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Warum erfindet KI manchmal Fakten, die nicht existieren? In dieser Episode analysieren Sigurd und Carsten ein faszinierendes Paper, das mit Sparse Autoencodern dem Ursprung von Halluzinationen auf den Grund geht. Das Überraschende: Füttert man Transformer mit reinem statistischen Rauschen, aktivieren sie stabile interne Konzepte wie Schildkröten, Segelboote oder Baseballs. Die Erkenntnis: Je unsicherer der Input, desto stärker greift das Modell auf seinen internen Bias zurück. Eine Episode über mechanistische Interpretierbarkeit, "Conceptual Wandering" in mittleren Netzwerk-Layern und die Frage, ob sich Halluzinationen prognostizieren und unterdrücken lassen.

AI Transparency Days: www.edif.ai/events

Paper: From Noise to Narrative: Tracing the Origins of Hallucinations in Transformers https://arxiv.org/abs/2509.06938

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