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Ergebnisse für “Transaktion”
Forschung

<p>OWLEYE: Zero-Shot-Anomalieerkennung in Graphdaten über Domänen hinweg</p> <p>Graphdaten ermöglichen die Darstellung komplexer Beziehungen – von Transaktionen zwischen Konten über Kommunikationsnetzwerke bis hin zu Abhängigkeiten in Fertigungsprozessen. In allen diesen Bereichen ist die Erkennung von Anomalien entscheidend, um Betrug, Sicherheitsverletzungen oder Produktionsfehler frühzeitig zu identifizieren.</p> <p>Die Herausforderung besteht darin, dass Graphdaten in großem Umfang und aus vielen unters
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Heterogene Graphenmodelle steigern Kreditausfallvorhersage – GNNs & Ensemble</h1> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Kreditrisikobewertung zeigt, dass heterogene Graphenmodelle die Vorhersage von Kreditausfällen deutlich verbessern können. Dabei wurden über 31 Millionen Knoten und mehr als 50 Millionen Kanten in einem riesigen Finanzgraphen zusammengeführt, der neben klassischen Kreditnehmerdaten auch detaillierte Transaktionsinformationen wie Ratenzahlungen, POS-Guthaben und Kreditkarte
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Agenten und Blockchains: Neue Standards für sichere, interoperable KI-Transaktionen</h1> <p>Mit den jüngsten Durchbrüchen in großen Sprachmodellen entstehen KI-Agenten, die nicht nur denken, planen und kommunizieren können, sondern auch komplexe, mehrstufige Abläufe in der realen Welt ausführen. Gleichzeitig haben sich öffentliche Blockchains von bloßen Transaktionsbüchern zu vollwertigen, programmierbaren Plattformen entwickelt, die Werttransfer, Zugriffssteuerung und überprüfbare Zustandsänderungen er
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLM-Agenten mit Transaktionsanalyse: Mehr Tiefe durch Kontext und Ego-Modelle</p> <p>In der heutigen KI-Landschaft werden große Sprachmodelle (LLM) bereits in Bereichen wie Kundenservice, Bildung und sogar in sozial-psychologischen Studien eingesetzt. Der Wunsch, diese Agenten menschenähnlicher agieren zu lassen, wächst stetig. Dabei stoßen die aktuellen Systeme jedoch an ihre Grenzen: Sie liefern meist statistisch wahrscheinliche Antworten, ohne die tieferen Ziele, emotionalen Konflikte und Motivationen
arXiv – cs.AI