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Ergebnisse für “COG”
Forschung

<h1>Chinesisches Datenset Dialogzufriedenheit, Emotionserkennung & Zustandsübergang</h1> <p>Die Zufriedenheit der Nutzer ist ein entscheidender Faktor für Unternehmen, denn sie spiegelt nicht nur die subjektive Bewertung von Servicequalität oder Produkten wider, sondern wirkt sich auch auf die Kundenloyalität und den langfristigen Umsatz aus. Durch die kontinuierliche Beobachtung und Analyse der Emotionen während Interaktionen lässt sich die Zufriedenheit besser vorhersagen und gezielt verbessern.</p> <p>Ak
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Iconic Signs verbessern Transfer Learning bei der Erkennung von Gebärdensprache</p> <p>In der aktuellen Forschung zur Gebärdensprachenerkennung wird häufig Transfer Learning (TL) aus bildbasierten Datensätzen wie ImageNet eingesetzt. Einige Studien erweitern diesen Ansatz auf alternative Sprachdatensätze und konzentrieren sich dabei auf Zeichen, die sprachübergreifend ähnlich sind. Die neue Untersuchung prüft, ob solche Ähnlichkeiten tatsächlich notwendig sind, indem sie die TL-Leistung zwischen ikonisch
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Large Language Models können bekannte Inhalte geschickt kombinieren, doch sie scheitern häufig daran, wirklich neue und zugleich zusammenhängende Forschungsideen zu generieren. In der Studie wird dieses Defizit als „kognitive Verfügbarkeit“ bezeichnet – die Wahrscheinlichkeit, dass ein Forschungsthema von einem typischen Forscher spontan vorgeschlagen wird.</p>

Um dieses Problem anzugehen, wird ein dreistufiger Prozess vorgestellt: Erst werden wissenschaftliche Arbeiten in kleine, inhaltlich zusamm…
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Metakognitive Entropie-Kalibrierung verbessert verifizierbares RL-Reasoning</p> <p>In den letzten Jahren haben große Rechenmodelle für komplexe Aufgaben, wie Mathematik und Frage‑Antwort‑Systeme, enorme Fortschritte erzielt. Diese Modelle werden meist mit Reinforcement Learning und verifizierbaren Belohnungen (RLVR) trainiert. Dabei wird jedoch fast ausschließlich ein binäres Korrektheitssignal verwendet, während die inhärente Unsicherheit des Modells weitgehend ignoriert wird. Dieses „Uncertainty‑Reward
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>GenAI in der Hochschulbildung: Stakeholder‑Meinungen und ein EU‑konformes Konzept</h1> <p>Immer mehr Lehrkräfte und Studierende setzen generative KI‑Tools in ihrem Arbeitsalltag ein. Diese Technologien versprechen, Lernprozesse zu personalisieren und administrative Abläufe zu optimieren. Gleichzeitig zeigen sich die Meinungen der Beteiligten stark unterschiedlich – je nach Kultur, Fachrichtung und Institution.</p> <p>Ein neues Forschungsprojekt an der Universität Oulu hat genau diese Spannungen untersuc
arXiv – cs.AI