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Automatisierte Erkennung von Jailbreak-Versuchen in klinischen LLMs

In der klinischen Ausbildung von Sprachmodellen (LLMs) stellt die Erkennung von Jailbreak-Versuchen – also Versuchen, das Modell zu manipul…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

Diskrete Double-Bracket-Flows: Neue Matrixfreie Eigenzerlegung

Forscher haben einen innovativen Ansatz zur eigenwertbasierten Zerlegung von Matrizen vorgestellt, der ohne direkte Matrixzugriffe auskommt…

arXiv – cs.LG 17.02.2026 05:00

Forschung

CreditAudit: Zweite Dimension für die Bewertung und Auswahl von LLMs

Die Scores von Leaderboards steigen stetig, doch sie spiegeln oft nicht die tägliche Nutzererfahrung wider. Während Benchmarks sich annäher…

arXiv – cs.AI 04.02.2026 05:00

Forschung

Six Sigma Agent: Zuverlässigkeit von LLMs durch Konsens und Redundanz

Große Sprachmodelle (LLMs) zeigen beeindruckende Fähigkeiten, bleiben jedoch von Natur aus probabilistisch. Diese Unsicherheit stellt ein z…

arXiv – cs.AI 02.02.2026 05:00

Forschung

Neues generatives Modell SIGMA-PPG verbessert PPG-Analyse drastisch

Ein neues generatives Foundation‑Model für Photoplethysmographie‑Signale, SIGMA‑PPG, hat die Analyse von PPG-Daten revolutioniert. Durch di…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

Forschung

LDLT‑Lipschitz‑Netzwerke: Neue Initialisierung steigert Ausgabeverteilung

Eine neue Analyse aus dem arXiv‑Pape 2601.08253v1 untersucht die Initialisierungsdynamik von LDLT‑basierten L‑Lipschitz‑Schichten. Dabei wi…

arXiv – cs.LG 14.01.2026 05:00

Forschung

Effiziente Methode zur Merkmal-Extraktion aus beliebigen Superpositionen

Wissenschaftler haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der es ermöglicht, die versteckten Merkmale in komplexen Machine‑Learning‑Modelle…

arXiv – cs.LG 19.12.2025 05:00

Forschung

SigMA: Deep-Learning-Methode verbessert Parametererkennung bei fBm-SDEs

Stochastische Differentialgleichungen, die von fractional Brownian Motion (fBm) getrieben werden, modellieren zunehmend Systeme mit rauen D…

arXiv – cs.LG 18.12.2025 05:00

Forschung

FedWMSAM: Schnelles, flaches Federated Learning mit Momentum‑ und SAM

Ein brandneues Verfahren namens FedWMSAM verspricht, die beiden zentralen Herausforderungen des Federated Learning – schnelle Konvergenz be…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Forschung

discretize_distributions: Mischungen quantisieren mit Wasserstein-Garantien

Ein brandneues Python-Paket namens discretize_distributions wurde auf arXiv vorgestellt und verspricht, Gaußsche Mischungen schneller und g…

arXiv – cs.LG 21.11.2025 05:00

Forschung

Neues Modell trennt Können und Glück in Spielen – Quantitative Analyse

Wissenschaftler haben ein neues, mathematisches Rahmenwerk entwickelt, das die Rollen von Können und Zufall in Spielen exakt voneinander ab…

arXiv – cs.AI 18.11.2025 05:00

Forschung

<h1>SigmaDock: Fragmentbasierte SE(3)-Diffusion setzt neue Maßstäbe im Docking</h1> <p>In der Wirkstoffforschung ist das präzise Vorhersagen der Bindungspose eines Liganden an ein Protein – das sogenannte Molekulardocking – ein entscheidender Schritt. Traditionelle physikbasierte Verfahren sind zwar zuverlässig, aber oft zeitaufwendig. Generative KI‑Ansätze versprechen schnellere und vielfältigere Pose‑Sampling‑Methoden, stoßen jedoch häufig an Grenzen wie chemisch unplausible Ergebnisse, mangelnde Generali

arXiv – cs.LG 10.11.2025 05:00

Forschung

Taguchi-Optimierung steigert CNN-Leistung bei Box-Action-Erkennung

In einer neuen Studie wird die Taguchi-Design-of-Experiments-Methode auf Convolutional Neural Networks (CNNs) angewandt, um die Hyperparame…

arXiv – cs.LG 01.10.2025 05:00

Forschung

FedIA: Neue Methode für domänenrobustes Federated Graph Learning

In der Welt des Federated Graph Learning (FGL) stellen unterschiedliche Datenquellen – etwa die Nutzerprofile von Twitch-Gamern oder die me…

arXiv – cs.LG 24.09.2025 05:00

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