KI News: Kurz und klar.

Im Jahr 2016 stand ein großes Logistikunternehmen kurz vor dem Kollaps. Das zentrale Routenplanungssystem, das in den meisten Unternehmen noch immer Standard ist, konnte die Millionen von Lieferungen pro Tag nicht mehr bewältigen. Entscheidungen wurden über mehrere Genehmigungsebenen hinweg getroffen, sodass die Reaktionszeit Stunden betrug – ein tödlicher Fehler im E‑Commerce‑Umfeld.

Im E‑Commerce ist die Nachfragevorhersage entscheidend für die Lagerplanung und die Auslieferungslogistik. Traditionelle Modelle stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn plötzlich große Ereignisse wie Flash‑Sales, Feiertagskampagnen oder unerwartete Richtungswechsel eintreten. Diese Phasen bringen abrupt wechselnde Nachfrage­muster mit sich, die herkömmliche Zeitreihen‑Algorithmen oft nicht erfassen.

In der Welt des E‑Commerce werden immer mehr große Sprachmodelle (LLMs) als virtuelle Einkaufsassistenten eingesetzt. Damit diese Agenten wirklich nutzerorientierte Produktsuchen durchführen können, müssen sie persönliche Vorlieben erkennen, mehrstufige Gespräche führen und schließlich aus einer Vielzahl ähnlicher Artikel das passende auswählen. Bisher fehlte jedoch ein einheitliches Simulationsumfeld, das all diese Anforderungen gleichzeitig abbildet und zugleich Trainingsmöglichkeiten bietet.

Entwickler von Chatbots und große Einzelhändler stehen im Wettlauf um Kundendaten, um die Grundlage für eine Zukunft zu legen, in der KI-Agenten sämtliche Online‑Einkäufe für Sie erledigen können.

In diesem Tutorial zeigen wir, wie PyGWalker, ein leistungsstarkes Tool für die visuelle Datenanalyse, nahtlos mit pandas zusammenarbeitet. Durch die Kombination beider Bibliotheken lassen sich komplexe Analysen schnell und übersichtlich darstellen.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert ein innovatives Framework, das Gegenfaktische Vorhersagen menschlichen Verhaltens mit generativer KI und strukturellen kausalen Modellen kombiniert. Durch die Nutzung von Transformer‑basierten Modellen werden realistische Verhaltenspfade unter hypothetischen Bedingungen erzeugt.

Soziale und kollaborative Plattformen erzeugen umfangreiche Zeitreihen, in denen frühe Interaktionen – etwa Aufrufe, Likes oder Downloads – oft Monate oder Jahre später zu bedeutenderen Ergebnissen wie Zitierungen, Verkäufen oder Bewertungen führen. Dieses Phänomen wird als Lead‑Lag‑Forecasting (LLF) bezeichnet: aus einem frühen Nutzungskanal (Lead) soll ein korrelierter, zeitlich verschobener Ergebniskanal (Lag) vorhergesagt werden.