Suche nach gelabelte Daten

P300-BCI-Schreiber: Adaptive Lernmethode reduziert Kalibrierung drastisch

Ein neu entwickeltes P300-ERP-basiertes Brain‑Computer‑Interface (BCI) für die Textschreibung verspricht, die bisher notwendige Kalibrierun…

arXiv – cs.LG 19.02.2026 05:00

Forschung

WiFi-basierte Ambient Intelligence: AM-FM – Das erste Foundation Model

Ein neues Forschungsprojekt hat das erste Foundation Model für Ambient Intelligence entwickelt, das ausschließlich auf WiFi-Signalen basier…

arXiv – cs.LG 13.02.2026 05:00

Forschung

FEM-gestützte Hypergraph-Neuronale Netze revolutionieren elastoplastische Simulationen

Ein neues Forschungsprojekt präsentiert FEM-Informed Hypergraph Neural Networks (FHGNN), die Finite-Elemente-Methoden direkt in die Nachric…

arXiv – cs.LG 10.02.2026 05:00

Forschung

CVeDRL: Effizienter Code-Checker mit Difficulty‑Aware Reinforcement Learning

In der Welt der KI‑gestützten Code‑Generierung spielt die Nachverifikation von Code‑Verifikatoren eine entscheidende Rolle. Traditionelle M…

arXiv – cs.AI 02.02.2026 05:00

Forschung

Autonome Code-Agenten enthüllen System-Prompts: Neue Sicherheitslücke entdeckt

Autonome Code-Agenten, die auf großen Sprachmodellen basieren, revolutionieren die Software- und KI-Entwicklung durch Tool‑Nutzung, langfri…

arXiv – cs.AI 30.01.2026 05:00

Forschung

kNN-ICL mit LLMs: Präzise Startup-Erfolgsvorhersage trotz Datenknappheit

Venture-Capital-Firmen stehen vor der Herausforderung, den Erfolg von Early‑Stage-Startups vorherzusagen, wenn nur wenige Datenpunkte vorli…

arXiv – cs.LG 26.01.2026 05:00

Forschung

LLMs als Datengeneratoren: Kleine Modelle übertreffen große Klassifikatoren

Neues Forschungsergebnis aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) nicht nur als Klassifikatoren e…

arXiv – cs.AI 26.01.2026 05:00

Forschung

FORESTLLM: LLMs stärken Random Forests für Few‑Shot-Tabellendaten

In Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und wissenschaftlicher Forschung entscheiden sich immer häufiger auf Basis von Tabellendaten…

arXiv – cs.LG 19.01.2026 05:00

Forschung

CLIP in der Medizin: Negation erschwert Bildsuche – neue Erkenntnisse

Vision‑Language‑Modelle wie CLIP gewinnen in der medizinischen Bildgebung immer mehr an Bedeutung, weil sie Bilder und Texte ohne umfangrei…

arXiv – cs.LG 22.12.2025 05:00

Forschung

Transformers nutzen unlabeled Kontext: Fortschritt im semi-überwachtem Lernen

In den letzten Jahren hat die Forschung verstärkt die Fähigkeit von Transformers untersucht, im Kontext zu lernen (ICL). Bisher konzentrier…

arXiv – cs.LG 19.12.2025 05:00

Forschung

Neue Weltmodelle nutzen latente Aktionen für effiziente Kontrolle ohne gelabelte Daten

Forscher haben ein neues Konzept für Weltmodelle vorgestellt, das die Grenzen herkömmlicher Ansätze sprengt: Statt ausschließlich auf actio…

arXiv – cs.LG 12.12.2025 05:00

Forschung

Kontrastives Lernen verbessert semi-supervised Deep Regression

Ein neues Verfahren aus der Forschung auf arXiv erweitert die Möglichkeiten des kontrastiven Lernens für Regressionsmodelle, indem es unlab…

arXiv – cs.LG 11.12.2025 05:00

Forschung

KI mit Unsicherheitsbewusstsein: Datenknappheit mit Informationstheorie meistern

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

arXiv – cs.AI 08.12.2025 05:00

Forschung

Neues Paradigma: Datenlose Wissensübertragung zwischen KI-Modellen

Moderne KI-Systeme sind stark auf riesige Datensätze angewiesen, um Modelle zu trainieren und Wissen zwischen ihnen zu übertragen. Traditio…

