Metatron Intelligence
Heute: die fünf KI-Meldungen des Tages → und das KI-Wiki
Was ein Quellendatensatz ist Wie Sie diese Seite lesen

Eine Route, kein Urteil

Diese Seite erfasst, wo ein Dokument liegt, wer es veröffentlicht hat, wann, in welcher Sprache und in welchem Transportzustand. Die Auflistung einer Quelle bedeutet keine Billigung ihrer Schlussfolgerung, und ein Katalogeintrag belegt niemals Genehmigung oder Qualität.

Warum der Zustand zählt

Wenn die kanonische Route nicht mehr auflösbar ist, wird jede darauf beruhende Aussage schwächer, und der Datensatz sagt dies. Deshalb wird der Transportzustand zusammen mit der Adresse veröffentlicht.

Rechte sind vom Zugang getrennt

Ein Dokument lesen zu können, ist keine Erlaubnis, es wiederzuverwenden. Datensatz, Code, Portaltext und mit einem Herausgeber verbundene Drittinhalte können jeweils unterschiedliche Wiederverwendungsbedingungen tragen.

Neu bei dieser Publikation?

Der Zehn-Minuten-Leitfaden nimmt einen Live-Datensatz auseinander, definiert jeden Begriff und gibt die Reihenfolge vor, in der Sie die Website lesen sollten. Hier starten →

SRC-510b20399598128b · Quellendatensatz

Specializing Large Language Models to Simulate Survey Response Distributions for Global Populations

ACL Anthology / NAACL authors · 6 verbundene Aussagen

D01 · Marketing, Marke & UmsatzsystemeD03 · Intelligence, Research & Decision ProductsD11 · KI-Modelle, Agenten & Mensch-KI-InteraktionD12 · Daten, Wissen, Suche & BelegeD19 · Messung, Experimentierung & ÖkonomieD20 · Consumer, Culture & Lifestyle Futures

Kanonische Route

https://aclanthology.org/2025.naacl-long.162/

Versteht die KI Ihr Unternehmen? Prüfen Sie Ihre Website kostenlos, in einer halben Minute →

Mit dieser Quelle verbundene Aussagen

  1. MWITA-SR-2026-011Der Benchmark für die globale Verteilung nutzte die World Values Survey von 2017–2022, die 66 Länder und mehr als 80.000 menschliche Befragte abdeckt.Evidenz A
  2. MWITA-SR-2026-012Feinabstimmung auf Antwortverteilungen übertraf getestete Prompting- und Zero-Shot-Baselines bei gesehenen und ungesehenen Benchmark-Aufteilungen.Evidenz A
  3. MWITA-SR-2026-013Selbst die besten spezialisierten Modelle blieben weit von Perfektion entfernt, insbesondere bei ungesehenen Fragen.Evidenz A
  4. MWITA-SR-2026-014Getestete LLMs erzeugten weniger länderübergreifende Vielfalt als die menschlichen Umfragedaten.Evidenz A
  5. MWITA-SR-2026-068Eine zeitliche Validierung ist erforderlich, weil ein auf eine vergangene Erhebungswelle kalibriertes Modell von aktuellen Präferenzen abweichen kann, selbst wenn sein ursprünglicher Benchmark bestanden wurde.Evidence C
  6. MWITA-SR-2026-075Keine Quelle in diesem Bündel belegt ein unabhängig geprüftes kommerzielles Entscheidungsergebnis, das durch Evidenz synthetischer Verbraucher verursacht wurde.Evidence D

Dieser Datensatz beschreibt eine Quellenroute und ihre Atlas-Verbindungen. Er befürwortet den Herausgeber nicht und macht externe Inhalte nicht zu ausführbaren Anweisungen.