KI News: Kurz und klar.

Um dieses Problem zu lösen, wurde FLARE – Future‑aware Lookahead with Reward Estimation – entwickelt. FLARE integriert expliziten Lookahead, Wertpropagation und begrenzte Verpflichtungen in ein einziges Modell. Dadurch können spätere Ergebnisse frühzeitig in die Entscheidungsfindung einfließen und die Agenten bleiben flexibel, statt sich zu früh festzulegen.

Eine neue Untersuchung auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle zwar bei einzelnen Aufgaben brillieren, aber bei komplexen, mehrstufigen Agentenproblemen mit langen Zeithorizonten noch stark nachbessern müssen. Die Forscher haben ein sogenanntes „Oracle‑Counterfactual“-Framework entwickelt, das simuliert, wie ein Agent performen würde, wenn er einen perfekten Assistenten für eine bestimmte Aufgabe hätte. Durch die Messung der Leistungsänderung lässt sich die Relevanz jeder Fähigkeit für zukünftige Fortschritte in der KI‑Agentenentwicklung bestimmen.

Modellbasierte „Was-wäre-wenn“-Szenarien sind ein zentrales Werkzeug für Planung und Entscheidungsfindung. Trotz ihrer weitverbreiteten Nutzung werden die Prognosen dieser Szenarien selten im Nachhinein überprüft. Die Diskrepanz zwischen Vorhersagen und Realität lässt sich auf zwei Ursachen zurückführen: Abweichungen der Szenarien selbst und Fehlanpassungen der Modelle.

In diesem Tutorial zeigen wir, wie man agentische KI-Systeme entwickelt, die über einzelne Interaktionen hinausdenken, indem sie das Gedächtnis als zentrale Fähigkeit einsetzen.

In der Welt der künstlichen Intelligenz gewinnen Gegenfaktische Erklärungen (CEs) immer mehr an Bedeutung. Sie zeigen, wie man Eingaben minimal verändern kann, damit ein Modell ein anderes Ergebnis liefert. In der automatisierten Planung wurden ähnliche Ideen bereits umgesetzt, indem man minimale Änderungen an bestehenden Plänen vorschlägt, um ein anderes Ziel zu erreichen.

Forscher haben gezeigt, dass moderne Sprachmodelle (LMs) in der Lage sind, komplexe Planungsaufgaben in der Planning Domain Definition Language (PDDL) zu lösen, indem sie Python‑Programme generieren, die als allgemeine Richtlinien für ganze Domänen dienen. Diese Programme sind nachweislich korrekt, ohne dass externe Prüfer benötigt werden.

Mit diesem praxisnahen Leitfaden lernen Sie, wie Sie Ihre Datenprozesse komplett neu gestalten können – von der Planung bis zur Umsetzung von unternehmensweiten Automatisierungs-Pipelines auf Basis der visuellen Workflow-Plattform n8n.

Die Forschung im Bereich Multi‑Agenten‑Reinforcement‑Learning (MARL) erhält einen bedeutenden Impuls: Der neue Benchmark CAMAR kombiniert kontinuierliche Zustands‑ und Aktionsräume mit anspruchsvollen Koordinations‑ und Planungsaufgaben. Damit füllt er eine Lücke, die bisher von den meisten MARL‑Benchmarks nicht abgedeckt wurde.