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Ergebnisse für “Vision”
Forschung

<h1>LLMs schätzen Schwierigkeitsgrad von Visualisierungsfragen – GPT‑4.1 Modell</h1> <p>Ein neues Forschungsprojekt auf arXiv untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs) die Schwierigkeit von Fragen zur Datenvisualisierung vorhersagen können. Dabei wird speziell das Modell GPT‑4.1‑nano eingesetzt, um aus dem Text der Frage, den Antwortoptionen und dem zugehörigen Bild Informationen zu extrahieren und daraus die Erfolgsquote bei US‑Erwachsenen zu schätzen.</p> <p>Die Studie vergleicht drei unterschiedliche Fe

arXiv – cs.AI
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