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Monotone Optimierungsprobleme werden traditionell mit speziellen globalen Solver‑Methoden wie dem Polyblock Outer Approximation (POA) gelöst. Diese Verfahren setzen jedoch voraus, dass die Zielfunktion und die Nebenbedingungen explizit vorliegen – ein Anspruch, der in vielen datengetriebenen Anwendungen nicht erfüllt ist.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein innovativer Ansatz zur LTLf‑Synthese vorgestellt, der mehrere Eigenschaften gleichzeitig berücksichtigt. Dabei wird das Problem gelöst, dass nicht immer alle gewünschten Eigenschaften gleichzeitig erfüllt werden können. Statt alle möglichen Teilmengen der Eigenschaften zu prüfen, berechnet die Methode in einem einzigen Fixpunkt die Beziehung zwischen Zuständen des Produktspiels und den Zielmengen, die aus diesen Zuständen realisierbar sind. Anschließend werden Strategien entwickelt, die die größtmögliche Menge realisierbarer Ziele erreichen.

Ein neues arXiv‑Veröffentlichung mit der Bezeichnung 2512.17901v1 präsentiert ein einheitliches Rahmenwerk namens „Laws of Reasoning“ (LoRe), das die inneren Denkprozesse großer Sprachmodelle (LRMs) systematisch beschreibt. Das Ziel ist, die bislang oft kontraintuitiven Reaktionsmuster dieser Modelle zu erklären und zu steuern.

In vielen Datenanalysen gehen die Annahmen über lineare Zusammenhänge zu kurz. Wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen nicht exakt linear, aber dennoch monotonic ist, liefert der Spearman-Korrelationskoeffizient ein zuverlässiges Maß. Er bewertet die Rangordnung der Beobachtungen und ist damit weniger empfindlich gegenüber Ausreißern und nicht normalverteilten Daten.

Nur die Genauigkeit reicht nicht aus, um ein Modell als vertrauenswürdig einzustufen. Monotonie – die Eigenschaft, dass Vorhersagen mit steigenden Eingabewerten monoton ansteigen oder abfallen – sorgt dafür, dass die Ergebnisse intuitiv nachvollziehbar und den Geschäftsregeln entsprechend sind. In dem Artikel „Vertrauenswürdige ML-Modelle entwerfen: Alan & Aida entdecken Monotonie“ erläutern die Autoren, wie man diese Eigenschaft in Machine‑Learning‑Modellen implementiert und welche Vorteile sie für die Praxis hat. Der Beitrag erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science.

Graph Neural Networks (GNNs) werden häufig eingesetzt, um fehlende Verbindungen in Wissensgraphen vorherzusagen. Obwohl GNNs leistungsfähig sind, fehlt ihnen bislang eine klare Erklärbarkeit. In jüngsten Studien wurden Datalog‑Regeln aus GNNs extrahiert, um ihre Vorhersagen zu erläutern, jedoch beschränkten sich diese Ansätze auf ein stark eingeschränktes Link‑Prediction‑Schema.