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Ergebnisse für “ACT”
Forschung

<p>LLM-gestützte Planung mit PDDL-Simulation: Neue Erkenntnisse</p> <p>In einer aktuellen Studie wird untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) als effektive Planer für autonome Robotiksysteme fungieren können. Dazu wurde PyPDDLEngine entwickelt – ein Open‑Source‑Simulationswerkzeug für die Planning Domain Definition Language (PDDL), das LLMs über ein Model Context Protocol (MCP) als Tool‑Calls nutzen lässt.</p> <p>Im Gegensatz zu herkömmlichen Planern, die einen kompletten Aktionsplan auf einmal generieren
arXiv – cs.AI
Forschung

<span>GeoAI-Analyse enthüllt spatiotemporale Verkehrsheterogenität in Städten</span> <p>Städtische Verkehrsströme entstehen aus einer komplexen, nichtlinearen Wechselwirkung zwischen der räumlichen Anordnung von Nutzungen und der zeitlich variierenden Mobilitätsnachfrage. Traditionelle globale Regressions- und Zeitreihenmodelle sind nicht in der Lage, diese vielschichtigen Dynamiken gleichzeitig zu erfassen.</p> <p>Um dem gerecht zu werden, präsentiert die Studie ein GeoAI-Hybrid-Analysemodell, das die Meth
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>ML-Angriffe entschlüsseln: Wie man den Angreifer aus Beobachtungen erkennt</p> <p>In automatisierten Entscheidungssystemen sind maschinelle Lernmodelle zunehmend anfällig für Datenmanipulationen. Während bisherige Verteidigungsstrategien meist das Modell selbst oder das gesamte System schützen, richtet sich die neue Forschung in eine andere Richtung: Sie versucht, den Angreifer zu identifizieren, nicht nur die Angriffe zu verhindern.</p> <p>Die Autoren zeigen zunächst, dass ein Angreifer ohne zusätzliche
arXiv – cs.LG