Holtzbrinck begrüßt drei neue Software-Campus-Doktorand:innen.

In diesem Jahr freuen wir uns, drei herausragende Doktorand:innen willkommen zu heißen, die gemeinsam mit der Holtzbrinck Gruppe spannende Forschungsprojekte starten:

Shuzhou - Technische Universität Dresden

Projekt: LLM4Edu: Learning Large Language Models on Graphs for Education

Shuzhous Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs), die graphbasiertes Lernen nutzen, um Bildungsanwendungen zu verbessern. Durch die Verbindung von Graphstrukturen mit LLMs soll kontextreicheres und stärker vernetztes Lernmaterial für ein besseres Verständnis und individuellere Lernerfahrungen von Studierenden entstehen.

Neha - Technische Universität Berlin

Projekt: Automated Evaluation of LLM-Generated Summaries of German Text: Harnessing Text Classification Models, Knowledge Graphs, and Large Language

Nehas Projekt widmet sich der Herausforderung, Zusammenfassungen großer Sprachmodelle - speziell für deutsche Texte - zu evaluieren. Durch die Kombination von Textklassifikationsmodellen, Wissensgraphen und LLMs soll ein automatisiertes Verfahren entstehen, das Qualität und Genauigkeit maschinell erzeugter Zusammenfassungen prüft und sicherstellt, dass sie den Anforderungen von Bildung und Publizieren entsprechen.

Alexander - Technische Universität München

Projekt: Know-ELViS: Knowledge Enhanced Language Processing and Verification in Science-Related Applications

Alexanders Projekt konzentriert sich auf die Weiterentwicklung von Sprachverarbeitungstechniken für wissenschaftliche Anwendungen. Durch den Einsatz von Mechanismen zur Wissensüberprüfung soll die Genauigkeit und Verlässlichkeit von KI-generierten wissenschaftlichen Inhalten sichergestellt werden und ist damit ein entscheidender Beitrag zur Vertrauenswürdigkeit im akademischen Publizieren.