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Ergebnisse für “Web”
Forschung

<h1>Skalierung erhöht kritische semantische Duplikate im Pretraining</h1> <p>In der KI‑Forschung wird deutlich, dass Daten­duplikate während des Pretrainings die Generalisierung von Modellen stark beeinträchtigen können. Besonders bei Web‑Skalen wird die Definition eines „Duplikats“ komplexer: Neben offensichtlichen Text‑Übereinstimmungen können semantisch gleichwertige Dokumente – etwa Übersetzungen – zu redundanten Trainingssignalen führen, sobald Modelle leistungsfähiger werden.</p> <p>Die Studie zeigt,

arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Multi-Agent-Training verbessert Produktforschung im E‑Commerce</h1> <p>Large Language Model (LLM)-basierte Agenten zeigen großes Potenzial für die konversationelle Einkaufsunterstützung, doch bisherige Systeme fehlen oft die nötige Tiefe und Kontextbreite, um komplexe Produktrecherchen durchzuführen. Gleichzeitig liefert das Deep‑Research-Paradigma zwar umfangreiche Informationen für die Websuche, stößt aber bei der Übertragung auf den E‑Commerce-Bereich auf erhebliche Lücken.</p> <p>Mit dem neuen Ansat
arXiv – cs.AI
Forschung

KI-Agenten revolutionieren Sozialforschung: Können sie Wissenschaftler ersetzen?<p>In der neuesten Veröffentlichung auf arXiv wird beschrieben, wie KI-Agenten – Systeme, die mehrstufige Denkprozesse mit dauerhaftem Speicher, Tool-Zugriff und fachspezifischen Fähigkeiten ausführen – die Sozialforschung grundlegend verändern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die nur auf einzelne Anfragen reagieren, können diese Agenten Dateien lesen, Code ausführen, Datenbanken abfragen, das Web durchsuchen und domänen
arXiv – cs.AI