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Ergebnisse für “Vision”
Forschung

Model Change für Description Logic: Eviction, Reception & Revision <p>In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovatives Konzept zur Anpassung von Description‑Logic‑Konzepte vorgestellt, das sich auf die Modellierung von „pointed interpretations“ stützt. Das Verfahren, das als Model‑Change bezeichnet wird, unterscheidet drei zentrale Operationen: Eviction, Reception und Revision.</p> <p>Eviction bedeutet dabei, Modelle vollständig zu entfernen; Reception fügt neue Modelle hinzu, während Revi
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

<p>Temporal imbalance erklärt Bias bei Class-Incremental Learning</p> <p>Mit der zunehmenden Verbreitung von Deep‑Learning in Bildverarbeitungsaufgaben gewinnt das Paradigma des Class‑Incremental Learning (CIL) immer mehr an Bedeutung. Dabei steht die Herausforderung des „catastrophic forgetting“ im Fokus: Modelle neigen dazu, neue Klassen zu bevorzugen und die Leistung auf älteren Klassen zu verlieren. Bisher wurde dieser Bias vor allem auf ein Ungleichgewicht innerhalb einzelner Aufgaben zurückgeführt und
arXiv – cs.LG