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In der Forschung zum kontinuierlichen Lernen (CL) hat sich Low‑Rank Adaptation (LoRA) als vielversprechende Methode etabliert, die Modelle…

In der Zusammenarbeit von großen Sprachmodellen (LLMs) und kleineren Modellen (SLMs) ist die Verteilung von Daten entscheidend. Ein bislang…

Am vergangenen Wochenende, als die üblichen Arbeitsabläufe ruhiger waren, erhielten wir eine spannende Anfrage von Sam Altman. Er fragte, w…

Die neueste Veröffentlichung von BhashaSetu zeigt, wie man mit wenig Daten in extremen Low‑Resource‑Sprachen leistungsfähige NLP‑Modelle ba…

Die Einbeziehung bekannter Symmetrien in maschinelles Lernen hat die Vorhersagegenauigkeit, Robustheit und Generalisierung von Modellen kon…

In der Welt der Multi‑Output‑Gaussian‑Prozesse (MGP) hat sich ein neues Modell namens R²‑HGP etabliert, das die Grenzen des heterogenen Tra…

Die neue Plattform LiveCLKTBench eröffnet Forschern ein zuverlässiges Werkzeug, um den Wissenstransfer zwischen Sprachen in großen Sprachmo…

Large Language Models (LLMs) zeigen beeindruckende Fähigkeiten zur Datenfusion und zum logischen Denken – Eigenschaften, die für die autono…

Städtische Vorhersagemodelle stehen häufig vor einem gravierenden Datenungleichgewicht: Nur wenige Städte verfügen über umfangreiche, langl…

Deep‑Learning‑Modelle haben in der medizinischen Bildgebung häufig Probleme, ihre Leistungsfähigkeit über verschiedene Domänen hinweg zu er…