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Ergebnisse für “Bild”
Forschung

<p>Selbstlernende Medizinagenten verbessern Bilddiagnostik durch Erfahrung</p> <p>In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein neues System namens MACRO vorgestellt, das die Art und Weise revolutioniert, wie KI-gestützte Agenten medizinische Bilddaten interpretieren. Während herkömmliche Large‑Language‑Modelle (LLM) ihre Tool‑Ketten nach dem Deployment festlegen und damit bei Änderungen im klinischen Umfeld schnell an Genauigkeit verlieren, lernt MACRO kontinuierlich aus vergangenen Ausführu

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Neues Verfahren ABRA verbessert Batch‑Korrektur bei Zellbild‑Scans</h1> <p>In der hochauflösenden Zellbildgebung, die in der Pharmakologie und Genetik eingesetzt wird, entstehen große Mengen an Bilddaten. Diese Daten sind jedoch häufig von sogenannten Bio‑Batch‑Effekten betroffen, die durch technische Unterschiede in den Experimenten entstehen und die Leistung von Deep‑Learning‑Modellen stark beeinträchtigen.</p> <p>Forscher haben das Problem als Domain‑Generalization‑Aufgabe formuliert und ein neues Ve

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>LLMs schätzen Schwierigkeitsgrad von Visualisierungsfragen – GPT‑4.1 Modell</h1> <p>Ein neues Forschungsprojekt auf arXiv untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs) die Schwierigkeit von Fragen zur Datenvisualisierung vorhersagen können. Dabei wird speziell das Modell GPT‑4.1‑nano eingesetzt, um aus dem Text der Frage, den Antwortoptionen und dem zugehörigen Bild Informationen zu extrahieren und daraus die Erfolgsquote bei US‑Erwachsenen zu schätzen.</p> <p>Die Studie vergleicht drei unterschiedliche Fe

arXiv – cs.AI