellen (LLMs) ist die Erstellung präziser Bewertungsrichtlinien entscheidend…

arXiv – cs.AI 03.03.2026 05:00

Praxis

MLflow: Leitfaden Experimenttracking, Hyperparameter-Optimierung & Live Deployment

In diesem Tutorial wird ein vollwertiger, produktionsreifer Workflow für maschinelles Lernen mit MLflow vorgestellt. Der Einstieg erfolgt m…

MarkTechPost 01.03.2026 09:16

Praxis

Microsoft Research stellt CORPGEN vor: KI-Agenten für komplexe Aufgaben

Microsoft Research hat CORPGEN vorgestellt, ein architekturunabhängiges Framework, das autonome digitale Mitarbeiter in die Lage versetzt…

MarkTechPost 27.02.2026 00:32

Aktuell

KI revolutioniert Denkweise der weltbesten Go-Spieler

In den schattigen Gassen von Hongik-dong in Seoul steht ein verfallenes, steinbelagtes Gebäude, das mit „Korea Baduk Association“ beschrift…

MIT Technology Review – Artificial Intelligence 27.02.2026 10:00

Forschung

ImpRIF: Stärkeres implizites Denken verbessert komplexe Befehlsausführung

Mit der zunehmenden Komplexität von Anwendungen, die große Sprachmodelle (LLMs) einsetzen, steigt auch der Bedarf an zuverlässigen Fähigkei…

arXiv – cs.AI 26.02.2026 05:00

Forschung

Dual Length Codes: Schnellere, kompaktere Kompression von BFloat16 für LLMs

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) ist die Parallelisierung von Trainings- und Inferenzprozessen entscheidend, doch häufig wird si…

arXiv – cs.LG 23.02.2026 05:00

Forschung

Verbalisiertes Aktionsmaskieren steigert Effizienz beim Schach‑RL‑Training

Die Nachtrainierung von großen Sprachmodellen (LLMs) mit Verstärkungslernen (RL) steht vor einer großen Herausforderung: die Erkundung des…

arXiv – cs.LG 20.02.2026 05:00

Forschung

Blockweise Vorteilsschätzung optimiert Multi-Objective RL in Textgenerierung

Eine neue Technik namens Blockwise Advantage Estimation (BAE) verspricht, die Leistung von Reinforcement‑Learning‑Modellen bei strukturiert…

arXiv – cs.LG 12.02.2026 05:00

Forschung

MoSE: Flexibles Mixture-of-Experts-Modell steigert Effizienz von Sprachmodellen

Die neueste Forschung auf arXiv (2602.06154v1) präsentiert MoSE – ein innovatives Mixture-of-Experts (MoE)-Modell, das die Leistungsfähigke…

arXiv – cs.LG 09.02.2026 05:00

Forschung

Neues Modell PARADIS verbessert Wettermessungen mit neuronaler Semi‑Lagrange

In der heutigen Zeit nutzen viele KI‑Modelle für die Wettervorhersage ein einziges, großes Netzwerk, das sämtliche physikalischen Prozesse…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

Forschung

TIDE: Dynamische Evolution mit LLM-gestützter Heuristikoptimierung

Die neue Methode TIDE (Tuning-Integrated Dynamic Evolution) kombiniert die Kraft großer Sprachmodelle mit einer strukturierten Evolutionsst…

arXiv – cs.AI 30.01.2026 05:00

Forschung

Table-BiEval: Selbstlernende Bewertung von LLMs für Struktur und Inhalt

Forscher haben ein neues, selbstlernendes Bewertungssystem namens Table-BiEval entwickelt, das Large Language Models (LLMs) auf ihre Fähigk…

arXiv – cs.AI 29.01.2026 05:00

Forschung

<p>Ein neues Forschungsprojekt präsentiert das Arrow Language Model, ein neuronales Netzwerk, das die nächste Token‑Vorhersage als logische Implikation interpretiert.</p> <p>Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die Tokens als additive Einbettungen mit Attention verarbeiten, kodiert das Arrow Language Model einen Präfix als linke verschachtelte Implikationskette. Diese Struktur bewahrt die Reihenfolge der Tokens durch nicht‑kommutative Zusammensetzung und ermöglicht eine klare logische Darstellung.</p> <p

