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In einer neuen Studie zeigen Forscher, wie kleine Sprachmodelle (SLMs) in Videospielen eingesetzt werden können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Durch die Kombination von feinabgestimmten Modellen mit austauschbaren Speicher‑Modulen lassen sich NPC‑Persönlichkeiten präzise darstellen und gleichzeitig kontextabhängige Gespräche über längere Zeiträume führen.

In einer aktuellen Studie, die auf arXiv veröffentlicht wurde, wird untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs) in Videospielen eingesetzt werden, um NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) mit dynamischem Dialog auszustatten. Gleichzeitig werden neue Sicherheitsrisiken aufgezeigt, die aus der Integration solcher Modelle entstehen.

In der Welt der Videospiele übernehmen große Sprachmodelle (LLMs) immer mehr Aufgaben – von der dynamischen Szenengenerierung über intelligente NPC‑Interaktionen bis hin zu adaptiven Gegnern. Doch während die Technik beeindruckt, wurde die Vertrauenswürdigkeit dieser Modelle bislang kaum untersucht. Die neue Studie von FairGamer zeigt, dass die inhärenten sozialen Vorurteile von LLMs direkt das Spielgleichgewicht gefährden können.