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Ergebnisse für “Domain”
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

<h1>Neues Verfahren ABRA verbessert Batch‑Korrektur bei Zellbild‑Scans</h1> <p>In der hochauflösenden Zellbildgebung, die in der Pharmakologie und Genetik eingesetzt wird, entstehen große Mengen an Bilddaten. Diese Daten sind jedoch häufig von sogenannten Bio‑Batch‑Effekten betroffen, die durch technische Unterschiede in den Experimenten entstehen und die Leistung von Deep‑Learning‑Modellen stark beeinträchtigen.</p> <p>Forscher haben das Problem als Domain‑Generalization‑Aufgabe formuliert und ein neues Ve
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Diffusion-MPC in Tetris: Feasibility, Horizon und Kritiker-Alignment analysiert</h1> <p>Forscher haben Diffusion‑basierte Model Predictive Control (Diffusion‑MPC) in einem diskreten, kombinatorischen Umfeld untersucht – konkret im beliebten Spiel Tetris. Dabei wird ein MaskGIT‑ähnlicher Diskret‑Denoiser eingesetzt, um mögliche Platzierungssequenzen zu generieren, und anschließend werden die Kandidaten durch ein Reranking ausgewählt.</p> <p>Die Studie beleuchtet drei zentrale Aspekte: Erstens die Notwend
arXiv – cs.LG