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Ergebnisse für “Wissenschaftliche Anwendungen”

Neue Studie bewertet Unsicherheitsanalyse bei Plug‑and‑Play‑Diffusion-Prior

In einer wegweisenden Untersuchung haben Forscher die Unsicherheitsabschätzung von Plug‑and‑Play‑Diffusion-Prior (PnPDP) neu bewertet – ein…

arXiv – cs.LG 05.02.2026 05:00

<p>Predict-Project-Renoise: Diffusionsmodelle mit strengen Constraints</p> <p>Neurale Emulationsmodelle, die auf Diffusionen basieren, haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt und eröffnen neue Möglichkeiten für wissenschaftliche Anwendungen. Ein zentrales Problem bleibt jedoch, dass klassische Modelle keine Garantie dafür bieten, dass physikalische Gesetze oder Beobachtungsbedingungen während der Generierung eingehalten werden. Um diesem Defizit entgegenzuwirken, stellen wir ein neues, konfo

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

SVGP KAN: Neue Methode für Unsicherheitsquantifizierung in wissenschaftlichem ML

Kolmogorov‑Arnold‑Netze (KAN) haben sich als interpretierbare Alternativen zu klassischen Multi‑Layer‑Perceptrons etabliert. In ihrer Stand…

arXiv – cs.LG 08.12.2025 05:00

KI-Agenten modernisieren Fortran-Code zu portablen Kokkos-Programmen

Wissenschaftliche Programme, die seit Jahrzehnten in Fortran geschrieben wurden, laufen bislang vorwiegend auf homogenen CPU-Systemen. Mit…

arXiv – cs.AI 19.11.2025 05:00

CLINB: Klimabenchmark für Sprachmodelle enthüllt Wissens- und Evidenzlücken

Ein neues Benchmark namens CLINB wurde vorgestellt, um die Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) im Bereich Klimawissenschaft…

arXiv – cs.AI 18.11.2025 05:00