KI News: Kurz und klar.

Eine kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv zeigt, dass Transformer‑Modelle, die in einer autoregressiven Weise trainiert werden, von Haus aus kausale Strukturen in ihren Repräsentationen verankern. Diese Entdeckung eröffnet einen völlig neuen Blickwinkel auf die Funktionsweise von Sprach- und Zeitreihenmodellen.

Die rasante Verbreitung von Kurzzeitvermietungsplattformen wie Airbnb hat lokale Wohnmärkte stark verändert und oft zu steigenden Mietpreisen sowie erschwerten Wohnmöglichkeiten geführt. Für Entscheidungsträger in Politik und Stadtplanung ist es daher entscheidend, regionale Airbnb-Trends präzise vorhersagen zu können, um gezielte Gegenmaßnahmen zu entwickeln.

Eine präzise Vorhersage des Jetfuel-Bedarfs ist für die Optimierung der Lieferketten in der Luftfahrtbranche unverzichtbar. Besonders Treibstoffhändler benötigen genaue Schätzungen, um Engpässe oder Überbestände zu vermeiden. Trotz dieser Notwendigkeit gibt es bislang nur wenige Untersuchungen, die maschinelles Lernen zur Prognose einsetzen; stattdessen greifen viele Fachleute auf deterministische oder Expertenmodelle zurück.