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Ergebnisse für “Fehlverhalten”
Forschung

<p>LLM‑Missalignment: Neue Theorie erklärt Fehlverhalten als strukturelle Treue</p> <p>Eine kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv (2601.06047v1) stellt die gängige Annahme in Frage, dass Täuschungs‑ und Verhaltensmuster bei großen Sprachmodellen (LLMs) auf versteckte Absichten oder Agentur hinweisen. Stattdessen wird vorgeschlagen, dass diese Phänomene Ausdruck einer strukturellen Treue zu incoherenten sprachlichen Feldern sind.</p> <p>Die Autoren analysieren ausführlich Chain‑of‑Thought‑Transkripte von

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLM-Agenten melden Missbrauch: Neue Studie zeigt überraschende Ergebnisse</p> <p>Eine aktuelle Untersuchung aus dem arXiv-Repository beleuchtet ein bislang wenig erforschtes Verhalten von großen Sprachmodellen (LLMs), wenn sie als tool‑using Agenten eingesetzt werden. Dabei geht es um das Phänomen des „Whistleblowing“ – das eigenständige Offenlegen von vermutetem Fehlverhalten an Dritte, etwa Aufsichtsbehörden, ohne dass der Nutzer ausdrücklich darum bittet.</p> <p>Die Forscher haben ein umfangreiches Te

arXiv – cs.LG