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KI News: Kurz und klar.
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Themen: Alle LLM KI Reinforcement Learning Maschinelles Lernen künstliche Intelligenz Microsoft Sprachmodelle AI Large Language Models Transformer Machine Learning Nvidia

Generative KI trifft drahtlose Sensorik: Weg zum Wireless Foundation Model

Die jüngsten Fortschritte in der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) haben die Grenzen in Bereichen wie Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung neu definiert. Nun richtet sich das Interesse vermehrt darauf, diese leistungsstarken Techniken in drahtlose Sensornetzwerke zu integrieren. Durch Methoden wie Datenaugmentation, Domänenanpassung und Rauschunterdrückung können Anwendungen wie Geräte‑Lokalisierung, menschliche Aktivitätserkennung und Umweltüberwachung deutlich verbessert werden.
arXiv – cs.AI

Generative Modelle revolutionieren die Erstellung synthetischer Daten

Die neuesten Entwicklungen in generativen Modellen – darunter Large Language Models, Diffusion‑Modelle und generative adversarial networks – haben die Produktion synthetischer Daten grundlegend verändert. Sie bieten skalierbare Lösungen für die häufig auftretenden Probleme von Datenknappheit, Datenschutz und Aufklärungsaufwand im Data‑Mining. Das vorgestellte Tutorial erklärt die Grundlagen und die aktuellsten Fortschritte in der synthetischen Datengenerierung, behandelt zentrale Methoden und praxisnahe Frameworks und zeigt, wie man die Qualität der erzeugten Daten bewertet und in Anwendungen einsetzt. Teilnehmer erhalten konkrete Handlungsempfehlungen, um generative synthetische Daten gezielt zur Verbesserung von Forschungs- und Praxisprojekten im Data‑Mining zu nutzen. Weitere Informationen finden Sie auf der Website: https://syndata4dm.github.io/.
arXiv – cs.LG

Aura-CAPTCHA: KI‑gestütztes CAPTCHA mit GANs und RL

Die neueste Veröffentlichung von Aura-CAPTCHA präsentiert ein innovatives Multi‑Modal‑CAPTCHA, das die Schwächen herkömmlicher Systeme, die zunehmend von KI‑Technologien wie OCR und adversarial image processing umgangen werden, gezielt adressiert. Durch den Einsatz von Generative Adversarial Networks (GANs) entstehen dynamische Bildaufgaben, während Reinforcement Learning (RL) die Schwierigkeit in Echtzeit anpasst und Large Language Models (LLMs) für die Generierung von Text‑ und Audio‑Hinweisen sorgen.
arXiv – cs.LG