TechCrunch AI
Planet-Labs-Satellit erkennt Objekte eigenstĂ€ndig â ein Meilenstein.
Autonomer Erdbeobachtungssatellit identifiziert Schiffe, BrÀnde und VerÀnderungen in Echtzeit ohne Bodenstationen.
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AI News
Accenture zeigt: Verbraucher vertrauen KI-Shopping-Agenten immer mehr.
AccentureâStudie zeigt wachsendes Vertrauen in KIâEinkaufsagenten, 74âŻ% nutzen sie gerne.
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MIT Technology Review
Casey Harrell als erster Power User des NeuralinkâImplants.
Casey Harrell nutzt seit 2023 ein implantiertes BCI; nach 10.000 Trainingsstunden inspiriert es weitere Studien.
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arXiv AI Papers
DLâTransformator optimiert Open-ShopâScheduling mit bis zu 30âŻ% weniger Durchlaufzeit.
Transformerâbasierte Scheduler outperformen klassische Heuristiken und erzielen bei Taillard-Benchmark-Makespans von 15â30âŻ%.
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arXiv AI Papers
UPâNRPA: Adaptive Dialogplanung mit groĂen Sprachmodellen ohne OfflineâRL.
UPâNRPA nutzt LLMs fĂŒr EchtzeitâPersonalisierung, erreicht bei Benchmarks 100âŻ% Erfolg und eliminiert vortrainierte Modelle.
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arXiv AI Papers
ArxivâStudie enthĂŒllt epistemische UrsprĂŒnge des Muddy Children RĂ€tsels.
Das Papier untersucht die UrsprĂŒnge des Muddy Children Puzzle, erweitert es und zeigt KIâAnwendungen.
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arXiv AI Papers
Neues Framework Orchestraâo1 koordiniert multimodale KI-Agenten fĂŒr komplexe Aufgaben.
Orchestraâo1 steigert KI-Leistung um 10,3âŻ%, ĂŒbertrifft den zweitbesten Benchmark.
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arXiv AI Papers
HOTE: Hybridframework zur Evolution autonomer KIâAgenten.
HOTE kombiniert DeepâResearch und AGI-Agentenentwicklung mit hybrider RL; 8B-Modell ĂŒbertrifft gröĂere Modelle.
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arXiv AI Papers
WorkBench: Anthropics Claude OpusâŻ4.8 ĂŒbertrifft GPTâ4 bei Trefferrate.
Claude OpusâŻ4.8 ĂŒbertrifft GPTâ4, hat 89âŻ% Abschlussrate, geringere SchĂ€den und sinkende Kosten.
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arXiv AI Papers
Arditi et al.: DiM versus INLP zur Steuerung von Refusals in OpenâWeightâChatmodellen.
Studie zeigt, dass kontrafaktisches Flipping RefusalâUnterdrĂŒckung Ă€hnlich wie DiMâAblation erreicht.
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arXiv AI Papers
YeasierAgent eröffnet plattformunabhĂ€ngige AgentenâSandbox fĂŒr kollaborative AppâEntwicklung.
YeasierAgent ermöglicht plattformunabhĂ€ngige Agenten-Anwendungen als kollaborative RĂ€ume fĂŒr Nutzer.
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arXiv AI Papers
TwinBI verbindet AgentenâLLM mit digitalem Zwilling fĂŒr BI.
TwinBI synchronisiert Chat und Dashboard, erhöht Analysegenauigkeit von 43,3âŻ% auf 63,3âŻ% und senkt Timeouts um 75âŻ%.
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KI-Modell kollabiert durch Sample-Selection-Bias bei datenarmen Institutionen.
Recursives Training mit synthetischen Daten fĂŒhrt zu Modellkollaps und Homogenisierung, besonders in ressourcenarmen Settings.
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KI-Forschung enthĂŒllt: Geringere KI-Kompetenz erhöht Nutzung bestimmter TextâTools.
Studie zeigt kein VerhĂ€ltnis zwischen KI-Kompetenz und TextâKI-Nutzung, aber bei NichtâTextâTools.
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arXiv AI Papers
Neues MAâProofBench-Benchmark testet KI im mathematischen AnalysisâBeweis.
MA-ProofBench ist erster Benchmark fĂŒr Mathematik, GPTâ5.5 löst kaum Aufgaben; Fehler sind Halluzinationen.
