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Nils Philipp

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Articles by Nils Philipp

[2511.02795] Can LLMs subtract numbers?

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By Nils Philipp, Evan Kelly
| arXiv
arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website. Both individuals and organizations that work with arXivLabs have embraced and accepted our values of openness, community, excellence, and user data privacy. arXiv is committed to these values and only works with partners that adhere to them. Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? Learn more about arXivLabs.
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[2510.21057] Soft Instruction De-escalation Defense

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By Nils Philipp
| arXiv
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[2510.14231] When Flatness Does (Not) Guarantee Adversarial Robustness

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By Nils Philipp
| arXiv
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PwC berät Fressnapf bei Übernahme von Arcaplanet in Italien und Einstieg von Finanzinvestor bei Fressnapf

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By Nils Philipp
| pwc.de
Ein Team der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC hat Fressnapf | Maxi Zoo beim vollständigen Erwerb der Arcaplanet, einem der führenden Tierbedarfshändler in Italien, vom internationalen Private Equity-Unternehmen Cinven sowie bei der Beteiligung von Cinven an der Fressnapf Holding SE umfassend steuerlich beraten. Düsseldorf, 8.
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Betriebsprüfung: Jedes zweite Unternehmen muss Steuern nachzahlen

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By Nils Philipp
| pwc.de
Laut PwC-Studie kommt es bei 54 % der befragten Unternehmen durch Betriebsprüfungen zur steuerlichen Mehrbelastung / 35 % benötigen ein bis drei Jahre für den Abschluss der Außenprüfung / Jedes zweite Unternehmen will verstärkt in Digitalisierung investieren Düsseldorf, 26. Juni 2024 Es kommt noch immer zu hohen Nachzahlungen bei Betriebsprüfungen, aber der Trend zeigt: Digitale Tools erleichtern den Prozess für Unternehmen.
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PwC-Studie: Vergütung im öffentlichen Sektor muss transparenter werden

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By Nils Philipp
| pwc.de
PwC Deutschland veröffentlicht die Studie zur Vergütung der Geschäftsführung im öffentlichen Sektor / Umsatzgröße einer der Hauptfaktoren für Vergütungshöhe / Gestaltung der betrieblichen Altersversorgung im Fokus Düsseldorf, 26. Juni 2024 Um im Wettbewerb um gefragte Talente zu bestehen, ist die Vergütung ein entscheidender Faktor für Unternehmen in öffentlicher Hand.
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Deutsche Erwerbstätige zwischen Arbeitsplatzsicherheit, fairer Bezahlung und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz

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By Nils Philipp
| pwc.de
Laut der weltweiten PwC Studie „Hopes & Fears“ glauben drei Viertel der Erwerbstätigen in Deutschland an den Erhalt ihres Arbeitsplatzes im nächsten Jahr. Deutschland belegt beim Thema Jobsicherheit im internationalen Vergleich den zweiten Platz. / Die Mehrheit der Erwerbstätigen wünscht sich jedoch eine bessere Bezahlung. / KI-Anwendungen sind noch kein fester Bestandteil des Arbeitsalltags in Deutschland werden aber vermehrt als Chance wahrgenommen. Düsseldorf, 25.
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Arbeitgeber ohne Workation-Angebot schließen fast ein Drittel der potenziellen Bewerber:innen aus

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By Nils Philipp
| pwc.de
PwC-Studie Workation zwischen Wunsch und Wirklichkeit 2024: Viele Arbeitgeber haben 2023 ein Workation-Angebot etabliert oder ihr bestehendes Angebot erweitert / Für knapp zwei von drei Arbeitnehmer:innen kommt mobiles Arbeiten aus dem Ausland in Frage / Konkrete Workation-Regelungen sind vielen Beschäftigten noch nicht (ausreichend) bekannt Düsseldorf, 29. April 2024 Der Trend zu Workation, also zum mobilen Arbeiten aus dem Ausland, dauert auch in wirtschaftlich volatileren Zeiten an.
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[2402.12930] Learning Exceptional Subgroups by End-to-End Maximizing KL-divergence

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By Nils Philipp, Nils Philipp Walter, Janis Kalofolias, Jilles Vreeken
| arXiv
arXiv:2402.12930 (cs) Download PDF Subjects: Machine Learning (cs.LG) Cite as: arXiv:2402.12930 [cs.LG] (or arXiv:2402.12930v1 [cs.LG] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12930 Submission history From: Nils Philipp Walter [ view email] [v1] Tue, 20 Feb 2024 11:29:57 UTC (5,758 KB) Bibliographic Tools Bibliographic Explorer Toggle Bibliographic Explorer () Litmaps Toggle Litmaps (What is Litmaps?) scite.ai Toggle scite Smart Citations (What are Smart Citations?) Code, Data,...
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[2312.04311] Finding Interpretable Class-Specific Patterns through Efficient Neural Search

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By Nils Philipp
| arXiv
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