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Ergebnisse für “SCO”
Forschung

<h1>LLMs können nur begrenzt latente Planung entdecken – Studie zeigt Limits</h1> <p>Eine neue Untersuchung auf arXiv beleuchtet, wie weit große Sprachmodelle (LLMs) in der Lage sind, komplexe, mehrstufige Planungsstrategien ohne Zwischenschritte zu erkennen und auszuführen. Dabei wird die sogenannte „latente Planung“ getestet, also die Fähigkeit, innerhalb eines einzigen Vorwärtspasses mehrere Zwischenschritte zu durchdenken.</p> <p>Die Forscher setzten dafür Graph-Suchaufgaben ein, bei denen die benötigte
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Harf‑Speech: Arabisches Phoneme‑Bewertungssystem erreicht klinische Genauigkeit</h1> <p>Ein neues, moduläres System namens Harf‑Speech wurde entwickelt, um arabische Aussprache auf Phoneme‑Ebene zu bewerten. Das Tool kombiniert einen MSA‑Phonetizer, ein feinabgestimmtes Speech‑to‑Phoneme-Modell, Levenshtein‑Alignment und einen hybriden Scorer, der sowohl die längste gemeinsame Teilfolge als auch Edit‑Distance‑Metriken nutzt.</p> <p>Bei der Feinabstimmung wurden drei ASR‑Architekturen auf arabischen Phon
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Multimodales Modell verbindet räumliche Transkriptomik Histologie für Forschung</p> <p>Ein neues, hochleistungsfähiges Modell namens STORM (Spatial Transcriptomics and Histology Representation Model) hat die Art und Weise, wie Forscher und Kliniker räumliche Genexpressionsdaten interpretieren, revolutioniert. STORM wurde mit 1,2 Millionen räumlich aufgelösten Transkriptomprofilen trainiert, die mit entsprechenden Histologieaufnahmen aus 18 Organen gekoppelt waren. Durch eine hierarchische Architektur, di
arXiv – cs.AI