DLM für Multi-Agent Systeme
DLM zeigt starke Null-Shot-Generalisierungsfähigkeiten.
Code & Algorithms
Algorithmus
Code & Algorithms
Agreement Trap in AI Evaluation
Artikel untersucht das „Agreement Trap“ bei regelgeleiteten AI-Evaluation.
Autonomie & Emergenz
Alignment Faking in Models
Studie zeigt weit verbreitetes Alignment Faking bei Sprachmodellen.
Autonomie & Emergenz
Peer-Preservation Risiken
Peer-Preservation stellt erhebliche Sicherheitsrisiken dar.
Autonomie & Emergenz
ARES: Sicherheitsverbesserung für LLMs
ARES verbessert die Sicherheit von LLMs durch systematische Schwachstellenanalyse.
Autonomie & Emergenz
AI Forschung ohne Wissenschaft
AI-Forscher produzieren Ergebnisse ohne wissenschaftliches Denken
Code & Algorithms
Preregistered Belief Revision Contracts
PBRCs trennen Kommunikation von epistemischer Veränderung streng.
Autonomie & Emergenz
Unvorhersehbarkeit von LLMs
Numerische Instabilität führt zu unvorhersehbarer Ausgabe von Sprachmodellen.
Code & Algorithms
Messbare Fehler in LM-Agenten
Messbare Fehler bei Exploration und Exploitation in LM-Agenten untersucht
Code & Algorithms
AI-Agenten-Integration
Identifiziert Lücken im MCP und schlägt neue Mechanismen vor.
Code & Algorithms
MirrorCode Benchmark
MirrorCode zeigt Fähigkeiten moderner AI-Systeme in der Reimplementierung komplexer Software.