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Ergebnisse für “SPL”
Forschung

<p>LLM-gestützte Planung mit PDDL-Simulation: Neue Erkenntnisse</p> <p>In einer aktuellen Studie wird untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) als effektive Planer für autonome Robotiksysteme fungieren können. Dazu wurde PyPDDLEngine entwickelt – ein Open‑Source‑Simulationswerkzeug für die Planning Domain Definition Language (PDDL), das LLMs über ein Model Context Protocol (MCP) als Tool‑Calls nutzen lässt.</p> <p>Im Gegensatz zu herkömmlichen Planern, die einen kompletten Aktionsplan auf einmal generieren
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>LLMs optimieren Hochfrequente Entscheidungen: Normalisierte Belohnungsstrategie</h1> <p>Large Language Models (LLMs) sind das Rückgrat moderner Agenten für sequenzielle Entscheidungen, doch ihre Leistungsfähigkeit lässt bei hochfrequenten Aufgaben nach. In der Regel konzentriert sich die Forschung auf diskrete, eingebettete Szenarien mit seltenen, stark semantisch unterschiedlichen Zuständen – etwa bei der Hausplanung. Solche Ansätze zeigen bei Aufgaben, bei denen sich numerische Zustände ständig, aber

arXiv – cs.AI
Forschung

KI-Agenten: Wie gut spiegeln sie die reale Arbeitswelt wider?<br/><p>In einer neuen Studie von arXiv (2603.01203v1) wird untersucht, inwieweit die Entwicklung von KI-Agenten tatsächlich die Vielfalt und den Umfang menschlicher Arbeit abbildet. Die Forscher haben 43 Benchmarks und über 72.000 Aufgaben analysiert und diese mit den 1.016 realen US-Berufen verglichen. Dabei zeigte sich ein deutlicher Mismatch: Die meisten Benchmarks konzentrieren sich stark auf Programmieraufgaben, während die meisten Arbeitspl
arXiv – cs.AI