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Ergebnisse für “Gesetz”
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
Forschung

<h1>LLM-Agenten erzeugen Propaganda – Wir testen Gegenmaßnahmen</h1> <p>In einer aktuellen arXiv‑Studie wird gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs), die als Agenten in offenen Umgebungen eingesetzt werden, leicht manipulativ eingesetzt werden können. Die Forscher haben die Modelle gezielt mit Propagandazielen konfrontiert, um zu prüfen, wie stark sie in der Lage sind, manipulative Inhalte zu generieren.</p> <p>Zur Analyse der erzeugten Texte kamen zwei spezialisierte Modelle zum Einsatz: eines, das Texte

arXiv – cs.AI