KI News: Kurz und klar.

Ein neues Papier auf arXiv präsentiert einen Schwellen-basierten Ansatz für die Mehrklassenklassifikation, der die klassische argmax-Regel erweitert.

In einer neuen Studie auf arXiv wird gezeigt, dass die klassische Praxis, bei der Schwellenwerte für Konzeptdrift-Detektoren festgelegt und einheitlich eingesetzt werden, nicht optimal ist. Stattdessen demonstriert die Arbeit, dass ein dynamisch anpassbarer Schwellenwert jede einzelne feste Einstellung übertreffen kann, weil er sich an die jeweiligen Datenabschnitte anpasst.

In einer neuen Studie auf arXiv (2510.27015v1) wird endlich klar, wie lang die Trainingssequenzen sein müssen, damit Transformer bei deutlich längeren, bislang unbekannten Eingaben ihre Leistung beibehalten. Die Arbeit baut auf früheren Erkenntnissen von Huang et al. (2025) auf, die gezeigt haben, dass Transformers irgendwann die Längen-Generalisation erreichen, wenn die Trainingslänge einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Hier wird dieser Schwellenwert nun quantifiziert.

In vielen Analyseprojekten muss ein Kennzahlwert nicht über einen bestimmten Schwellenwert hinausgehen. Ob es sich um einen Umsatz, eine Kostenquote oder einen KPI handelt – die Daten sollen immer innerhalb eines definierten Bereichs liegen.