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arXiv AI Papers
Poker Arena testet sieben LLMs in mehrdimensionaler Strategieanalyse.
Poker Arena bewertet sieben KIâModellen anhand eines dreischichtigen GedĂ€chtnisses und neun Entscheidungsachsen.
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Hyperdimensional Computing liefert erklĂ€rbare TabellensuchâEmbeddings.
HDC erzeugt bessere Tabellendaten-Embeddings mit analytisch bestimmbaren Ăhnlichkeitswerten als EmbDI.
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RACG: Gefahrenbewusste Kausalfilterung reduziert Risiko bei LLM-Agenten.
RACG kombiniert kausale EffektabschÀtzungen mit Risikokontrolle und reduziert Fehler in Tests.
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MehragentenâKI automatisiert die Verarbeitung von Schulzeugnissen.
Ein MultiâAgenten-Framework automatisiert die Transkriptverarbeitung bei Hochschulzulassungen.
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OpenAI-LLM beschleunigt semiautomatische Formalisierung von Grothendick's Vanishing Theorem.
LLMs verbessern automatisierte Theoremformalisierung; Expertenbewertung bleibt entscheidend, Studie zeigt LĂŒcken und Grothendicks Vanishing-Theorem zweite BestĂ€tigung.
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LLMâFeatureâGeometrie sagt fehlgeschlagene Konzeptkombinationen voraus.
LLMs erkennen Fehler durch ReprĂ€sentationsgeometrie und ermöglichen gezielte StressâTests sowie Lernschleifen.
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MINIM schĂŒtzt UIâPrivacy bei autonomen LLMâAgenten.
MINIM schĂŒtzt Benutzerdaten, reduziert sensible UIâObservationsdaten bis zu 90âŻ% mit CI und erhĂ€lt AgentenâEffizienz.
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Coding-Agent ChatGPT formalisiert numerische Analysis in LeanâŻ4 und nutzt LLMâJudge.
KI wandelt Mathematikbuch vollstĂ€ndig nach LeanâŻ4 um und bewertet QualitĂ€t dreidimensional.
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Neues Dataset zur Extraktion von Anwendungsbedingungen fĂŒr ArzneimittelâKrankheitsbeziehungen.
Eine neue KIâMethode mit 1âŻ119 Tripeln nutzt modifizierte LoRA und ĂŒbertrifft Baselines zur DiabetesâMedikamentenâAnalyse.
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FactoryLLM: Open-SourceâAI-Plattform evaluiert RAGâModelle fĂŒr Smart Factories.
FactoryLLM ist eine OpenâSourceâPlattform zur Fertigungsdiagnose und Bewertung lokaler LLMs in SmartâFactories.
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VeriGeo: KI-generierte Geometriefragen mit automatischer numerischer und analytischer PrĂŒfung.
VeriGeo nutzt ein zweistufiges Agentensystem zur Fehlerkorrektur und erzielt den besten GeoQA-Score.
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Skillâbedingtes Vertrauen steigert Effizienz von LLM-Agentenswarms.
SkillâConditional Trust verbessert Routing bei heterogenen Agenten, birgt Angriffsrisiken; MIT- und Stanford-Forscher schlagen CIVT vor.
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RefGRPO schlieĂt ReflexionslĂŒcke bei KI-Agenten mit Kalibrationsbonus.
RefGRPO senkt LLM-Untervertrauen von 44,4âŻ% auf 7,7âŻ% und steigert TextâzuâSQL Genauigkeit von 75,1âŻ% auf 76,5âŻ%.
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SkillAudit: LLM-Agenten ohne GroundâTruth optimieren.
SkillAudit optimiert AgentenfĂ€higkeiten ohne Ground-Truth, nutzt Trajektorienaudit und PACE, erzielt 73,9âŻ% Rewards.
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Neues Benchmark Affordance20Q testet LLMs' physikalisches Denkvermögen.
Affordance20Q testet LLMs im Affordance-Reasoning; Modelle liegen 20 Punkte hinter Menschen, KARI verbessert um 15,2.
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HarnessX entwickelt kombinierbaren, adaptiven KI-AgentenâHarness mit AEGIS.
HarnessX verbessert KI-Agentenleistung durch adaptive LaufzeitâHarnesses und typisierte Bausteine, +14,5âŻ%.
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Neues Modell fĂŒr LLMâAgenten: Text und UI stĂ€rken Kommunikation.
