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Ergebnisse für “GLU”
Forschung

<h1>LLM zeigt sozioökonomische Risikobereitschaft – GPT‑4.1 im Slot‑Machine-Test</h1> <p>In einer neuen Studie wurde GPT‑4.1 in ein simuliertes Glücksspiel‑Setup eingebunden, um zu prüfen, ob die Entscheidungen eines Sprachmodells von klassischen kognitiven Verzerrungen beeinflusst werden. Das Modell erhielt drei unterschiedliche sozioökonomische Personas – „Rich“, „Middle‑income“ und „Poor“ – und spielte in einer Slot‑Machine‑Umgebung mit drei Maschinentypen: Fair (50 % Gewinnchance), Biased Low (35 %) und
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Personalisierte Glukosevorhersage mit Deep Learning verbessert Diabetes-Management</p> <p>Für Menschen mit Typ‑1‑Diabetes ist die kontinuierliche Blutzuckermessung ein entscheidender Bestandteil der Therapie. Nur wenn die zukünftigen Glukosewerte zuverlässig vorhergesagt werden können, lassen sich Insulin‑Dosen exakt anpassen und gefährliche Hyper‑ oder Hypoglykämien vermeiden.</p> <p>In der vorliegenden Studie wird ein Deep‑Learning‑Ansatz vorgestellt, der sich gezielt an die individuellen Daten jedes P
arXiv – cs.LG
Forschung

LLMs entwickeln menschlichere Entscheidungs- und Affektmuster – neue Erkenntnisse In einer wegweisenden Studie wurden die neuesten OpenAI‑Modelle systematisch als fortschreitende Linie betrachtet und mit Menschen in einem Glücksspiel‑Experiment verglichen, bei dem die Teilnehmer wiederholt ihre Glücksgefühle bewerteten. Die Analyse zeigte, dass die Modelle in jüngerer Zeit zunehmend menschlichere Verhaltensweisen an den Tag legen: Sie gehen mehr Risiken ein und zeigen Pavlovian‑ähnliche Muster von Annäher
arXiv – cs.AI