Die Kategorie „AI Science + KI Forschung“ widmet sich den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen und Forschungsprojekten im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
Hier findest du aktuelle Studien, technologische Innovationen und Analysen zu den Fortschritten in AI Science. Bleibe informiert über wichtige Durchbrüche, Forschungsansätze und deren Bedeutung für die Zukunft der KI-Technologie.
KI-Agenten: Die Zukunft der Web-Interaktion durch LLMs und das Semantische Web Vertrauen: Der Schlüssel zu erfolgreichen KI-Agenten ist ein robustes Vertrauen zwischen dem.
SciAgents: Automatisierte wissenschaftliche Entdeckungen durch Intelligente Multi-Agenten-Systeme Wissensgraphen: Strukturierte, ontologische Wissensgraphen organisieren wissenschaftliche Konzepte und vernetzen sie auf bisher ungeahnte Weise. Große Sprachmodelle.
Präzise 3D-Menschendarstellung aus einem einzigen Bild: Die Revolution der Gaussian Splatting Transformers Innovation: GST ermöglicht die präzise 3D-Darstellung menschlicher Körper aus einem einzigen.
Von Berechnung zu Bewertung: Die Rolle von LLM-Richtern bei mathematischen Aufgaben Korrelation: Es besteht eine starke Korrelation zwischen der Urteilskraft eines LLM und.
Künstliche Intelligenz auf der Suche nach der nächsten großen Idee: Können LLMs wirklich neue Forschungsideen generieren? Überraschende Ergebnisse: LLMs wurden als neuartiger bewertet.
DeepSeek-V2.5 Fusion von Chat und Code: DeepSeek-V2.5 integriert die Fähigkeiten von DeepSeekV2-Chat und DeepSeek-Coder-V2-Instruct in einem einzigen Modell, das sowohl Konversations- als auch.
Compute North vs. Compute South Compute-Governance als Machtinstrument: Compute-Infrastrukturen werden als strategische Ressourcen betrachtet, die es Staaten ermöglichen, KI-Regeln durchzusetzen. Ungleichheiten in der.
CircuitNet: Eine gehirninspirierte Revolution in der künstlichen Intelligenz Circuit Motif Unit (CMU): Die Grundbausteine, die verschiedene neuronale Schaltkreismotive wie Rückkopplung oder laterale Verbindungen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eine besonders spannende Methode, die dieses Potenzial entfaltet, ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG). Aber was genau steckt hinter diesem Konzept?.
Agentic-RAG Hierarchische Struktur: Ein Master-Agent koordiniert spezialisierte Sub-Agenten für verschiedene Zeitreihenaufgaben. Modulare Architektur: Flexibilität durch anpassbare Sub-Agenten, die auf spezifische Aufgaben abgestimmt sind..
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