Wie kognitive Verzerrungen von Nutzern mit algorithmischen Verzerrungen in Suchergebnissen bei kontroversen Themen interagieren
Nutzer, die von Bestätigungsvoreingenommenheit betroffen sind, tendieren dazu, Suchergebnisse auszuwählen, die ihre bestehenden Überzeugungen zu gesellschaftlich bedeutsamen kontroversen Themen bestätigen. Die Studie untersuchte, wie kognitiv voreingenommene Nutzer mit algorithmisch verzerrten Suchergebnisseiten interagieren und wie sich dies auf ihre Einstellungsänderungen auswirkt.
Wie KI-Agenten die Grenzen der Suche erweitern
KI-Agenten können Suchende bei der Bewältigung komplexer Aufgaben unterstützen, indem sie deren Absichten und Ziele besser verstehen und relevantere Antworten generieren.
Effiziente Multi-Vektor-Dichte-Suche mit Bitvektoren
Ein neuartiges Framework für eine effiziente Multi-Vektor-Dichte-Suche, das die Leistung des aktuellen Spitzensystems PLAID deutlich verbessert.
Effiziente Facettenvorhersage durch LLM-Bearbeitung ohne Suchmaschinen
Durch Multi-Task-Learning und LLM-Bearbeitung können Facetten für Suchanfragen effizient vorhergesagt werden, ohne dass eine Suchmaschine als Teil des Modells benötigt wird.
Großsprachmodelle zur Simulation von Suchnutzern
USimAgent ist ein auf Großsprachmodellen basierender Rahmen, der das Verhalten von Suchnutzern simulieren kann, indem er deren Abfrage-, Klick- und Stoppverhalten nachbildet. Die Ergebnisse zeigen, dass USimAgent bestehende Methoden bei der Abfragegenerierung übertrifft und bei der Vorhersage von Klick- und Stoppverhalten vergleichbar ist.
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