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Ergebnisse für “Menschen”
Forschung

Neural Navigation in dichten Menschenmengen: Zero-Shot-Dichtegeneralisierung Eine neue Reinforcement‑Learning‑Methode ermöglicht es Robotern, sich sicher durch stark bevölkerte Räume zu bewegen, ohne dabei einzufrieren oder Kollisionen zu riskieren. Das System nutzt eine dichteinvariante Beobachtungscodierung, die die K‑nächsten Personen und kompakte Menschenmengen‑Zusammenfassungen enthält, sodass die Eingangsstatistiken unabhängig von der Gruppengröße stabil bleiben. Durch gezieltes Training mit 11 bis

arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>LLMs wählen Ziele anders als Menschen – Forschung warnt vor Ersatz</h1> <p>Eine neue Studie von Forschern auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) bei der Auswahl von Zielen in offenen Aufgaben deutlich von menschlichem Verhalten abweichen.</p> <p>Die Untersuchung testete vier Top-Modelle – GPT‑5, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5 und Centaur – in einem kontrollierten Lernexperiment, das aus der Kognitionswissenschaft stammt.</p> <p>Während Menschen allmählich verschiedene Ziele erkunden und dab

arXiv – cs.AI