Tech · AI
Der selbstzertifizierende Cache: Warum LAWS on-site Roboter-KI beweisbar macht
LAWS schlägt einen Inference-Cache mit einer überprüfbaren Fehlerschranke vor — was das für Bauplatz-Roboter und BIM-KI-Tools bedeutet.
Basels Tail-Metrik trainiert dein Netz – dein Studio hat das gleiche Datenproblem
Ein arXiv-Paper destilliert einen CVaR-Optimierer aus 104 Stichproben in neuronale Netze – das Teacher-Student-Muster passt direkt auf AECs Datenproblem.
Generative LLMs knacken Transistor-Topologie – deine Fassade folgt
TOPCELL optimiert LLMs mit GRPO und reduziert 7-nm-Standard-Cell-Suche 85,91×. Das Pattern überträgt sich: jeder Verifier wird zum Topologie-Löser.
Structured Progressive Knowledge Activation for LLM-Driven Neural Architecture Search
arXiv:2605.04057v1 Announce Type: new Abstract: This paper focuses on a key challenge in Neural Architecture Search (NAS): integrating established architectural knowledge while exploring new designs under expensive evaluations. Large language models (LLMs) are a promising assist
Bayesian Rain Field Reconstruction using Commercial Microwave Links and Diffusion Model Priors
arXiv:2605.05520v1 Announce Type: new Abstract: Commercial Microwave Links (CMLs) offer dense spatial coverage for rainfall sensing but produce path-integrated measurements that make accurate ground-level reconstruction challenging. Existing methods typically oversimplify CMLs a
A Physics-Aware Framework for Short-Term GPU Power Forecasting of AI Data Centers
arXiv:2605.04074v1 Announce Type: new Abstract: AI data centers experience rapid fluctuations in power demand due to the heterogeneity of computational tasks that they have to support. For example, the power profile of inference and training of large language models (LLMs) is qu
