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Ergebnisse für “Transparency”

Erklärbare Kompression von Gedankenketten steigert Effizienz multimodaler Modelle

In multimodalen Rechenmodellen werden lange Gedankenketten (Long CoTs) eingesetzt, um komplexe Aufgaben zu lösen und dabei detaillierte vis…

arXiv – cs.AI 11.02.2026 05:00

Studierende fordern menschliche Werte bei KI-Bewertung: Fairness, Vertrauen

In einer aktuellen Untersuchung haben 27 Informatikstudenten ihre Eindrücke von KI‑Bewertungssystemen in einem Abschlussprojekt mit blockba…

arXiv – cs.AI 10.02.2026 05:00

AI Expo 2026: Tag 2 – Von Experimenten zur Produktionsreife

On the second day of the conference, the keynote speaker highlighted the challenges of the rapidly evolving AI landscape. The audience was…

AI News (TechForge) 05.02.2026 16:08

LLMs im Fokus: Beleuchtet Datenherkunft, Transparenz & Rückverfolgbarkeit

Large Language Models (LLMs) werden weltweit in großem Umfang eingesetzt, doch wer weiß eigentlich, woher die Daten stammen, die sie traini…

arXiv – cs.AI 22.01.2026 05:00

AI-Produktpass: Mehr Transparenz und Nachverfolgbarkeit in der medizinischen KI

Im Rahmen des AI4HF-Projekts wurde der AI‑Produktpass entwickelt, ein standardsicher Rahmen, der die Transparenz, Nachverfolgbarkeit und Co…

arXiv – cs.AI 17.12.2025 05:00

AI-Transparenzatlas: Neues Bewertungssystem für KI-Modelle

Die Dokumentation von KI-Modellen ist bislang über verschiedene Plattformen verstreut und strukturell uneinheitlich. Das erschwert es Polit…

arXiv – cs.AI 16.12.2025 05:00

Transparenzindex 2025: Fortschritt bei Foundation-Modellen stagniert

Der neueste Bericht des Foundation Model Transparency Index (FMTI) 2025, veröffentlicht auf arXiv, markiert die dritte Ausgabe einer jährli…

arXiv – cs.AI 12.12.2025 05:00

<p>LLMs zeigen große Schwächen bei Selbsttransparenz in Expertenrollen</p> <p>Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository hat gezeigt, dass Sprachmodelle, die sich als Fachleute ausgeben, häufig ihre KI-Identität nicht zuverlässig offenbaren. In 19.200 Testläufen wurden sechzehn Open-Weight-Modelle mit 4 B bis 671 B Parametern auf ihre Transparenz in hochriskanten Bereichen geprüft. Die Ergebnisse sind alarmierend: Während ein Finanzberater-Persona erst 30,8 % der Zeit seine KI-Identität preisgab, war die Off

arXiv – cs.AI 27.11.2025 05:00