KI News: Kurz und klar.

In einer jüngsten Veröffentlichung auf arXiv (2512.10371v1) stellen die Autoren AgentProg vor, ein neues Verfahren zur Verwaltung des Kontextes von mobilen GUI-Agenten, die über lange Zeiträume hinweg Aufgaben ausführen sollen. Das Ziel ist es, die Effizienz und Zuverlässigkeit solcher Agenten zu erhöhen, indem die Menge an benötigtem Speicher reduziert und gleichzeitig die wesentlichen Informationen erhalten bleiben.

Ein neues Forschungsdokument aus dem arXiv präsentiert die erste Methode, um in Jagd- und Fluchtszenarien (Pursuit‑Evasion Games, PEGs) robuste Echtzeit‑Strategien zu entwickeln, selbst wenn die Jäger nur unvollständige Informationen über den Flüchtigen besitzen.

In einer spannenden Weiterentwicklung der Reinforcement‑Learning‑Forschung präsentiert die arXiv‑Veröffentlichung Terra Nova als ein einziges, umfassendes Testumfeld, das von der Strategie‑Spielwelt Civilization V inspiriert ist. Das Konzept eines Comprehensive Challenge Environment (CCE) vereint gleichzeitig mehrere klassische RL‑Herausforderungen – von partieller Beobachtbarkeit über Kreditzuweisung bis hin zu Repräsentationslernen und enormen Aktionsräumen.

Ein brandneues arXiv‑Veröffentlichung (arXiv:2508.13326v1) beleuchtet die Herausforderung der maschinellen Sprachakquisition unter Bedingungen partieller Beobachtbarkeit. Während klassische Modelle davon ausgehen, dass Lernende sämtliche relevanten Informationen sehen, zeigt die Arbeit auf, wie ein Lernender fehlende Daten aus dem Umfeld, den eigenen Handlungen und den gesendeten Nachrichten rekonstruieren kann.