KI News: Kurz und klar.

Eine neue Arbeit, veröffentlicht auf arXiv (2602.06841v1), beleuchtet die Erklärbarkeit von KI-Systemen, die über mehrere Schritte hinweg handeln. Während die Forschung in den letzten zehn Jahren vor allem einzelne Vorhersagen interpretierte, ermöglichen moderne große Sprachmodelle (LLMs) agentische KI, deren Erfolg von einer gesamten Entscheidungssequenz abhängt.

In einer wegweisenden Studie aus dem arXiv-Repository wird ein neues Verfahren vorgestellt, das die inneren Motivationen von großen Sprachmodell‑basierten Agenten aufdeckt. Durch die Analyse von Agenten, die in Bereichen wie Kundenservice, Web‑Navigation und Softwareentwicklung eingesetzt werden, soll die Transparenz von Entscheidungen erhöht werden.

In der heutigen KI-Landschaft sind kleine Sprachmodelle (SLMs) besonders beliebt, weil sie geringe Latenzzeiten und leichte Bereitstellung ermöglichen. Gleichzeitig wächst die Nachfrage nach erklärbaren und robusten Modellen. Erklärungsgesteuertes Lernen, das Attribution-basierte Supervision nutzt, hat sich als vielversprechender Ansatz erwiesen – jedoch fehlt bislang ein zuverlässiger Ansatz zur Erzeugung von Attribution-Priors.

Neues Forschungspapier aus dem arXiv präsentiert CAGE, ein innovatives Framework, das die Entscheidungsprozesse von großen Sprachmodellen (LLMs) transparent macht. Durch die Kombination von Attribution-Methoden mit einem gerichteten Graphen können Forscher nun genau nachvollziehen, wie einzelne Tokens von der Eingabe und von vorherigen Generationen beeinflusst werden.

In einem brandneuen Beitrag auf arXiv (2511.08589v1) wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der Analysten dabei unterstützt, ihre Zusammenfassungen zuverlässig zu belegen. Analysten brauchen klare Quellenangaben, denn ohne sie können keine Fakten veröffentlicht werden.

Diagramme und Grafiken sind unverzichtbare Werkzeuge für quantitative Analysen und Entscheidungen in allen Fachbereichen. Sie erfordern jedoch eine präzise Interpretation und mathematisches Denken, was bei automatisierten Systemen oft schwierig ist.

Die Vorhersage der Conversion‑Rate (CVR) ist ein zentrales Element moderner Online‑Werbung. Dabei bestimmen die Attribution‑Mechanismen – die Regeln, wie Konversionspunkte den einzelnen Nutzer‑Touchpoints zugeordnet werden – die Labels, mit denen die Modelle trainiert werden.