KI News: Kurz und klar.

Vision‑Language‑Modelle (VLMs) dominieren die multimodalen Benchmarks, bleiben jedoch weitgehend ein Black‑Box‑Phänomen. In einer neuen Studie wird ein innovatives Interpretationsframework vorgestellt, das die inneren Mechanismen dieser Modelle systematisch untersucht und dabei die funktionalen Rollen der Aufmerksamkeitsköpfe in multimodalen Denkprozessen beleuchtet.

Der neue Adventskalender zur maschinellen und tiefen Lerntechnologie bietet einen detaillierten Leitfaden, um die Funktionsweise von ML-Modellen Schritt für Schritt direkt in Excel zu entschlüsseln. Durch praxisnahe Beispiele und klare Erklärungen wird die „Black Box“ der Modelle transparent und zugänglich gemacht.

Deep Learning wird häufig als schwarze Box wahrgenommen. Wir wissen, dass es aus Daten lernt, aber selten fragen wir uns, wie es das tatsächlich tut. Mit Excel können wir diese Box öffnen und jeden Schritt vor unseren Augen beobachten.

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert ein erklärbares Deep‑Learning‑Modell, das kurzfristige Regenvorhersagen für Bengaluru, Mumbai, Delhi und Kolkata liefert. Durch die Kombination von Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short‑Term Memory‑Zellen (ConvLSTM) entsteht ein hybrides System, das sowohl räumliche als auch zeitliche Muster in Wetterdaten erfasst.

Die Undurchsichtigkeit vieler komplexer Machine‑Learning‑Algorithmen gilt als eines der größten Hindernisse für die ethische Entwicklung von künstlicher Intelligenz. Besonders bei neuronalen Netzwerken, die riesige Datenmengen in mehreren verborgenen Schichten verarbeiten, bleibt das Innenleben für Menschen – auch für die Entwickler – praktisch unerreichbar. Diese Systeme wirken für alle Beteiligten wie schwarze Boxen.