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Ergebnisse für “Ton”
Forschung

<h1>AOI: Fehlgeschlagene Abläufe als Lernsignal für autonome Cloud‑Diagnose</h1> <p>Das neue Framework <strong>AOI</strong> (Autonomous Operations Intelligence) wurde vorgestellt, um die Automatisierung von Site Reliability Engineering (SRE) mit großen Sprachmodellen (LLM) zu verbessern. AOI adressiert drei zentrale Hürden, die den Einsatz von LLM‑Agenten in Unternehmen bislang behindern: eingeschränkter Zugriff auf proprietäre Daten, unsichere Ausführung von Aktionen in berechtigten Umgebungen und die fehl
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>LLM-MLFFN: Mehrschichtige Fusion von Fahrverhalten für autonome Fahrzeuge</p> <p>Ein neues Modell namens LLM-MLFFN nutzt große Sprachmodelle, um die Klassifizierung von Fahrverhalten autonomer Fahrzeuge zu verbessern. Durch die Kombination von numerischen Zeitreihen und semantischen Beschreibungen aus vortrainierten Sprachmodellen wird die Interpretierbarkeit und Robustheit in komplexen Verkehrsszenarien deutlich erhöht.</p> <p>Das System besteht aus drei Hauptkomponenten: Erstens extrahiert ein mehrschi
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Harmonische Datensatz‑Distillation revolutioniert Zeitreihenprognosen</h1> <p>Die Vorhersage von Zeitreihen steht heute vor enormen Rechen- und Speicheraufwand, weil reale Datensätze immer größer werden. Dataset‑Distillation (DD) bietet eine Lösung, indem sie einen kompakten Datensatz erzeugt, der das Training genauso gut wie das Original ermöglicht. Traditionelle DD‑Ansätze sind jedoch für Zeitreihen nicht optimiert, leiden unter architektonischem Overfitting und skaliert schlecht.</p> <p>Um diese Prob
arXiv – cs.LG