KI News: Kurz und klar.

Die rasante Verbreitung von Kurzzeitvermietungsplattformen wie Airbnb hat lokale Wohnmärkte stark verändert und oft zu steigenden Mietpreisen sowie erschwerten Wohnmöglichkeiten geführt. Für Entscheidungsträger in Politik und Stadtplanung ist es daher entscheidend, regionale Airbnb-Trends präzise vorhersagen zu können, um gezielte Gegenmaßnahmen zu entwickeln.

Eine neue Studie auf arXiv (2508.20396v1) präsentiert BiListing, ein Verfahren, das Text‑ und Bilddaten von Airbnb‑Listings zu einer einzigen, leistungsfähigen Repräsentation zusammenführt. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle und vortrainierter Sprach‑Bild‑Modelle gelingt es BiListing, die vielfältigen unstrukturierten Informationen – Titel, Beschreibung, Bewertungen und mehrere Fotos – zu einem einheitlichen Embedding zu verbinden.