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Ergebnisse für “Systematic Review”
Forschung

<p>Neue Studie liefert Leitfaden für nutzerzentrierte XAI-Entwicklung</p> <p>Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Alltag wächst der Wunsch nach Systemen, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch verständlich sind. Explainable AI (XAI) soll dabei helfen, Entscheidungen und Vorhersagen nachvollziehbar zu machen. Bisher konzentrieren sich die Evaluationsmethoden jedoch zu stark auf technische Aspekte und berücksichtigen die Bedürfnisse der Endnutzer nicht ausreichend.</p> <p>In dieser Arbeit werden 65 N
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLMs revolutionieren die Genomik: Systematischer Überblick über KI‑Anwendungen</p> <p>Eine neue systematische Analyse von 172 Studien aus PubMed, bioRxiv, medRxiv und arXiv zeigt, dass transformerbasierte große Sprachmodelle (LLMs) die genetische Forschung und die Diagnostik von seltenen sowie häufigen Erkrankungen deutlich voranbringen. Sie unterstützen die Identifikation, Annotation und Interpretation genetischer Varianten und ermöglichen dank Vision‑Transformern auch Fortschritte in der medizinischen

arXiv – cs.LG