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Neues Datenset HumanMCP: Realistische Nutzeranfragen für MCP-Server

Model Context Protocol (MCP)-Server verbinden große Sprachmodelle mit tausenden Open‑Source‑Tools, um externe Systeme zu steuern. Trotz die…

arXiv – cs.AI 02.03.2026 05:00

Forschung

KI-Analysten erzeugen vielfältige Forschungsergebnisse – neue Studie zeigt

Eine kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv (2602.18710v1) demonstriert, wie autonome KI-Analysten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs)…

arXiv – cs.AI 24.02.2026 05:00

Forschung

Neue unbekannte Nutzerpersönlichkeiten für realistische Dialogsimulation entdeckt

Eine kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv beleuchtet ein zentrales Problem in der Simulation von Benutzern: Oft fehlen die relevanten…

arXiv – cs.AI 19.02.2026 05:00

Forschung

MAPLE: Sub-Agentenarchitektur steigert Lern- und Anpassungsfähigkeit LLM-Agenten

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLM) haben Agenten enorme Fortschritte bei komplexen Aufgaben erzielt. Dennoch bleibt ihre Fähigkeit…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

Dual-Cycle Adversarial Self-Evolution: Sicherheit für Rollen-LLMs

Die Fähigkeit von großen Sprachmodellen, in Rollen zu schlüpfen, hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Gleichzeitig steigt…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

<h1>Bias in Chatbot-Personas: Wie Rollenwahl LLM-Agenten schwächt</h1> <p>Moderne Sprachmodelle werden zunehmend als autonome Agenten eingesetzt, die weit mehr als Texte erzeugen – sie treffen Entscheidungen, planen und führen technische Aufgaben aus. Doch während die Auswirkungen von voreingenommenen Personas bei der Textgenerierung gut dokumentiert sind, blieb die Frage, wie solche Biases die Leistung von Agenten beeinflussen, lange unberücksichtigt.</p> <p>Eine neue Studie liefert erstmals systematische

arXiv – cs.AI 16.02.2026 05:00

Forschung

LLMs zeigen: Wie viel sind sie bereit zu zahlen? Studie enthüllt Zahlungsbereitschaft

Eine neue Untersuchung auf arXiv (2602.09802v1) beleuchtet, wie große Sprachmodelle (LLMs) in Reise‑ und Kauf‑Assistenten Entscheidungen tr…

arXiv – cs.AI 11.02.2026 05:00

Forschung

<p>Personagram: KI-gestützte Personas für kreatives Produktdesign</p> <p>Produktdesigner starten häufig mit handgefertigten Personas, doch diese bleiben oft abstrakt, kostenintensiv und schwer in konkrete Designentscheidungen umzusetzen. Personagram löst dieses Problem, indem es ein interaktives System nutzt, das multimodale große Sprachmodelle (MLLMs) einsetzt. Damit können Designer detaillierte, bevölkerungsstatistische Personas erkunden, daraus Produktmerkmale ableiten und diese gezielt für unterschiedli

arXiv – cs.AI 09.02.2026 05:00

Forschung

LLM-generierte Verteilungen: Neue Methode zur Entscheidungsunterstützung

In einer aktuellen Studie von Forschern auf arXiv wird untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs) nützliche Datenverteilungen erzeugen könn…

arXiv – cs.LG 09.02.2026 05:00

Forschung

STEER: Risikokontrolle bei LLMs durch evolutionäre Qualitätsdiversität

Mit STEER (Steerable Tuning via Evolutionary Ensemble Refinement) wird die bislang fehlende Flexibilität von großen Sprachmodellen (LLMs) n…

arXiv – cs.AI 04.02.2026 05:00

Forschung

Mitigating Cultural Bias in LLMs via Multi-Agent Cultural Debate

Neues Forschungsergebnis zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) systematisch einen westlich‑zentrierten Bias aufweisen. Ein Versuch, diesen…

arXiv – cs.LG 21.01.2026 05:00

Forschung

You are a senior software engineer with 10 years of experience in the field. You have a strong background in software development, project management, and team leadership. You have worked on a variety of projects, ranging from small startups to large enterprise applications. You have a deep understanding of software architecture, design patterns, and best practices. You are also experienced in working with cross-functional teams and stakeholders to deliver high-quality software solutions. You are a strong c

arXiv – cs.AI 12.01.2026 05:00

Forschung

Optimiertes ASP-Framework revolutioniert Terminplanung im Gesundheitswesen

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2601.04274v1) stellt ein innovatives Answer Set Programming (ASP)-basiertes System vor, das die Termi…

arXiv – cs.AI 09.01.2026 05:00

Forschung

KI versteht Abtreibungsstigma nicht – Forschung zeigt Lücken in LLMs

Eine neue Studie aus dem arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) das komplexe Thema Abtreibungsstigma nicht wirklich verstehen. Die Au…

