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#schematisch — Public Fediverse posts

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  1. «Die im Bericht festgehaltenen Ergebnisse deuten stark darauf hin, dass #LLM|s #Sätzchenrechnungen rein #schematisch auf Basis ihrer Trainingsdaten lösen und nicht in der Lage sind, die Aufgaben als solche im Kontext zu #verstehen und zu lösen», schreibt @nohillside .

    Illustriert wird das schön, wenn man generative #KI-Grafikerzeuger auffordert, eine Strasse bei Nacht zu erzeugen, in der alle Lichter (Fenster, Strassenlampen) aus sind.

    Dutzende Versuche, alle erfolglos.
    dnip.ch/2024/10/29/wie-gut-ver

  2. «Die im Bericht festgehaltenen Ergebnisse deuten stark darauf hin, dass #LLM|s #Sätzchenrechnungen rein #schematisch auf Basis ihrer Trainingsdaten lösen und nicht in der Lage sind, die Aufgaben als solche im Kontext zu #verstehen und zu lösen», schreibt @nohillside .

    Illustriert wird das schön, wenn man generative #KI-Grafikerzeuger auffordert, eine Strasse bei Nacht zu erzeugen, in der alle Lichter (Fenster, Strassenlampen) aus sind.

    Dutzende Versuche, alle erfolglos.
    dnip.ch/2024/10/29/wie-gut-ver

  3. «Die im Bericht festgehaltenen Ergebnisse deuten stark darauf hin, dass #LLM|s #Sätzchenrechnungen rein #schematisch auf Basis ihrer Trainingsdaten lösen und nicht in der Lage sind, die Aufgaben als solche im Kontext zu #verstehen und zu lösen», schreibt @nohillside .

    Illustriert wird das schön, wenn man generative #KI-Grafikerzeuger auffordert, eine Strasse bei Nacht zu erzeugen, in der alle Lichter (Fenster, Strassenlampen) aus sind.

    Dutzende Versuche, alle erfolglos.
    dnip.ch/2024/10/29/wie-gut-ver

  4. «Die im Bericht festgehaltenen Ergebnisse deuten stark darauf hin, dass #LLM|s #Sätzchenrechnungen rein #schematisch auf Basis ihrer Trainingsdaten lösen und nicht in der Lage sind, die Aufgaben als solche im Kontext zu #verstehen und zu lösen», schreibt @nohillside .

    Illustriert wird das schön, wenn man generative #KI-Grafikerzeuger auffordert, eine Strasse bei Nacht zu erzeugen, in der alle Lichter (Fenster, Strassenlampen) aus sind.

    Dutzende Versuche, alle erfolglos.
    dnip.ch/2024/10/29/wie-gut-ver

  5. «Die im Bericht festgehaltenen Ergebnisse deuten stark darauf hin, dass #LLM|s #Sätzchenrechnungen rein #schematisch auf Basis ihrer Trainingsdaten lösen und nicht in der Lage sind, die Aufgaben als solche im Kontext zu #verstehen und zu lösen», schreibt @nohillside .

    Illustriert wird das schön, wenn man generative #KI-Grafikerzeuger auffordert, eine Strasse bei Nacht zu erzeugen, in der alle Lichter (Fenster, Strassenlampen) aus sind.

    Dutzende Versuche, alle erfolglos.
    dnip.ch/2024/10/29/wie-gut-ver