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Die Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) zur schnellen Erstellung von Digital Twins verspricht, komplexe Systeme aus groben Beschreibun…

In der Planung und Sicherheitsanalyse moderner Reaktoren bleibt das Erstellen von Input‑Dateien für das System Analysis Module (SAM) ein au…

In der aktuellen Forschung zu Large‑Language‑Model‑RL (LLM‑RL) stellen Off‑Policy‑Probleme wie Policy‑Stalenz und Trainings‑Inference‑Misma…

Beim Wissenstransfer von großen Sprachmodellen (LLMs) wird häufig angenommen, dass die Ausgabe des Lehrers ein hochwertiges Trainingssignal…

Moderne Protein‑Sprachmodelle (PLMs) nutzen Transformer‑Architekturen, die ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt…

Federated Learning ermöglicht es verteilten Geräten, gemeinsam Modelle zu trainieren, ohne dass sensible Daten zentralisiert werden. In rea…

Die neuesten Fortschritte in großen Sprachmodellen (LLMs) haben gezeigt, dass sie eigenständige Diagramme mit beeindruckender Präzision erz…

Ein neues Dataset namens nuCarla wurde veröffentlicht, das die Lücke zwischen realen Datensätzen und simulierten Lernumgebungen schließt. E…

Eine neue Studie aus dem arXiv‑Repository präsentiert einen innovativen Ansatz, um die enorme Rechenlast großer Sprachmodelle zu reduzieren…

Ein neues Forschungsprojekt aus dem arXiv-Repository präsentiert ein innovatives, modulare Multi-Agenten-Framework, das die KI-gestützte Re…