KI-Modelle lernen Unsicherheit einzuschätzen – und werden zuverlässiger
Forschende des MIT entwickeln eine Methode, die KI-Modelle befähigt, ihre eigene Unsicherheit realistisch einzuschätzen – und so Fehleinschätzungen zu vermeiden. Der Ansatz reduziert Kalibrierungsfehler um bis zu 90 Prozent.