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1.

OpenThoughts-Agent: Datenrezepte für agentische Modelle

OpenThoughts-Agent: Data Recipes for Agentic Models

UC Berkeley; Stanford University; JSC; LAION; Open-Ψ(Open-Sci) Collective; University of Texas at Austin; Bespoke Labs; Laude Institute; UCLA; Harvard University & Harvard Medical School; TU Munich & Munich Center for Machine Learning; New York University; Medical University of South Carolina; The LLM Data Company; Oumi.AI; BenchFlow; Independent Researcher; Northeastern University; University of Wisconsin–Madison; University of Washington; TU Darmstadt; University of Southern California; UC San Diego; Amazon; Microsoft; Korea University; Cornell Tech; University of Michigan
Abstract
2.

Weltmodelle in Stücken: Strukturelle Zertifizierung für allgemeine Agenten

World Models in Pieces: Structural Certification for General Agents

School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
Abstract
3.

Aufgaben auf Ziele abstimmen: Feinabstimmungs- und Prompt-Tuning-Strategien für Encoder-Decoder-vorab trainierte Sprachmodelle

Matching Tasks to Objectives: Fine-Tuning and Prompt-Tuning Strategies for Encoder-Decoder Pre-trained Language Models

University of Tehran
Abstract
4.

Den Bewerter bewerten: Lehren aus der Evaluierung eines agentischen Datenanalysesystems

Grading the Grader: Lessons from Evaluating an Agentic Data Analysis System

Columbia University
Abstract
5.

Genauigkeit und Zufriedenheit in mehrschrittigen LLM-Dialogen zur NFR-Bewertung

Accuracy and Satisfaction in Multi-Turn LLM Dialogues for NFR Assessment

University of Maine; University of Notre Dame
Abstract
6.

Das Machen eines Unterschieds, ohne einen Unterschied zu machen

Difference-Making without Making a Difference

University College London
Abstract
7.

Lösen inverser Probleme chaotischer Systeme mit bidirektionalem konditionalem Flow Matching

Solving Inverse Problems of Chaotic Systems with Bidirectional Conditional Flow Matching

Westlake University; Georgia Institute of Technology; Chinese Academy of Sciences; Max-Planck-Institut für Astronomie; The Ohio State University
Abstract
8.

Bewertung der Verteilungsverschiebung bei der menschlichen Aktivitätserkennung für die Domänengeneralisierung

Assessing Distribution Shift in Human Activity Recognition for Domain Generalization

The University of Texas at Austin
Abstract
9.

BluTrain: Ein C++/CUDA-Framework für KI-Systeme

BluTrain: A C++/CUDA Framework for AI Systems

BluBridge Research
Abstract
10.

Kann Skalierung uns vor dem Plastizitätsverlust in großen Sprachmodellen retten?

Can Scale Save Us From Plasticity Loss in Large Language Models?

Zyphra
Abstract
11.

Skalierungsgesetze für aufgabenspezifische LLM-Destillation

Scaling Laws for Task-Specific LLM Distillation

NVIDIA
Abstract
12.

Dezentralisiertes KI-Training und Inferenz mit BlockTrain

Decentralised AI Training and Inference with BlockTrain

Spheroid Labs
Abstract
13.

Kostenoptimale Entscheidungsdiagramme für stochastische Boolesche Funktionsauswertung

Cost-Optimal Decision Diagrams for Stochastic Boolean Function Evaluation

Aalto University
Abstract
14.

LaGO: Latente Aktionssteuerung für Online Reinforcement Learning

LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

University of Illinois Urbana-Champaign; National Yang Ming Chiao Tung University; Academia Sinica
Abstract
15.

CineCap: Strukturierte Schlussfolgerung mit räumlich-zeitlichen Ankern für die kinematografische Videobeschriftung

CineCap: Structured Reasoning with Spatio-Temporal Anchors for Cinematographic Video Captioning

The Chinese University of Hong Kong; Xiamen University; Kuaishou Technology; National University of Singapore; Southern University of Science and Technology
Abstract
16.

SAFARI: Skalierung der agentischen Langzeit-Fehlerattribution durch aktive Untersuchung

SAFARI: Scaling Long Horizon Agentic Fault Attribution via Active Investigation

AI Foundations, Capital One; General Intelligence Company of New York; Northwestern University
Abstract
17.

Themis: Ein erklärbares KI-gestütztes Framework für Verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback

Themis: An explainable AI-enabled framework for Reinforcement Learning with Human Feedback

University College Dublin
Abstract
18.

Wenn CQs schiefgehen: Herausforderungen bei der CQ-Verifikation mit OE-Assist

When CQs Go Wrong: Challenges in CQ Verification with OE-Assist

University of Bologna; ISTC-CNR; Linköping University
Abstract
19.

Abstraktionen von Anfragen im ontologiebasierten Datenzugriff

Abstractions of Queries in Ontology-Based Data Access

LIRMM; Inria; University of Montpellier; CNRS
Abstract
20.

AI-Tokenomics: Die Ökonomie von Tokens, Rechenleistung und Preisgestaltung in Foundation Models

AI Tokenomics: The Economics of Tokens, Computation, and Pricing in Foundation Models

New York University Tandon School of Engineering
Abstract

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