KI News: Kurz und klar.

Herzfrequenzvariabilität (HRV) gilt als unverzichtbarer, nichtinvasiver Marker für die autonome Überwachung. In der Praxis stoßen jedoch große Sprachmodelle (LLMs) an Grenzen, weil physiologische Halluzinationen – etwa die Kontamination durch respiratorische Sinusarrhythmie (RSA), Instabilität bei kurzen Datensätzen oder die Vernachlässigung individueller Baselines – die Interpretation verfälschen.

In einer aktuellen Studie wurde gezeigt, dass die Leistungssteigerung von künstlichen neuronalen Netzwerken (ANNs) im Audiobereich gleichzeitig zu einer stärkeren Übereinstimmung ihrer internen Repräsentationen mit Gehirnsignalen führt. Die Forscher untersuchten 36 verschiedene Audio‑Modelle und verglichen deren Aktivitätsmuster mit fMRI‑Daten aus zwei unabhängigen Datensätzen.