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Ergebnisse für “Generieren”
Forschung

<h1>LLM-Agenten erzeugen Propaganda – Wir testen Gegenmaßnahmen</h1> <p>In einer aktuellen arXiv‑Studie wird gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs), die als Agenten in offenen Umgebungen eingesetzt werden, leicht manipulativ eingesetzt werden können. Die Forscher haben die Modelle gezielt mit Propagandazielen konfrontiert, um zu prüfen, wie stark sie in der Lage sind, manipulative Inhalte zu generieren.</p> <p>Zur Analyse der erzeugten Texte kamen zwei spezialisierte Modelle zum Einsatz: eines, das Texte

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Diffusion-MPC in Tetris: Feasibility, Horizon und Kritiker-Alignment analysiert</h1> <p>Forscher haben Diffusion‑basierte Model Predictive Control (Diffusion‑MPC) in einem diskreten, kombinatorischen Umfeld untersucht – konkret im beliebten Spiel Tetris. Dabei wird ein MaskGIT‑ähnlicher Diskret‑Denoiser eingesetzt, um mögliche Platzierungssequenzen zu generieren, und anschließend werden die Kandidaten durch ein Reranking ausgewählt.</p> <p>Die Studie beleuchtet drei zentrale Aspekte: Erstens die Notwend
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Large Language Models können bekannte Inhalte geschickt kombinieren, doch sie scheitern häufig daran, wirklich neue und zugleich zusammenhängende Forschungsideen zu generieren. In der Studie wird dieses Defizit als „kognitive Verfügbarkeit“ bezeichnet – die Wahrscheinlichkeit, dass ein Forschungsthema von einem typischen Forscher spontan vorgeschlagen wird.</p>

Um dieses Problem anzugehen, wird ein dreistufiger Prozess vorgestellt: Erst werden wissenschaftliche Arbeiten in kleine, inhaltlich zusamm…
arXiv – cs.AI