#94: [PAIQ4] Predictive AI Quarterly

In dieser Ausgabe des Predictive AI Quarterly geben Till und Amit einen Überblick über die wichtigsten Entwicklungen des letzten Quartals im Bereich Predictive AI. Themen sind unter anderem Hyper-Agents von Meta, praktische Herausforderungen beim Einsatz von Coding-Agents sowie neue Foundation-Modelle für tabellarische Daten wie TabImpute und TabICL v2. Im Praxisteil teilen die beiden ihre Erfahrungen aus einem Experiment zur Preisprognose von Autos, bei dem GPT-4o mit Bildern und Freitext gegen TabPFN antritt. Im Zentrum stehen dabei der Mehrwert unstrukturierter Daten, Fragen der Generalisierbarkeit und der Tradeoff zwischen Erklärbarkeit und Prognosegüte. **Zusammenfassung** Hyper-Agents von Meta: selbstevaluierende Agenten mit Potenzial für schnelleren Fortschritt, aber auch Risiken durch fehlende Kontrolle und verstärkte Biases Praktischer Einsatz von Coding-Agents: Subscriptions, Sandboxing, Audit Logs und Ausschluss kritischer Artefakte als Voraussetzungen Erfahrungen mit dem GitHub Cloud Agent, insbesondere bei der Überarbeitung bestehenden Codes TabImpute als neues Foundation-Modell für Imputation auf Basis von TabPFN inklusive eigenem Benchmark TabICL v2 als offen lizenzierte Alternative zu TabPFN mit schnellerer Inferenz Praxis-Experiment zur Preisprognose von Autos: GPT-4o mit Bildern erzielt die besten Ergebnisse, deutlich vor TabPFN Generalisierbarkeit bestätigt durch 30-fache Kreuzvalidierung mit einem aus Bildern erzeugten Score-Feature Tradeoff zwischen Erklärbarkeit (Feature-Generierung) und Prognosegüte (Finetuning) als zentrale Erkenntnis **Links** Predictive LLMs: Die Rolle multimodaler Daten bei der Preisprognose https://www.inwt-statistics.de/blog/predicitve-llms-rolle-multimodaler-daten HyperAgents (Zhang et al., 2026): Paper unter https://arxiv.org/abs/2603.19461, Code unter https://github.com/facebookresearch/Hyperagents Feitelberg, J., Saha, D., Choi, K., Ahmad, Z., Agarwal, A. & Dwivedi, R.: TabImpute: Universal Zero-Shot Imputation for Tabular Data. https://arxiv.org/pdf/2510.02625 TabICL GitHub Repo https://github.com/soda-inria/tabicl OpenAI Developers: Vision fine-tuning https://developers.openai.com/api/docs/guides/vision-fine-tuning 📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche? Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de