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Forscher haben gezeigt, dass Transformer‑Modelle – die Grundlage moderner Large Language Models (LLMs) – in der Lage sind, komplexe Suchstr…

Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, doch ihre Nutzung bleibt wegen hoher Rechen-, Speiche…

Die Identifikation der Markov-Grenze – die kleinste Menge von Variablen, die die Vorhersagekraft eines Zielattributs maximiert – ist ein ze…

Die formale Verifikation mittels interaktiver Theorembeweise gewinnt zunehmend an Bedeutung, um die Korrektheit kritischer Systeme zu garan…

Ein neues Modell namens Modular Neural Computer (MNC) wurde auf arXiv veröffentlicht und verspricht, klassische Algorithmen exakt und deter…

Mit der zunehmenden Verbreitung von großen Sprachmodellen (LLMs) wächst auch das Bewusstsein für deren Sicherheitsrisiken. Besonders gefähr…

In einer wegweisenden Studie zeigen Forscher, dass große Sprachmodelle (LLMs) die Gestaltung von Regeln für partizipatives Budgetieren (PB)…

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der grafischen Benutzeroberflächen (GUI) hat einen vielversprechenden Ansatz vorgestellt, der d…

Ein neues Verfahren nutzt große Sprachmodelle (LLMs), um Heuristiken für den A*-Suchalgorithmus automatisch zu entwerfen. Traditionell werd…

Medizinische Multimodale Large Language Models (MLLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte bei spezialisierten medizinischen Au…

Die steigende Nachfrage im Luftverkehr zwingt die Branche dazu, vermehrt Automatisierung einzusetzen, um Fluglotsen zu entlasten. Dabei bes…

In einer aktuellen Studie aus dem arXiv‑Repository wird der Leistungsunterschied zwischen datenorientiertem Design (DOD) und dem traditione…

In einer aktuellen Studie auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der das Problem der energieoptimierten Kurzstreckenplanung für…

Die Tree-of-Thought (ToT)-Methode steigert die Problemlösungsfähigkeit großer Sprachmodelle, kostet jedoch enorme Rechenressourcen, weil ve…

Ein neues Verfahren namens GHOST verspricht, das klassische Travelling Salesman Problem (TSP) in einer völlig neuen Umgebung zu lösen: auf…

Mit der stetig wachsenden Größe vortrainierter Sprachmodelle wird die effiziente Nutzung auf Edge‑Geräten immer wichtiger. Die neueste Arbe…

In der Forschung zu kausaler künstlicher Intelligenz wird die Erklärbarkeit, Vertrauenswürdigkeit und Robustheit von Modellen durch struktu…

In einer neuen Studie wird die weit verbreitete Annahme hinterfragt, dass längere „Chain‑of‑Thoughts“ (CoTs) bei Sprachmodellen automatisch…

In der automatisierten Planung werden Kontrollparameter – kontinuierliche numerische Entscheidungsvariablen – häufig als zusätzliche Einsch…

Das Training von tiefen neuronalen Netzwerken direkt auf Edge‑Geräten gewinnt immer mehr an Bedeutung, weil es Lösungen für Domain‑Adaptati…