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Ergebnisse für “ARMA”
Forschung

<h1>Neues Verfahren ABRA verbessert Batch‑Korrektur bei Zellbild‑Scans</h1> <p>In der hochauflösenden Zellbildgebung, die in der Pharmakologie und Genetik eingesetzt wird, entstehen große Mengen an Bilddaten. Diese Daten sind jedoch häufig von sogenannten Bio‑Batch‑Effekten betroffen, die durch technische Unterschiede in den Experimenten entstehen und die Leistung von Deep‑Learning‑Modellen stark beeinträchtigen.</p> <p>Forscher haben das Problem als Domain‑Generalization‑Aufgabe formuliert und ein neues Ve
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Agentische Systeme für die Wirkstoffentwicklung: Wo sie noch hinken</p> <p>In einer aktuellen Studie wurden sechs führende Agentic‑Frameworks systematisch auf ihre Leistungsfähigkeit in der Wirkstoffentwicklung geprüft. Dabei wurden 15 Aufgabenklassen aus den Bereichen Peptidtherapeutika, in‑vivo‑Pharmakologie und ressourcenbeschränkten Szenarien herangezogen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Systeme noch erhebliche Lücken aufweisen.</p> <p>Zu den wichtigsten Schwachstellen zählen: (1) fehlende Unterstütz
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neues Datenset ConvoLearn: KI‑Tutoren lernen dialogisch</p> <p>In der Bildungsforschung zeigen große Sprachmodelle häufig Lernschwierigkeiten, weil sie eher Lösungen ausgeben als dialogisches Lernen fördern. Das neue Datenset <strong>ConvoLearn</strong> (https://huggingface.co/datasets/masharma/convolearn) richtet sich gezielt gegen diese Schwächen. Es basiert auf der Theorie des Wissensaufbaus und umfasst sechs zentrale pädagogische Dimensionen: kognitive Beteiligung, formative Bewertung, Verantwortlich
arXiv – cs.AI