Outcome‑Learning: Wie AI aus Feedback lernt und die Genauigkeit von 10 % auf 60 % steigert
Outcome‑Learning: Wie AI aus Feedback lernt und die Genauigkeit von 10 % auf 60 % steigert. AI‑Systeme speichern zwar alle Gespräche, aber ohne Rückmeldungs‑Lernen werden sie dieselben Fehler immer wieder reproduzieren – Outcome‑Learning ist entscheidend, um die Genauigkeit von ca. 10 % auf 60 % zu steigern. Kontext 2025: AI‑Assistenten nutzen ein Vektor‑Datenbank‑Modul, um frühere Konversationen abzurufen, liefern aber wiederholt veraltete oder falsche Ratschläge. Retrival‑Trap: Beim Debuggen eines Python‑Import‑Fehlers schlägt der Assistent erneut das „Reinstallieren des Pakets“ vor, obwohl die Fehlerursache ein PATH‑Problem war. Learning vs. Storage: Speicher allein reicht nicht – die AI muss aus den Reaktionen des Nutzers lernen. Ein positives Feedback („Danke, hat funktioniert“) hebt die Erinnerung an, ein negatives Feedback senkt sie.