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Ergebnisse für “Emergent”
Forschung

<p>LLM-Poker-Agenten entwickeln ToM‑ähnliches Verhalten dank Speicher</p> <p>Eine neue Untersuchung auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) in dynamischen Interaktionen – hier beim Texas Hold'em Poker – ein ToM‑ähnliches Verhalten entwickeln können, wenn sie über persistente Erinnerung verfügen. Das Ergebnis ist ein klarer Beweis dafür, dass ToM nicht nur in statischen Szenarien, sondern auch in laufenden Gesprächen und Spielen entstehen kann.</p> <p>Die Studie umfasste 20 unabhängige Experimente m

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Neues Verfahren enthüllt versteckte Symbole in Video‑World‑Modellen</h1> <p>In einer kürzlich veröffentlichten Studie wird gezeigt, wie Video‑World‑Modelle, die mit Joint Embedding Predictive Architectures (JEPA) trainiert werden, ein tiefes Verständnis von Raum und Zeit erlangen, indem sie maskierte Bereiche im latenten Raum vorhersagen statt Pixel zu rekonstruieren. Dieser Ansatz eliminiert die klassische visuelle Prüfungsroute generativer Modelle und schafft damit eine Lücke in der strukturellen Inte

arXiv – cs.LG