arXiv – cs.AI 29.01.2026 05:00

Forschung

Neurale Netzwerke für beschränkte Optimierung: Schnelle, lernbare Lösungen

In einer neuen Studie werden unrolled neural networks vorgestellt, die klassische Dual-Ascent-Algorithmen für beschränkte Optimierungsprobl…

arXiv – cs.LG 27.01.2026 05:00

Forschung

<h1>Cheating im Schach: Wie Software den Sieg beeinflusst – neue Studie</h1> <p>Ein kürzlich veröffentlichtes arXiv‑Preprint (2601.05386v1) beleuchtet ein Thema, das die Schachwelt zunehmend beschäftigt: das gezielte Einsetzen von leistungsstarker Software zur Unterstützung von Spielern. Während frühere Untersuchungen vor allem auf die Erkennung von Betrug abzielen, geht die aktuelle Arbeit einen Schritt weiter und bewertet, welchen Leistungszuwachs ein Spieler durch gelegentliches „Cheaten“ während eines S

arXiv – cs.AI 12.01.2026 05:00

Forschung

Neuer selbstfahrender Pipeline‑Roboter nutzt Inertialnavigation für präzise Ortung

Ein neu entwickelter, selbstfahrender Pipeline‑Roboter kann komplexe und gekrümmte Gasrohrleitungen ohne externe Hilfsmittel orten. Durch d…

arXiv – cs.AI 22.12.2025 05:00

Forschung

Mehr als Genauigkeit: Geometrische Stabilitätsanalyse von LLMs im Schach

In der Bewertung von Large Language Models (LLMs) im Schach wird die Leistung bislang vor allem anhand von Genauigkeitswerten gegenüber sta…

arXiv – cs.AI 18.12.2025 05:00

Forschung

Neues Deep‑Learning-Verfahren löst McKean‑Vlasov‑SDEs mit gemeinsamer Störung

Wissenschaftler haben ein innovatives Verfahren entwickelt, das McKean‑Vlasov‑Vorwärts‑Rückwärts‑stochastische Differentialgleichungen (MV‑…

arXiv – cs.LG 18.12.2025 05:00

Forschung

Video-Modelle lösen Schach, Rätsel und kognitive Tests – 60 % Erfolg

In einer neuen Studie aus dem arXiv-Repository wird gezeigt, dass moderne Video‑Generierungsmodelle inzwischen in der Lage sind, komplexe l…

arXiv – cs.AI 09.12.2025 05:00

Forschung

Las Vegas-Algorithmus mit Zustandspruning löst N‑Queens‑Problem schneller

Der neueste Beitrag auf arXiv (2512.04139v1) präsentiert eine innovative Variante des Las‑Vegas‑Algorithmus, die das klassische N‑Queens‑Pr…

arXiv – cs.AI 05.12.2025 05:00

Forschung

Neues Verfahren steigert Tiefen-Generalisierung von Sprachmodellen bei Logikaufgaben

Große Sprachmodelle zeigen beeindruckende Leistungen in vielen Bereichen, doch bei rekursiven Logikaufgaben – also Aufgaben, die verschacht…

arXiv – cs.AI 03.12.2025 05:00

Forschung

Zero-Shot-Anweisungsverfolgung in RL dank strukturierter LTL‑Darstellungen

Linear Temporal Logic (LTL) bietet ein kraftvolles Mittel, um komplexe und strukturierte Aufgaben für Reinforcement‑Learning‑Agenten zu for…

arXiv – cs.AI 03.12.2025 05:00

Forschung

KI-Framework erklärt Materialverhalten: 32 Datenpunkte reichen für 88% Genauigkeit

In der Industrie steht die Einführung von Künstlicher Intelligenz für Ingenieurwesen (AI4E) vor zwei großen Hindernissen: der Mangel an hoc…

arXiv – cs.LG 03.12.2025 05:00

Forschung

Kausalität ohne kausale Modelle: Neue abstrakte Definition

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

arXiv – cs.AI 27.11.2025 05:00

Forschung

Rubik's Cube zeigt universelles Lernverhalten in Gemeinschaften

Eine neue Studie, veröffentlicht auf arXiv, legt nahe, dass das Erlernen des Rubik's Cube ein universelles Muster aufweist, das sowohl bei…

arXiv – cs.AI 25.11.2025 05:00

Aktuell

Google präsentiert „Nested Learning“: Lösung für Speicher‑ und Lernprobleme von KI

