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Ergebnisse für “Human-AI”
Forschung

<p>LLMs zeigen feste Entscheidungsbiases – Bandit-Tests enthüllen robuste Muster</p> <p>In einer neuen Untersuchung wurden große Sprachmodelle (LLMs) in klassischen Zweiarm-Bandit-Experimenten getestet. Für jede Bedingung wurden 20.000 Versuche durchgeführt, wobei vier unterschiedliche Decodierungsparameter – Temperatur, top‑p, top‑k und die Standard‑Einstellung – variiert wurden. Unter symmetrischen Belohnungen neigten die Modelle dazu, die Reihenfolge der Arm‑Positionen zu verstärken und sich auf einen ei

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>KI-gestützte IND-Dokumente: 97 % schnellere Erstellung ohne Qualitätsverlust</h1> <p>Die Vorbereitung von Investigational New Drug (IND)-Anträgen ist traditionell ein langwieriger Prozess, der viel Fachwissen erfordert. In einer neuen Studie wurde untersucht, ob ein großes Sprachmodell namens AutoIND die Erstellung des ersten Entwurfs von IND‑Dokumenten beschleunigen kann, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.</p> <p>Die Forscher haben die Zeit, die AutoIND benötigt, um die eCTD‑Module 2.6.2, 2.6.4 und

arXiv – cs.AI