Heuresis: Ohne sprechende Variablennamen bricht die Kausalitäts-Auswertung ein, GPT-6.1 Sol holt 14 Prozent F1 aus den D
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Heuresis: Ohne sprechende Variablennamen bricht die Kausalitäts-Auswertung ein, GPT-6.1 Sol holt 14 Prozent F1 aus den Daten

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Der neue Benchmark Heuresis deckt auf, dass bestehende Kausalitäts-Benchmarks durch sprechende Variablennamen aufgebläht werden, da Modelle die Ursache-Wirkungs-Richtung allein aus den Namen erraten können. Mit anonymisierten Datensätzen schlägt GPT-6.1 Sol den bisherigen besten Algorithmus deutlich und holt 14 Prozent F1 aus den Daten.
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