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Το System 0 δείχνει πώς μια σύνθετη στρατηγική κυκλικότητας μπορεί να αποκτήσει όνομα, οπτική ταυτότητα και διαδρομή πελάτη, ώστε οι υπηρεσίες επισκευής και φροντίδας να γίνονται ορατές, κατανοητές και αξιοποιήσιμες.
ProofEvolve speichert kernel-geprüfte Zwischenschritte, organisiert sie in Beweis-DAGs und verwendet sie wieder, ohne dabei Abstriche bei der formalen Korrektheit zu machen.
Η μελέτη Refusal Is Not Robustness δείχνει γιατί η άρνηση των LLMs καταρρέει υπό πίεση και πώς σχεδιάζονται ασφαλέστερα AI workflows.
Το EEG-to-Report οργανώνει κλινικά EEG σε ελέγξιμα feature–text δεδομένα για γλωσσικά μοντέλα, με ανθρώπινη ανασκόπηση και σαφή όρια.
Das „Verdict Staleness“-Problem erfordert eine korrekte KI-Genehmigung vor der Ausführung. Was zeigt das FBS und wie werden sichere KI-Agenten entworfen?
SKILL.state zeigt, wie der explizite Ausführungsstatus KI-Agenten dabei hilft, Tokens, veraltete Informationen und Fehler in langen Workflows zu reduzieren.
Die „Reasoning Tax“ zeigt, wann zusätzliche Reasoning-Token das Ergebnis messbar verbessern und wann sie lediglich Kosten, Latenz und Infrastrukturbelastung erhöhen.
Το Latent World Model συγκρίνει τις συνέπειες κινήσεων σε latent space, εκπαιδεύει πολιτική από βίντεο και δείχνει τι χρειάζεται για ασφαλείς AI agents.
Το Relational Hypergraph Transformer διατηρεί σχέσεις, χρόνο και σπάνιες κατηγορίες σε multi-table δεδομένα. Τι έδειξε το benchmark και πότε αξίζει ένα pilot.
Eine Untersuchung anhand von MET-Daten zeigt, dass agentische Erklärungen konkreter und fundierter werden, ohne dabei immer besser mit dem Vorhersagemodell übereinzustimmen.