Das CPâFramework verbessert LLM-Agenten durch textbasierte und UIâRichtlinien; hybride Modelle und CPE optimieren Leistung.
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CSPO â ConstraintâSensitive Policy Optimization fĂŒr sicheres Reinforcement Learning.
CSPO beschleunigt Sicherheitskorrekturen, steigert RĂŒcklaufwerte und ĂŒbertrifft etablierte Methoden in Navigation.
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COMET nutzt objektzentrierten Transformer fĂŒr effiziente MonteâCarlo-TreeâSearch.
COMET revolutioniert modellbasiertes RL mit Frozen Encoder, TransformerâWeltmodell, ActionâSlot Fusion und SlotâMCTS.
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GitOfThoughts versieht KIâDenken mit GitâVersionierung.
GitOfThoughts, von ArXivâRedakteuren entwickelt, dokumentiert LLMâArgumente in Git-Kommitten und steigert Genauigkeit bei sehr Ă€hnlichen FĂ€llen.
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LLM-Agenten hören blind auf GNN-Tools â stĂ€rkere Modelle folgen mehr.
LLMâAgenten ĂŒbernehmen gefrorene GNNs, wiederholen deren Ausgaben, stimmen zuâŻ99âŻ% ĂŒberein und bleiben kostenstabil.
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LLMs werden von Chatbots zu dauerhaften digitalen Arbeitskollegen.
LLMs wechseln von Chatbots zu digitalen Kollegen, nutzen Thinking LLMs und OpenClawâWorkstations.
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GemmaâŻ4âŻ12B mit LoRA-Feinabstimmung erzeugt kontrollierbare Koordinateninterferenzen.
Feintuning erzeugt Koordinatenlisten; Gemma4 steigert F1@0,3, verursacht Duplikate, die ein StopâMechanismus eliminiert; Qwen3-VL-8B bleibt sauber.
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KIâEvaluationsplattform Every Eval Ever standardisiert Bewertungsdaten weltweit.
Einheitliches Evaluationsschema vereint KIâBewertungen in JSON; HuggingFace hostet Modelle und Benchmarks.
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StreamMemBench bewertet KI-Agentenspeicher mit EgoLife-Daten fĂŒr zukĂŒnftige Hilfe.
StreamMemBench ist neuer Benchmark fĂŒr KI-Agenten, testet ErinnerungsfĂ€higkeit mittels EgoLifeâStreams.
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VISTA optimiert GUIâVerankerung durch MehransichtâTraining.
VISTA nutzt CrossâViewâAnsĂ€tze, steigert Qwen3âVL Trefferquote bis 15âŻ%, erhöht Genauigkeit und reduziert Wechsel.
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Temporales Planungsframework optimiert Bahnroute in heterogenen Netzwerken trotz Störungen.
PDDLâ2.1-Framework optimiert heterogene Eisenbahnrouten, erzeugt konfliktfreie PlĂ€ne und senkt Fehler.
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WorkflowView nutzt groĂe Sprachmodelle fĂŒr die Abstraktion digitaler ArbeitsablĂ€ufe.
WorkflowView nutzt LLMs, abstrahiert Interaktionslogs und erzielt bei drei Anwendungen hohe Genauigkeit.
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Neues Framework ParallelâSynthesis nutzt KVâCaches fĂŒr LLMâAgenten.
ParallelâSynthesis nutzt KV-Caches paralleler Agenten, erreicht vergleichbare Ergebnisse und verkĂŒrzt die Token-Generierung bis 11âŻĂ.
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Neues RLâTool GAGPO verbessert Schrittâweise Kreditzuweisung.
GAGPO revolutioniert die zeitliche Kreditzuweisung in MultiâTurn-Agenten durch Gruppennormierung und steigert Lernleistung.
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SCSB optimiert RandomâForestâEnsembles durch sparsames EnsembleâPruning.
Das SCSB-Framework komprimiert BaggingâEnsembles bis zu 96âŻ%, verbessert Kalibrierung und Geschwindigkeit ohne Genauigkeitsverlust.
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BloomâKlassifikation ĂŒber DatasetâGrenzen hinweg: ML/DL vs. Prompted LLMs.
LLMs klassifizieren Lernfragen automatisch, steigern Lehrkrafteffizienz und werden durch UI unterstĂŒtzt.
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OpenAI LLMâJudge: GPT-4oâMini und GPTâ4.1âMini schwanken um 13,6âŻ%.