arXiv – cs.LG 25.11.2025 05:00

Forschung

Mehragenten‑VLMs verbessern Offensiv‑Content‑Erkennung mit PNU‑Loss

Die Erkennung von beleidigendem Inhalt in sozialen Medien erfordert präzise, gelabelte Daten – ein Ziel, das oft durch die geringe Häufigke…

arXiv – cs.LG 19.11.2025 05:00

Forschung

RECAP-PATH: KI-Framework liefert nachvollziehbare Diagnosen in der Pathologie

KI‑Tools haben die Pathologie bereits revolutioniert: Sie steigern die Durchsatzrate, standardisieren die Quantifizierung und entdecken pro…

arXiv – cs.AI 18.11.2025 05:00

Forschung

Deep‑Learning schätzt Muskelaktivierungen bei Mehrgelenksbewegungen in Echtzeit Ein neues, physikbasiertes Deep‑Learning‑Framework ermöglicht die schnelle Schätzung von Muskelaktivierungen und -kräften in Mehrgelenksbewegungen. Diese Fähigkeit ist entscheidend für die klinische Bewertung von Bewegungen und die Steuerung von Hilfsgeräten. Traditionelle Methoden sind oft rechenintensiv und benötigen umfangreiche, gelabelte Datensätze, die für Mehrgelenksanwendungen selten verfügbar sind. Das

arXiv – cs.LG 17.11.2025 05:00

Forschung

OR-R1: Automatisierte Optimierungsmodellierung mit Testzeit-Reinforcement-Learning In der Praxis der Operations Research (OR) ist die Umwandlung von natürlichen Sprachbeschreibungen in formale Modelle und Solver-Code ein hochkomplexer Prozess, der traditionell viel Fachwissen erfordert. Das neue Framework OR‑R1 adressiert dieses Problem mit einer daten‑effizienten Lernstrategie, die sowohl begrenzte gelabelte Daten als auch reichlich unlabelte Daten nutzt. Der Ansatz besteht aus zwei aufeinanderfolgende

arXiv – cs.AI 13.11.2025 05:00

Forschung

Prompt-Optimierung mit synthetischen Daten verbessert Finanz-Analyse

Große Sprachmodelle haben sich als leistungsstarkes Werkzeug für die Analyse von Finanzdokumenten etabliert, doch die Qualität der Eingabea…

arXiv – cs.AI 11.11.2025 05:00

Forschung

Kausale Strukturen und Representation Learning: Neue Wege in der Biomedizin

Die rasante Zunahme von Daten in der Biomedizin eröffnet die Chance, komplexe Phänomene besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen…

arXiv – cs.AI 10.11.2025 05:00

Praxis

So bauen Sie überwachte KI-Modelle, wenn Sie keine annotierten Daten haben

In der Praxis ist es häufig so, dass die Daten, mit denen Sie starten, völlig unlabelt sind. Für überwachte Lernmodelle ist ein gelabeltes…

MarkTechPost 03.11.2025 23:58

Forschung

Selbstüberwachtes Lernen steigert KI‑Robustheit: OOD‑Erkennung ohne Labels

Ein neues Verfahren aus dem arXiv‑Repository verspricht, die Zuverlässigkeit von Künstlicher Intelligenz in sicherheitskritischen Bereichen…

arXiv – cs.AI 15.10.2025 05:00

Forschung

Selbstlernende KI meldet Algenblüten aus Satellitenbildern – ohne gelabelte Daten

