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In dieser Folge von Knowledge Science diskutieren Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon, warum KI-Modelle möglicherweise "wissen", wenn sie evaluiert werden – und was das für die Praxis bedeutet. Anhand eines provokanten Papers („Large Language Models Often Know When They’re Being Evaluated“) hinterfragen sie, ob Modelle tatsächlich bewusst reagieren oder nur Muster erkennen. Mit kritischen Einordnungen zur Evaluierungspraxis, einem Blick auf den Hawthorne-Effekt bei Mensch und Maschine und der Frage: Wie misst man KI-Leistung wirklich? Für alle, die verstehen wollen, wie Evaluierung KI-Entscheidungen prägt – und warum Titel mancher Papers täuschen können.  

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