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Ergebnisse für “Verbreitung”
Forschung

<p>Temporal imbalance erklärt Bias bei Class-Incremental Learning</p> <p>Mit der zunehmenden Verbreitung von Deep‑Learning in Bildverarbeitungsaufgaben gewinnt das Paradigma des Class‑Incremental Learning (CIL) immer mehr an Bedeutung. Dabei steht die Herausforderung des „catastrophic forgetting“ im Fokus: Modelle neigen dazu, neue Klassen zu bevorzugen und die Leistung auf älteren Klassen zu verlieren. Bisher wurde dieser Bias vor allem auf ein Ungleichgewicht innerhalb einzelner Aufgaben zurückgeführt und
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>KI-Coding-Agenten: Wie PR-Textstile den Review-Prozess beeinflussen</p> <p>Mit der rasanten Verbreitung großer Sprachmodelle entstehen autonome KI-Coding-Agenten, die Pull Requests (PRs) auf GitHub erstellen. Doch wie unterscheiden sich deren Beschreibungen und wie reagieren menschliche Reviewer darauf? Eine neue Studie aus dem AIDev-Datensatz liefert Antworten.</p> <p>Die Analyse von PRs, die von fünf verschiedenen KI-Agenten generiert wurden, zeigt, dass jeder Agent einen eigenen Stil in der PR-Beschre
arXiv – cs.AI