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Projekte

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  1. NoIDLEChatGPT – No-IDLE meets ChatGPT

    NoIDLEChatGPT – No-IDLE meets ChatGPT

    Das Projekt "No-IDLE meets ChatGPT" zielt darauf ab, die Mensch-Maschine-Interaktion bei der Aktualisierung von Deep-Learning-Modellen (DL) zu verbessern, indem die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) m

  2. Luminous – Language Augmentation for Humanverse

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    LUMINOUS zielt auf die Schaffung der nächsten Generation von sprachunterstützten XR-Systemen ab, bei denen eine auf natürlicher Sprache basierende Kommunikation und multimodale Sprachmodelle (MLLM) di

  3. news-polygraph – Privatsphäre, Transparenz, Verzerrung und Fairness für vertrauenswürdige multimodale Desinformationserkennung

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    Im Projekt news-polygraph entwickeln wir digitale Methoden für die Medienbranche, mit deren Hilfe multimediale Inhalte durch hybride KI einfacher und schneller auf Manipulationen, irreführende und fal

  4. No-IDLE – Interactive Deep Learning Enterprise

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    In den letzten Jahren haben Maschinen den Menschen bei der Bewältigung spezifischer und begrenzter Aufgaben übertroffen, z.B. bei speziellen Aufgaben in der Bilderkennung oder bei der Entscheidungsfin

  5. DisAI – Improving scientific excellence and creativity in combating disinformation with artificial intelligence and language technologies

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    Im Projekt DisAI haben sich das Kempelen Institute of Intelligent Technologies, das DFKI, die Universität Kopenhagen und das CERTH zusammengeschlossen, um die wissenschaftliche Exzellenz des KInIT in

  6. ELG – European Language Grid

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    Partner Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI); Athena Research and Innovation Center in Information, Communication and Knowledge Technologies, Institute for Language and S

  7. EXTRACT (SC_Raso) – EXTRACT - Automatisierte Knowledge Extraction für Augmented-Reality-Anwendungen im Medienbereich

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    Augmented Reality (AR) ermöglicht die Bereicherung traditioneller Printmedien mit virtuellen Inhalten. Weblinks, Videos und weitere virtuelle Inhalte können durch ausgedruckte Artikel gestartet und au

  8. CoMem – Corporate Memory

    CoMem – Corporate Memory

    CoMem is an ecosystem based on evolving knowledge graphs integrating information silos and legacy systems as well as (personal) information sources of knowledge workers and their teams. The ecosystem