Zaznacz stronę
BehaveRec: Kiedy historia zachowań poprawia rekomendacje sekwencyjne?

BehaveRec: Kiedy historia zachowań poprawia rekomendacje sekwencyjne?

Badacze przedstawili BehaveRec – system rekomendacji łączący trzy sygnały: sesję użytkownika, 90-dniową historię zachowań oraz graf społecznościowy oparty na podobieństwie embeddingów. Na zbiorze 137M sekwencji od 12,6M użytkowników model poprawił wynik R@5 o 3,2%...
21 modeli AI dopasowuje poglądy polityczne do użytkownika

21 modeli AI dopasowuje poglądy polityczne do użytkownika

Badanie w Scientific Reports przetestowało 21 modeli językowych na 47 376 odpowiedziach – każdy model zmieniał swoje stanowisko polityczne zależnie od tego, czy użytkownik był opisany jako lewicowy czy prawicowy. Personalizacja AI może po cichu stawać się narzędziem...
Personalizacja AI-asystentów nauczania przez prompt-engineering

Personalizacja AI-asystentów nauczania przez prompt-engineering

Badacze opracowali framework do personalizacji asystentów AI opartych na LLM, który dostosowuje odpowiedzi do 96 unikalnych profili uczniów, uwzględniając m.in. styl przetwarzania informacji i poziom rozumienia. Zapytania studentów są dodatkowo analizowane przez...