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Künstliche Intelligenz zeigt bei mathematischem Denken große Fortschritte, wenn sie über gut strukturierte Chain-of-Thoughts (CoT) verfügt…

Mit dem neuen Framework SENSE (SEmantic Neural Sparse Extraction) wird die Herausforderung, Gehirnaktivität in natürlichsprachlichen Text z…

In jüngsten Untersuchungen wurde gezeigt, dass Quantum‑Neural‑Netzwerke (QNNs) in wenigen Beispiel‑Regimen besonders gut generalisieren. Au…

Histopathologische Subtypen von Eierstockkrebs sind entscheidend für die individuelle Therapieplanung. In Großbritannien steigen die diagno…

Neuste Forschungen zeigen, dass große Sprachmodelle (LLMs) enorme Vorteile für Aufgaben auf textattributierten Graphen bieten, indem sie er…

In einer neuen Studie aus dem arXiv-Repository wird der Scheduler GreedyLR vorgestellt, der die Lernrate während des Trainings dynamisch an…

In einer wegweisenden Veröffentlichung präsentiert ein Forschungsteam einen skalierbaren Ansatz zur Datensynthese für Computer‑Use‑Agents (…

Die Vorhersage von Zeitreihen erfordert Modelle, die komplexe zeitliche Abhängigkeiten zuverlässig erfassen können – besonders in großen, h…

In einem neuen Forschungsbericht zeigen Wissenschaftler, dass das multimodale Geospatial Foundation Model (GFM) TerraMind von ESA-IBM die G…