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In der Robotik und multimodalen Wahrnehmung kommen taktil-visionale Sprachmodelle (TVL) immer häufiger zum Einsatz. Dabei treten während de…

Große Sprachmodelle (LLMs) ermöglichen leistungsstarke Zero‑Shot‑Empfehlungen, indem sie umfangreiches Kontextwissen nutzen. Doch die damit…

NeuroPareto ist ein neu entwickeltes Verfahren, das die Suche nach optimalen Trade‑Offs in hochdimensionalen Parameterräumen unter strengen…

In kritischen Entscheidungsprozessen, in denen maschinelles Lernen eingesetzt wird, gilt die Erklärbarkeit von Modellen als entscheidendes…

Kläranlagen verbrauchen weltweit 1 – 3 % der gesamten Stromversorgung. Genauere Energievorhersagen sind daher entscheidend für die betriebl…

Ein neues Modell namens HGATSolver, vorgestellt auf arXiv, bietet einen vielversprechenden Ansatz für die Simulation von Fluid‑Struktur‑Int…

Graph Neural Networks (GNNs) gelten als Standardmodell für die Analyse von Graphdaten, doch ihre Kernoperationen – Aggregation und Update –…

In Bereichen wie Robotik, Telekommunikation und Gesundheitswesen stehen KI‑Systeme häufig vor dem Problem knapper Trainingsdaten. Diese Dat…

Ein neues Verfahren namens Bayesian-MoE liefert für feinabgestimmte große Sprachmodelle (LLMs) eine robuste Unsicherheitsabschätzung, ohne…

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (2511.09144v1) wird ein innovatives, auf Chaining basierendes Verfahren vorgestellt, da…

Die neueste Forschung im Bereich der physikbasierten maschinellen Lernverfahren (PCML) zeigt, dass die Kombination von etablierten physikal…