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Ergebnisse für “Struktur”
Forschung

<p>DBC-Benchmark: Neue Governance-Schicht senkt Risiko bei LLMs um 36,8 %</p> <p>In einer neuen Studie wurde der Dynamic Behavioral Constraint (DBC) Benchmark vorgestellt – das erste empirische Verfahren, um die Wirksamkeit einer strukturierten, 150‑Kontroll‑Governance‑Schicht für große Sprachmodelle (LLMs) zu messen. Die Schicht, genannt MDBC (Madan DBC), wird während der Inferenz angewendet und ist unabhängig vom Modell, lässt sich an verschiedene Rechtsordnungen anpassen und ist auditierbar.</p> <p>Der D

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLMs meistern Mehrstufige Theoremvorhersage dank struktureller Priors</p> <p>In der automatisierten Beweistechnik stellt die Vorhersage von mehrstufigen Theoremen eine zentrale Herausforderung dar. Traditionelle neuronale‑symbolische Ansätze setzen stark auf überwachungsbasierte, parametrisierte Modelle, die jedoch bei sich wandelnden Theorem-Bibliotheken nur begrenzte Generalisierung zeigen. In einer neuen Studie wird ein komplett trainingsfreier Ansatz vorgestellt, der auf In‑Context‑Learning (ICL) bas

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Embodied AI löst Produktionsphasewechsel: Neue Topologie der Fertigung</p> <p>Seit der Erfindung der Fließbandproduktion durch Henry Ford im Jahr 1913 hat sich die grundlegende Struktur der Fertigung kaum verändert. Moderne Entwicklungen wie das Toyota Production System oder Industrie 4.0 haben lediglich die Effizienz innerhalb dieses Fordistischen Rahmens verbessert, ohne die zentrale Logik zu verändern: große, zentralisierte Fabriken in der Nähe von Arbeitskräften, die in großem Maßstab produzieren.</p

arXiv – cs.AI