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Ergebnisse für “Steuerung”
Forschung

<p>LLMs im Stil: Neue, leichte Methode zur präzisen Stilsteuerung</p> <p>Die Steuerung von Stilmerkmalen in großen Sprachmodellen (LLMs) ist seit langem ein schwieriges Problem. Traditionelle Ansätze setzen entweder auf komplexe Prompt-Engineering-Strategien oder auf nachträgliche Ausrichtungsprozesse, die viel Rechenaufwand erfordern. In einer kürzlich veröffentlichten Studie wird ein völlig anderer Ansatz verfolgt: die Analyse der internen Repräsentationen der Modelle.</p> <p>Die Autoren gehen davon aus,

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neue Benchmark NativeEmbodied zeigt Schwächen von VLM-basierten Agenten</p> <p>Vision‑Language‑Modelle (VLMs) haben in den letzten Jahren großes Interesse für menschenähnliche, eingebettete Intelligenz geweckt. Bisherige Tests für VLM‑gestützte Agenten setzen jedoch häufig auf hochrangige Befehle oder stark vereinfachte Aktionsräume, die weit von realen Steuerungsbedingungen abweichen. Diese Diskrepanz führt zu unvollständigen Bewertungen der tatsächlichen Fähigkeiten der Agenten.</p> <p>Um diese Lücken

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>PINN-basierte RL beschleunigt Energieoptimierung in Smart Grids um 50 %</p> <p>Die Steuerung des Energieverbrauchs in modernen Stromnetzen ist wegen der engen Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Komponenten ein komplexes Problem. Reinforcement Learning (RL) wurde bereits als Ansatz zur Lösung von Optimal Power Flow (OPF)-Aufgaben vorgeschlagen, doch die Notwendigkeit, wiederholt mit einer Umgebung zu interagieren, erfordert oft aufwändige Simulationsmodelle, die die Trainingszeit stark verlängern und
arXiv – cs.LG