Tootfinder

Mittwoch: Autonomy-Schadenersatz für HP, Sharepoint-Angriffe aus China
Übernahmeschäden geringer als beklagt Microsoft nennt Sharepoint-Angreifer Sportmodell von Opels E-SUV IT-Fachkräfte für EU Apple gegen Spyware im Iran

https://www.angrymetalguy.com/angry-metal-guy-speaks-on-spotify/

Here @…’s answer is IMO the correct answer:
When a corporation demands personal data, oblige with bad data. Ask an intrusive question, get an obfuscatory answer.
https://cyberplace.social/@GossiTheDog/114915518256108559

XLQA: A Benchmark for Locale-Aware Multilingual Open-Domain Question Answering
Keon-Woo Roh, Yeong-Joon Ju, Seong-Whan Lee
https://arxiv.org/abs/2508.16139 https://

XLQA: A Benchmark for Locale-Aware Multilingual Open-Domain Question Answering
Large Language Models (LLMs) have shown significant progress in Open-domain question answering (ODQA), yet most evaluations focus on English and assume locale-invariant answers across languages. This assumption neglects the cultural and regional variations that affect question understanding and answer, leading to biased evaluation in multilingual benchmarks. To address these limitations, we introduce XLQA, a novel benchmark explicitly designed for locale-sensitive multilingual ODQA. XLQA contai…

Region Saporischschja meldet 500 Angriffe binnen 24 Stunden
In der Region Saporischschja sind ukrainischen Angaben zufolge innerhalb von 24 Stunden rund 500 russische Angriffe verzeichnet worden. Wie der Gouverneur Ivan Fedorow auf der Plattform Telegram mitteilte, waren insgesamt 13 Ortschaften betroffen. Es gab demnach 327 Drohnenangriffe, 166 Artillerieangriffe, vier Luftangriffe und drei Angriff…
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Memory-QA: Answering Recall Questions Based on Multimodal Memories
Hongda Jiang, Xinyuan Zhang, Siddhant Garg, Rishab Arora, Shiun-Zu Kuo, Jiayang Xu, Christopher Brossman, Yue Liu, Aaron Colak, Ahmed Aly, Anuj Kumar, Xin Luna Dong
https://arxiv.org/abs/2509.18436

Memory-QA: Answering Recall Questions Based on Multimodal Memories
We introduce Memory-QA, a novel real-world task that involves answering recall questions about visual content from previously stored multimodal memories. This task poses unique challenges, including the creation of task-oriented memories, the effective utilization of temporal and location information within memories, and the ability to draw upon multiple memories to answer a recall question. To address these challenges, we propose a comprehensive pipeline, Pensieve, integrating memory-specific …

Drei chinesische Gruppen als Angreifer auf Sharepoint-Server identifiziert
Eine Analyse von Microsoft nennt drei verschiedene Gruppen aus China als Angreifer auf die jüngste Sharepoint-Lücke. Dabei dürfte es aber nicht bleiben.

Syriens Präsident fordert Ende israelischer Angriffe auf sein Land
Syriens Präsident Ahmad al-Scharaa hat in seiner ersten Rede vor der UN-Vollversammlung ein Ende israelischer Angriffe auf sein Land gefordert. Diese drohten, zu "neuen Krisen und Kämpfen in unserer Region" zu führen, sagte Al-Scharaa am Mittwoch in New York. Zugleich versicherte er mit Blick auf Konflikte zwischen verschiedenen Konfessionen in seinem Land, fü…
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Ukraine-Liveblog: ++ Rubio spricht mit Lawrow in New York ++
US-Außenminister Rubio hat bei einem Gespräch mit seinem russischen Amtskollegen ein Ende des Blutvergießens gefordert. Bei einem russischen Raketenangriff auf ein Ausbildungszentrum des ukrainischen Heeres hat es nach Militärangaben Opfer gegeben.

MMAPG: A Training-Free Framework for Multimodal Multi-hop Question Answering via Adaptive Planning Graphs
Yiheng Hu, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Qian Fu, Wenjie Zhang, Liming Zhu
https://arxiv.org/abs/2508.16051

MMAPG: A Training-Free Framework for Multimodal Multi-hop Question Answering via Adaptive Planning Graphs
Multimodal Multi-hop question answering requires integrating information from diverse sources, such as images and texts, to derive answers. Existing methods typically rely on sequential retrieval and reasoning, where each step builds on the previous output. However, this single-path paradigm makes them vulnerable to errors due to misleading intermediate steps. Moreover, developing multimodal models can be computationally expensive, often requiring extensive training. To address these limitation…