LLMâGovernors weisen hohe Fehlerquoten, Position-Bias und erfordern 11â15 Versuche zur Konsistenz.
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arXiv AI Papers
Neues AgentikâRetrievalâFramework nutzt groĂe Sprachmodelle zur Automatisierung der DatenqualitĂ€tsbewertung.
Agentenbasierte KI nutzt Sprachmodelle, MultiâAgenten-Workflow und Validierung zur automatisierten DatenqualitĂ€tsprĂŒfung, wodurch Unternehmen wie IBM profitieren.
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RandomâAttention-Modell reduziert Rechenaufwand bei mobilem Schlaftracking.
Leichtgewichtige Random Attention fĂŒr mobiles SchlafâMonitoring reduziert Rechenaufwand und steigert Genauigkeit um bis zu 3âŻ%.
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arXiv AI Papers
Kurz vorgestellt: KorzhinskiiâNet, physikâinformiertes neuronales Netz zur unterirdischen Mineralvorhersage.
Physik-informiertes Neuralnetz kombiniert DarcyâFluss, WĂ€rmeĂŒbertragung und Reaktionsrate, erreicht 0,885 PRâAUC gegenĂŒber Gradient Boosting.
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Aktive Inferenz optimiert Ampeln in störungsbelasteten IoTâVerkehrsumgebungen.
Die aktive Inferenz steuert Ampelschaltungen an vierâZugâSchnittstellen und senkt Emissionen trotz sensorischer Störung.
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PlanetâCentered AI: neues Forschungsmodell fĂŒr globale Nachhaltigkeit.
PlanetâCentered AI richtet KI auf planetare Nachhaltigkeit aus, fordert systemorientiertes Denken und globale Zielausrichtung.
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Ein einzelnes Neuron behebt Wiederholungsloops bei Googles Gemma 4.
Gewichtssurgery behebt in GemmaâŻ4 Repetitionsloops durch Löschung bestimmter MLPâNeuronen.
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arXiv AI Papers
BaseJump prĂ€sentiert HierSVA: LLMâbasierte HardwareâVerifikation.
BaseJump entwickelt HierSVA, bewertet HardwareâAssertions mit LLMs, erzielt 82âŻ% nachweisbar und 70âŻ% Fehlererkennung.
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arXiv AI Papers
CisTransCell: KI-Modell zur Vorhersage von ZelltranskriptionsÀnderungen.
CisTransCell, ein multimodales Modell, prognostiziert zellulĂ€re Transkriptionsantworten auf genetische Störungen im ZeroâShot-Modus.
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Morpheologieâbasierte Zuordnung verbessert IoU fĂŒr OberflĂ€chenfehlererkennung.
Mehrdimensionale MorphologieâMetriken verbessern positives SampleâAssignment in YOLOv9.
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VHDLSuite: LLM-basierte VHDLâGenerierung mit automatischer BenchmarkâEvaluation.
Autor:innen beschreiben Pipeline von Verilog zu VHDL mit VUnit/GHDL, neues Benchmarkset >200 Aufgaben, identifizieren LLM-MĂ€ngel.
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FreoStream senkt OverâRefusal bei Sprachmodellen dank FutureâAware LoRA.
Freostream reduziert Ablehnungen, stĂ€rkt JailbreakâSchutz durch LoRAâGuardrail-Framework.
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Constitutional AIâTraining senkt existenzielle Risiken bei virtuellen Agenten.
Feinabstimmung von SuperâAIs nach tugendhaften Konstitutionen reduziert Risiken, steigert Akzeptanz unsicherer Verhaltensweisen.
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GPU-gesteuerter Workflow fĂŒr neuronale Emulatoren hypersonischer Strömungen.
GPUâbasierte neuronale Emulatoren verbessern hypersonische Strömungsmodelle durch schnelle Datensammlung und Feedback.
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Gewichtsnorm steuert Grokking-Zeithöhe bei neuronalen Netzen.
Grokking in neuronalen Netzen hÀngt von der Gewichtsnorm ab; Studie zeigt exponentielle Verzögerung.
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arXiv AI Papers
KI sollte nicht nur aggregierte PrÀferenzen folgen, warnt arXiv-Forschung.
KI soll nicht kollektiv ausgerichtet werden; stattdessen sind Kompetenz, Faktengenauigkeit, Ehrlichkeit und RechtskonformitÀt die Grundwerte.