Ein neues selbstlernendes Machine‑Learning‑Framework namens SIT‑FUSE ermöglicht die Erkennung und Kartierung von schädlichen Algenblüten (H…

arXiv – cs.LG 06.10.2025 05:00

Forschung

Neues Framework IRIS nutzt intrinsische Belohnung zur Bildgenerierung

Die jüngsten Fortschritte im Bereich Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) haben vor allem bei der Sprachverarbeitung beeindruc…

arXiv – cs.AI 01.10.2025 05:00

Forschung

HyPINO: Neural Operator für Multi‑Physics PDEs ohne Feinabstimmung

HyPINO ist ein neuartiger Multi‑Physics Neural Operator, der ohne task‑spezifisches Fine‑Tuning über eine breite Palette parametrisierter p…

arXiv – cs.LG 08.09.2025 05:00

Forschung

InsightTab: LLMs meistern Tabellendaten durch datengetriebene Klassifikation

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (2508.21561v1) wird gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) bei der Klassifikation von…

arXiv – cs.LG 01.09.2025 05:00

Forschung

LLM-Trainingdaten verbessern Tabellenerkennung: LRTab setzt neue Maßstäbe

Die automatisierte Analyse von Tabellen ist für Datenwissenschaftler ein zentrales Thema. In den letzten Jahren haben sich große Sprachmode…

arXiv – cs.LG 27.08.2025 05:00

Forschung

FormaRL: Autoformalisation ohne gelabelte Daten verbessert

In der formalen Verifikation ist die automatische Formalisierung ein zentrales Ziel, das bislang durch fehlende Daten und ineffiziente Meth…

arXiv – cs.AI 27.08.2025 05:00

Forschung

VLMs meistern Diagramme dank Code-gestützter Synthese und Kandidatenantworten

Vision Language Models (VLMs) haben lange damit zu kämpfen, Diagramme präzise zu beschreiben und komplexe Fragen zu beantworten. Ein vielve…

arXiv – cs.AI 19.08.2025 05:00

Finde Modelle, Firmen und Themen

P300-BCI-Schreiber: Adaptive Lernmethode reduziert Kalibrierung drastisch

WiFi-basierte Ambient Intelligence: AM-FM – Das erste Foundation Model

FEM-gestützte Hypergraph-Neuronale Netze revolutionieren elastoplastische Simulationen

CVeDRL: Effizienter Code-Checker mit Difficulty‑Aware Reinforcement Learning

Autonome Code-Agenten enthüllen System-Prompts: Neue Sicherheitslücke entdeckt

kNN-ICL mit LLMs: Präzise Startup-Erfolgsvorhersage trotz Datenknappheit

LLMs als Datengeneratoren: Kleine Modelle übertreffen große Klassifikatoren

FORESTLLM: LLMs stärken Random Forests für Few‑Shot-Tabellendaten

CLIP in der Medizin: Negation erschwert Bildsuche – neue Erkenntnisse

Transformers nutzen unlabeled Kontext: Fortschritt im semi-überwachtem Lernen

Neue Weltmodelle nutzen latente Aktionen für effiziente Kontrolle ohne gelabelte Daten

Kontrastives Lernen verbessert semi-supervised Deep Regression

KI mit Unsicherheitsbewusstsein: Datenknappheit mit Informationstheorie meistern

Neues Paradigma: Datenlose Wissensübertragung zwischen KI-Modellen

Mehragenten‑VLMs verbessern Offensiv‑Content‑Erkennung mit PNU‑Loss

RECAP-PATH: KI-Framework liefert nachvollziehbare Diagnosen in der Pathologie

Prompt-Optimierung mit synthetischen Daten verbessert Finanz-Analyse

Kausale Strukturen und Representation Learning: Neue Wege in der Biomedizin

So bauen Sie überwachte KI-Modelle, wenn Sie keine annotierten Daten haben

Selbstüberwachtes Lernen steigert KI‑Robustheit: OOD‑Erkennung ohne Labels

Selbstlernende KI meldet Algenblüten aus Satellitenbildern – ohne gelabelte Daten

Neues Framework IRIS nutzt intrinsische Belohnung zur Bildgenerierung

HyPINO: Neural Operator für Multi‑Physics PDEs ohne Feinabstimmung

InsightTab: LLMs meistern Tabellendaten durch datengetriebene Klassifikation

LLM-Trainingdaten verbessern Tabellenerkennung: LRTab setzt neue Maßstäbe

FormaRL: Autoformalisation ohne gelabelte Daten verbessert

VLMs meistern Diagramme dank Code-gestützter Synthese und Kandidatenantworten

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