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EXPERIMENTAL

Forscher bauen Attention nach Physik-Modell um

Ein neues arXiv-Paper schlägt vor, die Attention-Schicht von Transformern mit einem 100 Jahre alten Physik-Konzept aufzubohren. Klingt nerdig — ist es auch.

arXiv AI/ML/NLP · 2026-06-12 04:21:21.695332+00:00 · Score 2/10

AGENTS

Anthropic gibt Claude lernbare Skills

Claude bekommt ein Skill-System. Anthropic hat ein öffentliches Repository veröffentlicht, das Agenten beibringt, spezialisierte Aufgaben wiederholbar auszuführen.

GitHub Trending Python · 2026-03-26 02:18:18.124695+00:00 · Score 6/10

EXPERIMENTAL

Forscher fragen Modelle: Wie weit liegen Tokens auseinander?

Ein LessWrong-Post zeigt: Sprachmodelle haben eine eigene Vorstellung von Distanz zwischen Tokens. Und die ist überraschend.

LessWrong · 2026-06-07 22:19:27.526537+00:00 · Score 3/10

EXPERIMENTAL

Forscher fixen kaputtes Training für Diffusion-Modelle

Diffusion Language Models (DLMs) bekommen ein Problem gelöst, das bisher kaum jemand verstanden hat: Standard-Finetuning macht sie schlechter statt besser. Ein neues Paper zeigt ...

arXiv AI/ML/NLP · 2026-05-25 16:19:42.439252+00:00 · Score 2/10

EXPERIMENTAL

Neuronales Netz lernt, sich selbst zu gewichten

Ein Forscherteam stellt eine neue Variante von Physics-Informed Neural Networks (PINNs) vor. Das Netz balanciert Physik- und Daten-Loss jetzt selbst aus.

arXiv AI/ML/NLP · 2026-05-08 04:21:17.184536+00:00 · Score 2/10

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