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arXiv AI Papers
SEVRA-BENCH testet LLM-Code-Reviewer auf SocialâEngineeringâAngriffe.
SEVRA-BENCH testet acht LLMs mit 1âŻ062 CVE-Pull Requests auf SocialâEngineering-Sicherheit, offene Modelle sind weniger sicher.
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arXiv AI Papers
Sparsamere LoRAâVarianten: Cheap LoRA und cÂłL bringen Effizienz.
Studie zeigt sparsere LoRA-Varianten senken Trainingzeit um 10âŻ% und GPUâSpeicher um 15âŻ%.
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CineOrchestra: Diffusionsmodell steuert gleichzeitig Personen, Ereignisse, Kamerapfade und Schnitte.
CineOrchestra kontrolliert KI-generierte Filme mit mehreren Subjekten und Schnitten und ĂŒbertrifft sechs Modelle.
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arXiv AI Papers
Neues Lernmodell verbessert Kontrollzuweisung bei ĂŒbersteuerbaren Flugzeugen.
SINDy ermöglicht schnelle, interpretierbare Steuerwirkungsmodelle mit Online-Anpassung zur Verbesserung der Kontrollallokation in nichtlinearen Flugzeugsystemen.
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arXiv AI Papers
Benchmark fĂŒr KIâgesteuerte Vorhersagen von Aktionen in Tabellenkalkulationen.
Der Benchmark beinhaltet 52 Sequenzen, 12âŻ000 Aktionen, einen OnlineâLoop und BasisâLLMs.
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arXiv AI Papers
LLM-gestĂŒtzte Quantensynthese verbindet Sprache mit Quantenoperatoren.
LLMs können Quantenoperatoren verstehen, steuern und skalierbare Ergebnisse auf Clifford+T erreichen.
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arXiv AI Papers
KI senkt Veröffentlichungen, erhöht wissenschaftliche QualitÀt.
KI schreibt Manuskripte, kontrolliert QualitÀt, reduziert Publikationen und spart Forschern Zeit.
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arXiv AI Papers
ACDÂłâGAT nutzt Safety-Contract Graph und Multi-Agent RL.
ACDÂł-GAT reduziert Ausfallzeiten um bis zu 90âŻ% und verbessert SOCâAntworten.
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arXiv AI Papers
LLM-Agenten von AgentSociety & CitySim â RealitĂ€tstest fĂŒr MobilitĂ€t.
LLM-Agenten in StadtâSimulations zeigen erhebliche RealitĂ€tsverluste, obwohl AktivitĂ€ten plausibel wirken.
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arXiv AI Papers
RhythmFormer erklĂ€rt: Quantitatives XAI fĂŒr rPPG-Transformer.
Vier AttributionâMethoden fĂŒr RemoteâPulsfrequenzschĂ€tzung werden auf RhythmFormer angewendet, neue Kennzahlen erhöhen die ErklĂ€rbarkeit.
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arXiv AI Papers
SpheriCity entwickelt vertrauenswĂŒrdige ChatâKI fĂŒr nachhaltige Stadtentscheidungen.
SpheriCity nutzt KI fĂŒr transparente Nachhaltigkeitsanalyse und stĂ€rkt damit das Vertrauen.
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arXiv AI Papers
ArxivâStudie: stimmungsbasiertes Musikanzeiger-System nutzt Nutzeremotionen.
Stimmungsbasierte Musikempfehlung steigert Nutzerzufriedenheit durch emotionale Signale und ĂŒberlegene QualitĂ€t.
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arXiv AI Papers
SuperThoughts halbiert Token-Erzeugung bei Qwen LLMs.
SuperThoughts reduziert CoTâTokens um 20â30âŻ%, bleibt genau und steigert Durchsatz.
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arXiv AI Papers
MIRAGEÂ PROBES zeigen zwei Fehlerquellen in OpenâSourceâVisionâLanguage-Modellen.
MirageâDetection zeigt sprachbasierte Vorurteile und fiktive Bildinhalte als zwei Fehlerquellen.
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arXiv AI Papers
KI trifft Blockchain: FrĂŒhe ForschungâŻ&âŻoffene Fragen im Fokus.
KI-Modelle optimieren SmartâContracts, beschleunigen Verifikation und erkennen Betrug; Blockchains liefern robustere MLâDaten.
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