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KI-Agenten übernehmen zunehmend wichtige Aufgaben, doch trotz beeindruckender Genauigkeitswerte auf Standard-Benchmarks bleiben reale Fehle…

In realen Anwendungen treten häufig Datenverzerrungen, Ungleichgewichte zwischen Gruppen und gezielte Störungen auf, die die klassische Met…

In der Online‑Klassifikation, bei der Agenten ihre Merkmale gezielt anpassen, um positive Vorhersagen zu erhalten, sind randomisierte Algor…

In einer neuen Studie wird gezeigt, dass Sprachmodelle mit einer extrem kleinen Anzahl von trainierbaren Parametern lernen können, komplexe…

Split Federated Learning (SFL) ermöglicht es ressourcenbeschränkten Edge‑Geräten, gemeinsam mit einem leistungsstarken Server Modelle zu tr…

In einer wegweisenden Veröffentlichung präsentiert das Forschungsteam TAMO, eine vollständig amortisierte, universelle Policy für die Optim…

In klinischen Arbeitsabläufen tauchen multimodale Sprachmodelle (MLLMs) immer häufiger auf, doch ihre Fähigkeit, komplexe medizinische Frag…