arXiv – cs.AI 16.12.2025 05:00

Forschung

Personenbasierte LLMs verbessern strategisches Spielverhalten – neue Studie

Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv untersucht, ob die Einbindung von Personas in große Sprachmodelle (LLMs) tatsächlich die Entscheid…

arXiv – cs.AI 09.12.2025 05:00

Forschung

Nemosine: Modulare Kognitionsarchitektur für unterstützte Entscheidungsfindung

Das neue Nemosine Framework stellt eine modulare Kognitionsarchitektur vor, die speziell für assistiertes Denken, strukturiertes Denken und…

arXiv – cs.AI 05.12.2025 05:00

Forschung

Verhandlungs‑KI: LLMs messen sich im Kauf‑und‑Verkaufsspiel

In einer neuen Studie von arXiv (2511.17990v1) wird untersucht, wie gut große Sprachmodelle (LLMs) menschliches Verhalten imitieren können…

arXiv – cs.AI 25.11.2025 05:00

Forschung

PersonaDrift: Benchmark zur zeitlichen Anomalieerkennung bei Demenzmonitoring

Menschen mit Demenz zeigen oft allmähliche Veränderungen in ihrer Sprache – sie werden weniger ausdrucksstark, wiederholen sich häufiger od…

arXiv – cs.AI 21.11.2025 05:00

Forschung

ChatGPT spiegelt politische Neigungen wider – Studie zeigt Bias in Antworten

Eine neue Untersuchung aus dem arXiv-Repository (ArXiv:2511.04706v1) beleuchtet, wie Large Language Models wie ChatGPT die politischen Eins…

arXiv – cs.AI 10.11.2025 05:00

Forschung

LLM-Agenten simulieren Misinformation: Vertrauen & Polarisierung neu erforscht

In einer wegweisenden Studie aus dem arXiv-Repository wurde ein agentenbasiertes Simulationsmodell entwickelt, das auf großen Sprachmodelle…

arXiv – cs.AI 10.11.2025 05:00

Forschung

Lokale Forschungsagenten offenbaren Daten – Netzwerk‑Metadaten reichen aus

Forscher haben gezeigt, dass Web‑ und Forschungsagenten (WRAs), die auf Sprachmodellen basieren und komplexe Themen im Internet untersuchen…

arXiv – cs.AI 29.08.2025 05:00

Forschung

ExBigBang: Erklärbare Persona‑Klassifizierung mit Hybrid‑Transformern

In der nutzerzentrierten Gestaltung gewinnt die Entwicklung von Personas zunehmend an Bedeutung, um Verhalten zu verstehen, Bedürfnisse zu…

arXiv – cs.LG 22.08.2025 05:00

Forschung

XAI für Sehbehinderte: Forschung deckt Zugangsbarrieren auf

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen in kritischen Entscheidungsprozessen gewinnt die Erklärbarkeit dieser Systeme immer mehr an…

arXiv – cs.AI 15.08.2025 05:00

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Neues Datenset HumanMCP: Realistische Nutzeranfragen für MCP-Server

KI-Analysten erzeugen vielfältige Forschungsergebnisse – neue Studie zeigt

Neue unbekannte Nutzerpersönlichkeiten für realistische Dialogsimulation entdeckt

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Dual-Cycle Adversarial Self-Evolution: Sicherheit für Rollen-LLMs

LLMs zeigen: Wie viel sind sie bereit zu zahlen? Studie enthüllt Zahlungsbereitschaft

LLM-generierte Verteilungen: Neue Methode zur Entscheidungsunterstützung

STEER: Risikokontrolle bei LLMs durch evolutionäre Qualitätsdiversität

Mitigating Cultural Bias in LLMs via Multi-Agent Cultural Debate

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Personenbasierte LLMs verbessern strategisches Spielverhalten – neue Studie

Nemosine: Modulare Kognitionsarchitektur für unterstützte Entscheidungsfindung

Verhandlungs‑KI: LLMs messen sich im Kauf‑und‑Verkaufsspiel

PersonaDrift: Benchmark zur zeitlichen Anomalieerkennung bei Demenzmonitoring

ChatGPT spiegelt politische Neigungen wider – Studie zeigt Bias in Antworten

LLM-Agenten simulieren Misinformation: Vertrauen & Polarisierung neu erforscht

Lokale Forschungsagenten offenbaren Daten – Netzwerk‑Metadaten reichen aus

ExBigBang: Erklärbare Persona‑Klassifizierung mit Hybrid‑Transformern

XAI für Sehbehinderte: Forschung deckt Zugangsbarrieren auf

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