KI-Architekten: GIS‑Suche in Multi‑Agent‑Pipelines als Erfolgsmodell
Neues Forschungspapier aus dem arXiv‑Repository (Arbeitstitel: „AI Founding Fathers: A Case Study of GIS Search in Multi‑Agent Pipelines“) zeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) ihre bereits beeindruckende Sprachflüssigkeit durch gezielte Strukturierung ihrer Denkprozesse noch stärker verbessern können. Der Autor*innen zufolge ist die Schlüsselidee, die Suche im Rechenraum der Modelle in einem kontrollierten, schrittweisen und sequentiellen Ablauf – kurz GIS – zu organisieren.