Forscher von Google haben ein neues KI-Paradigma entwickelt, das ein zentrales Problem großer Sprachmodelle adressiert: die Unfähigkeit, na…

VentureBeat – AI 21.11.2025 00:00

Forschung

Neue dynamische Hierarchien: KI-Modelle lernen selbstständig weiter

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2511.14823v1) präsentiert ein bahnbrechendes Konzept für die Weiterentwicklung von KI‑Modellen: dynam…

arXiv – cs.LG 20.11.2025 05:00

Forschung

Neues Modell erklärt, warum Nutzer trotz KI suboptimal handeln

Ein kürzlich auf arXiv veröffentlichtes Papier (ArXiv:2511.12359v1) präsentiert einen innovativen Ansatz, um das scheinbar irrationale Verh…

arXiv – cs.AI 18.11.2025 05:00

Forschung

Neues Modell trennt Können und Glück in Spielen – Quantitative Analyse

Wissenschaftler haben ein neues, mathematisches Rahmenwerk entwickelt, das die Rollen von Können und Zufall in Spielen exakt voneinander ab…

arXiv – cs.AI 18.11.2025 05:00

Forschung

Schnellere Symmetrie‑Breaking‑Bedingungen für abstrakte Strukturen

In der Constraint‑Programmierung formulieren Modellierer ihre Probleme in hoch‑abstrakten Sprachen wie Essence. Dabei entstehen oft abstrak…

arXiv – cs.AI 17.11.2025 05:00

Finde Modelle, Firmen und Themen

Neues Verfahren verbessert automatisierte Bewertung mit LLMs

MLflow: Leitfaden Experimenttracking, Hyperparameter-Optimierung & Live Deployment

Microsoft Research stellt CORPGEN vor: KI-Agenten für komplexe Aufgaben

KI revolutioniert Denkweise der weltbesten Go-Spieler

ImpRIF: Stärkeres implizites Denken verbessert komplexe Befehlsausführung

Dual Length Codes: Schnellere, kompaktere Kompression von BFloat16 für LLMs

Verbalisiertes Aktionsmaskieren steigert Effizienz beim Schach‑RL‑Training

Blockweise Vorteilsschätzung optimiert Multi-Objective RL in Textgenerierung

MoSE: Flexibles Mixture-of-Experts-Modell steigert Effizienz von Sprachmodellen

Neues Modell PARADIS verbessert Wettermessungen mit neuronaler Semi‑Lagrange

TIDE: Dynamische Evolution mit LLM-gestützter Heuristikoptimierung

Table-BiEval: Selbstlernende Bewertung von LLMs für Struktur und Inhalt

Neurale Netzwerke für beschränkte Optimierung: Schnelle, lernbare Lösungen

Neuer selbstfahrender Pipeline‑Roboter nutzt Inertialnavigation für präzise Ortung

Mehr als Genauigkeit: Geometrische Stabilitätsanalyse von LLMs im Schach

Neues Deep‑Learning-Verfahren löst McKean‑Vlasov‑SDEs mit gemeinsamer Störung

Video-Modelle lösen Schach, Rätsel und kognitive Tests – 60 % Erfolg

Las Vegas-Algorithmus mit Zustandspruning löst N‑Queens‑Problem schneller

Neues Verfahren steigert Tiefen-Generalisierung von Sprachmodellen bei Logikaufgaben

Zero-Shot-Anweisungsverfolgung in RL dank strukturierter LTL‑Darstellungen

KI-Framework erklärt Materialverhalten: 32 Datenpunkte reichen für 88% Genauigkeit

Kausalität ohne kausale Modelle: Neue abstrakte Definition

Rubik's Cube zeigt universelles Lernverhalten in Gemeinschaften

Google präsentiert „Nested Learning“: Lösung für Speicher‑ und Lernprobleme von KI

Neue dynamische Hierarchien: KI-Modelle lernen selbstständig weiter

Neues Modell erklärt, warum Nutzer trotz KI suboptimal handeln

Neues Modell trennt Können und Glück in Spielen – Quantitative Analyse

Schnellere Symmetrie‑Breaking‑Bedingungen für abstrakte Strukturen

🍪 Cookie-Einstellungen

Video-Modelle lösen Schach, Rätsel und kognitive Tests – 60 % Erfolg