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Ergebnisse für “Variabilität”
Forschung

<h1>Modell erkennt echte Veränderungen in ECG‑Signalen</h1> <p>Modell­-Systeme, die mit dynamischen physiologischen Signalen arbeiten, müssen zwischen harmloser, label‑erhaltender Variabilität und echter Konzeptänderung unterscheiden. Bisher basieren die meisten Konzepte auf rein statistischen Verteilungen und geben keine klare Anleitung, wie weit sich die interne Repräsentation eines Modells verschieben darf, wenn das Signal physiologisch plausibel in Energie variiert.</p> <p>Um dieses Problem zu lösen, st
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Neues Modell erzeugt anatomisch korrekte Gehirnmasken mit ischämischem Infarkt</p> <p>In der medizinischen Bildanalyse bleibt die Verfügbarkeit hochwertiger Segmentierungsmasken ein entscheidendes Hindernis, insbesondere bei nicht-kontrastbasierten CT-Scans des Gehirns. Manuelle Annotationsarbeiten sind kostenintensiv und weisen große Variabilität auf. Um diesem Problem zu begegnen, wurde ein generatives Framework entwickelt, das anatomisch korrekte, mehrklassige Gehirnsegmentierungsmasken – inklusive is
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>LLMs zeigen unerwartete Ausgabenabweichungen – Studie quantifiziert Verhaltensdrift</h1> <p>Large Language Models (LLMs) werden heute für Aufgaben von der Zusammenfassung bis zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Trotz identischer Eingabeaufforderungen und festgelegter Decodierungsparameter liefern die Modelle nicht immer die gleichen Ausgaben. In einer neuen Untersuchung wurden wiederholte Durchläufe durchgeführt, um den sogenannten „Verhaltensdrift“ – also die Ausgabenvariabilität bei identischen
arXiv – cs.AI