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Ergebnisse für “Kunden”
Forschung

<h1>LLMs wählen Ziele anders als Menschen – Forschung warnt vor Ersatz</h1> <p>Eine neue Studie von Forschern auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) bei der Auswahl von Zielen in offenen Aufgaben deutlich von menschlichem Verhalten abweichen.</p> <p>Die Untersuchung testete vier Top-Modelle – GPT‑5, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5 und Centaur – in einem kontrollierten Lernexperiment, das aus der Kognitionswissenschaft stammt.</p> <p>Während Menschen allmählich verschiedene Ziele erkunden und dab
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Chinesisches Datenset Dialogzufriedenheit, Emotionserkennung & Zustandsübergang</h1> <p>Die Zufriedenheit der Nutzer ist ein entscheidender Faktor für Unternehmen, denn sie spiegelt nicht nur die subjektive Bewertung von Servicequalität oder Produkten wider, sondern wirkt sich auch auf die Kundenloyalität und den langfristigen Umsatz aus. Durch die kontinuierliche Beobachtung und Analyse der Emotionen während Interaktionen lässt sich die Zufriedenheit besser vorhersagen und gezielt verbessern.</p> <p>Ak
arXiv – cs.AI