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EMNLP

SPLADE-Code bringt Learned Sparse Retrieval mit bis zu 8 Milliarden Parametern in die Code-Suche
Forschung24. Oktober 2026, 16:38

SPLADE-Code bringt Learned Sparse Retrieval mit bis zu 8 Milliarden Parametern in die Code-Suche

Forschende von NAVER LABS Europe haben SPLADE-Code vorgestellt, nach eigener Darstellung die erste großangelegte Familie von Learned-Sparse-Retrieval-Modellen, die…

NAVER LABS Europe trainiert LLM-Agenten darauf, aus abgerufener Erfahrung zu lernen
Forschung24. Oktober 2026, 15:07

NAVER LABS Europe trainiert LLM-Agenten darauf, aus abgerufener Erfahrung zu lernen

Forschende von NAVER LABS Europe schlagen vor, Fine-Tuning und den Abruf von Erfahrung zu kombinieren, damit LLM-Agenten besser auf Aufgaben generalisieren, die sie noch…

NAVER LABS Europe bringt LLMs bei, Texte zu schreiben, die beim Vorlesen gut klingen
Forschung24. Oktober 2026, 14:47

NAVER LABS Europe bringt LLMs bei, Texte zu schreiben, die beim Vorlesen gut klingen

Forschende von NAVER LABS Europe haben untersucht, wie große Sprachmodelle von vornherein Texte erzeugen können, die sich gut von einem Text-to-Speech-System vorlesen…

NAVER LABS Europes RRK-Reranker arbeitet 3- bis 18-mal schneller als kleinere Modelle
Forschung24. Oktober 2026, 14:31

NAVER LABS Europes RRK-Reranker arbeitet 3- bis 18-mal schneller als kleinere Modelle

Forscher von NAVER LABS Europe haben mit RRK einen Listwise-Reranker vorgestellt, der Dokumente in Embedding-Darstellungen fester Größe komprimiert. Laut den Autoren…

Apple-Studie: Bei Anfragen mit mehreren Tools schlägt erst planen, dann suchen das umgekehrte Vorgehen
Forschung15. Oktober 2026

Apple-Studie: Bei Anfragen mit mehreren Tools schlägt erst planen, dann suchen das umgekehrte Vorgehen

Apple-Forscher berichten, dass der beste Weg für einen LLM-Agenten, Tools zu finden, von der Komplexität der Anfrage abhängt. In einer Studie auf Basis von ToolBench…

Apple-Studie: Sprachmodelle und Menschen tun sich bei der Annotation von Übersetzungsqualität schwer
Forschung12. Oktober 2026

Apple-Studie: Sprachmodelle und Menschen tun sich bei der Annotation von Übersetzungsqualität schwer

Apple-Forscher berichten, dass große Sprachmodelle bei der Bewertung maschineller Übersetzungen mitunter stärker mit menschlichen Annotatoren übereinstimmen als Menschen…

Studie: Muster in Latent-Reasoning-Modellen belegen nicht, wie diese Modelle schlussfolgern
Forschung10. Oktober 2026, 14:54

Studie: Muster in Latent-Reasoning-Modellen belegen nicht, wie diese Modelle schlussfolgern

Muster, die Forschende bislang als Zeichen für internes Schlussfolgern in Latent-Reasoning-Modellen gedeutet haben, treten laut einer neuen Studie von NAVER LABS Europe…

Apple-Studie: Effiziente Steuerungsmethoden für LLMs gehen oft zulasten der Sprachflüssigkeit
Forschung30. September 2026

Apple-Studie: Effiziente Steuerungsmethoden für LLMs gehen oft zulasten der Sprachflüssigkeit

Eine neue Machine-Learning-Studie von Apple kommt zu dem Ergebnis, dass effiziente Methoden zur Steuerung großer Sprachmodelle ihr Ziel häufig nur um den Preis…