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Ergebnisse für “Sensi”
Forschung

<h1>Ethik im Front‑End‑Design: Warum KI‑Interfaces nicht zu menschlich sein dürfen</h1> <p>In der aktuellen Debatte um künstliche Intelligenz liegt der Fokus fast ausschließlich auf Backend‑Aspekten wie Datenverwaltung, Modelltraining und algorithmischer Entscheidungsfindung. Die Gestaltung der Benutzeroberfläche – also die Art und Weise, wie Nutzer mit KI interagieren – bleibt dabei weitgehend unbeachtet, obwohl sie entscheidend für die Wahrnehmung und das Vertrauen der Anwender ist.</p> <p>Besonders bei k
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>HYPER‑TINYPW: Kompression durch Generierung für TinyML auf Mikrocontrollern</h1> <p>Die Ausführung von neuronalen Netzwerken auf Mikrocontrollern ist stark durch die begrenzten Flash‑ und SRAM‑Ressourcen eingeschränkt. Besonders die 1×1‑Pointwise‑Mixer (PW) verbrauchen selbst nach INT8‑Quantisierung einen Großteil des Speicherplatzes in Vision-, Audio‑ und Wearable‑Sensing‑Anwendungen. Mit dem neuen Ansatz HYPER‑TINYPW wird dieser Engpass durch eine „Compression‑as‑Generation“-Strategie überwunden.</p>

arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Eine neue Studie von Forschern auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) ihre moralischen Entscheidungen stark vom Kontext beeinflussen lassen. Im Gegensatz zu bisherigen Untersuchungen, die meist feste Szenarien nutzten, analysiert die Arbeit die Wirkung von drei bekannten Kontextvariationen aus der Moralpsychologie – Konsequenzialismus, Emotionen und Beziehungsaspekte – auf die Urteilsbildung von LLMs.</p>

Zur Untersuchung wurde das Dataset Contextual MoralChoice entwickelt, das moralische Dilemmata mit systematisch veränderten Kontexten enthä…
arXiv – cs.AI