KI News: Kurz und klar.

Evals haben in den letzten Monaten an Bedeutung gewonnen und sind zu einem der meistdiskutierten Themen in der KI-Produktentwicklung geworden.

Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI) soll die Transparenz moderner Modelle erhöhen, indem sie Nutzern verständliche Erklärungen liefert. In der Forschung gibt es jedoch keine einheitlichen Standards, um die Qualität dieser Erklärungen zu beurteilen. Häufig werden ad-hoc-Methoden wie einfache Befragungen eingesetzt, bei denen Nutzer die Modelle mit und ohne Erklärungen vergleichen.

In der Meteorologie ist die Bewertung von Wettervorhersagen von entscheidender Bedeutung. Traditionelle, punktuelle Bewertungsmetriken können zwar Fehler quantifizieren, bleiben jedoch bei der Beschreibung, Interpretierbarkeit und dem Verständnis der dynamischen Entwicklung hinter den Erwartungen von Fachleuten zurück. Mit dem raschen Aufstieg multimodaler Large‑Language‑Modelle (MLLMs) eröffnet sich die Möglichkeit, diese Lücken zu schließen.