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Ergebnisse für “STEU”
Forschung

<p>Eine neue Studie von Forschern auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) ihre moralischen Entscheidungen stark vom Kontext beeinflussen lassen. Im Gegensatz zu bisherigen Untersuchungen, die meist feste Szenarien nutzten, analysiert die Arbeit die Wirkung von drei bekannten Kontextvariationen aus der Moralpsychologie – Konsequenzialismus, Emotionen und Beziehungsaspekte – auf die Urteilsbildung von LLMs.</p>

Zur Untersuchung wurde das Dataset Contextual MoralChoice entwickelt, das moralische Dilemmata mit systematisch veränderten Kontexten enthä…
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLM-gesteuertes Pepper-Framework für schnelle, multimodale Interaktion</p> <p>Ein neues, quelloffenes Android-Framework wurde speziell für den Pepper-Roboter entwickelt und löst zwei zentrale Probleme, die bei der Integration großer Sprachmodelle in soziale Robotik auftreten. Traditionelle Implementierungen setzen häufig auf eine Kaskade aus Speech‑to‑Text, LLM‑Verarbeitung und Text‑to‑Speech, was zu hohen Latenzen und dem Verlust paralinguistischer Signale führt. Zudem nutzen viele Systeme die Fähigkeit
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Behavior Cloning: Wie Aktionsquantisierung die Lernleistung verbessert</h1> <p>In der Welt des maschinellen Lernens ist Behavior Cloning ein zentrales Verfahren, das es ermöglicht, aus Expertenbeobachtungen robuste Steuerungsstrategien zu lernen. Besonders in Bereichen wie Robotik, autonomem Fahren und generativen Modellen spielt es eine entscheidende Rolle. Durch den Einsatz von autoregressiven Modellen – etwa Transformern – konnten bislang beeindruckende Fortschritte erzielt werden, von großen Sprachm
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>LLM-gesteuerte Agenten zeigen echte Engagement‑Mechanismen – kontrollierte Tests enthüllen</p> <p>Neues Forschungsergebnis aus dem Bereich der agentenbasierten Simulationen zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) nicht nur flüssige, menschenähnliche Texte erzeugen, sondern auch echte, theorieorientierte Verhaltensmuster reproduzieren können. In einer Weibo‑ähnlichen Testumgebung wurden die Agenten gezielt mit unterschiedlichen Informationsmengen und sozialen Normen konfrontiert, während Likes und Reshares
arXiv – cs.AI