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Lea Verou schreibt in »In the economy of user effort, be a bargain, not a scam« auf ihrem Blog This distinction hinges on the distribution of use cases. Products often cut scope by identifying the ~20% of use cases that drive ~80% of usage — aka the Pareto Principle. Some products, however, have such diverse use cases that Pareto doesn’t meaningfully apply to the product as a whole. There are common use cases and niche use cases, but no clean 20-80 split. The tail of niche use cases is so long, it becomes significant in aggregate. For lack of a better term, I’ll call these long‑tail UIs. ...

Die Studie »Learning while Sleeping: Integrating Sleep-Inspired Consolidation with Human Feedback Learning« von Imene Tarakli und Alessandro Di Nuovo von der Sheffield Hallam University wurde auf der IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL) 2024 veröffentlicht. Sie untersucht, wie Maschinen­lernprozesse besser werden können, wenn man sie an Mechanismen orientiert, die im menschlichen Gehirn beim Schlafen stattfinden. Die Autorinnen und Autoren schlagen ein neues Lernmodell vor, das sie INFORM nennen. Zuerst lernt ein System Verhaltensweisen aus menschlichem Feedback. Danach verarbeitet es diese Erfahrungen wiederholt im „Offline-Modus“, ähnlich wie das Gehirn im Schlaf Erinnerungen festigt. In ihren Experimenten zeigte INFORM, dass daraus robustere und besser verallgemeinerbare Strategien entstehen als bei herkömmlichem Lernen nur aus unmittelbarem Feedback. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass dieser Ansatz helfen kann, lernende Agenten widerstandsfähiger gegen Veränderungen in ihrer Umgebung zu machen.  ...