Gefährliche KI-Fehler entstehen oft nicht aus technischen Ausfällen, sondern aus verborgenen Datenproblemen und Modellabweichungen, die erst sichtbar werden, wenn geschäftskritische Entscheidungen bereits getroffen sind.
STRIDE formalisiert Trainingsdatenzuordnung als Sparse-Recovery-Problem im Aktivierungsraum und erreicht dabei eine Größenordnung schneller Ergebnisse als gradientbasierte Verfahren.
