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Ergebnisse für “ALMA”
Forschung

TraderBench: Wie robust sind KI-Agenten in feindlichen Kapitalmärkten?<br/><p>Die Bewertung von KI-Agenten im Finanzbereich steht vor zwei zentralen Problemen: Statische Benchmarks erfordern teure Expertenannotation und vernachlässigen gleichzeitig die dynamische Entscheidungsfindung, die im echten Handel entscheidend ist. Gleichzeitig führen LLM-basierte Richter zu unkontrollierter Varianz bei domänenspezifischen Aufgaben.</p><p>Mit TraderBench wird diese Lücke geschlossen. Das neue Benchmark-Framework kom
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>ML-gestützter Ensemble Kalman Filter steigert Genauigkeit bei gleicher Rechenzeit</h1> <p>In einer neuen Studie wird gezeigt, wie ein Multi-Fidelity Ensemble Kalman Filter (MF‑EnKF) mit einem maschinellen Lern‑Surrogat als niedrig‑qualitatives Modell die Vorhersagegenauigkeit steigern kann, ohne die Rechenkosten zu erhöhen. Der Ansatz kombiniert ein kleines Ensemble von teuren, vollständigen Modellsimulationen mit einem großen Ensemble von schnellen, aber weniger genauen ML‑Simulationen. Durch diese Mis
arXiv – cs.LG