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Ergebnisse für “Genetische Algorithmen”
Forschung

<h1>Genetische Algorithmen verbessern Fairness in ML – Ergebnis hängt von Zielen</h1> <p>Maschinelles Lernen kann unbeabsichtigte Vorurteile in seinen Vorhersagen erzeugen, die besonders marginalisierte Gruppen benachteiligen. Eine bewährte Methode, um solche Verzerrungen zu reduzieren, ist das Reweighting: jedem Datenpunkt wird während des Trainings ein Gewicht zugewiesen, das seine Bedeutung für das Modell bestimmt.</p> <p>In der aktuellen Studie wurden drei Ansätze zum Erzeugen dieser Gewichte verglichen
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>LLMs liefern keine bahnbrechenden Lösungen für Bin‑Packing – Studie klärt</p> <p>Eine neue Analyse auf arXiv (2510.27353v1) untersucht die Rolle von Large Language Models (LLMs) bei der Lösung des Bin‑Packing‑Problems. Frühere Berichte hatten nahegelegt, dass LLM‑basierte genetische Algorithmen innovative Heuristiken generieren könnten, die neue Einsichten in die Online‑Bin‑Packing‑Probleme unter einheitlichen und Weibull‑Verteilungen bieten. Die aktuelle Studie prüft diese Behauptung eingehend.</p> <p>D
arXiv – cs.AI