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Ergebnisse für “PERA”
Forschung

<h1>LLMs lösen Logik korrekt, liefern aber falsche Antworten – neue Benchmark enthüllt</h1> <p>Eine neue Studie zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) jeden Schritt ihrer „Chain‑of‑Thought“-Logik fehlerfrei ausführen können, dabei aber häufig falsche Endergebnisse liefern. Das Problem wurde mit dem „Novel Operator Test“ aufgedeckt, einem Benchmark, der die reine Logik eines Operators von dessen Namen trennt und so echte Denkprozesse von bloßem Mustererkennen unterscheidet.</p> <p>Der Test bewertet Boolesche
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neues Multi-Head-Attention-Netzwerk verbessert Prognosen industrieller Anlagen</p> <p>In komplexen Systemen wie Flugzeugtriebwerken, Turbinen und industrieller Ausrüstung verändern sich die Betriebsbedingungen ständig. Diese Schwankungen beeinflussen die Verschlechterung stark und erschweren die Prognose, weil die Modelle die operativen Einflüsse berücksichtigen müssen. Ein neues Forschungsprojekt präsentiert deshalb ein Multi‑Head‑Attention‑basiertes Fusionsneuronales Netzwerk, das genau diese Herausfor
arXiv – cs.LG