Baba Is You mit einem großen Sprachmodell spielen: Eine KI-Herausforderung im Gaming

2025-07-05

Dieser Artikel beschreibt ein Experiment, das das Spiel Baba Is You mit einem großen Sprachmodell (LLM) kombiniert. Baba Is You ist ein einzigartiges Puzzlespiel, bei dem die Spieler die Regeln selbst manipulieren, um zu gewinnen. Der Autor versucht, LLMs wie Claude zu verwenden, um das Spiel zu steuern und nutzt Informationen zum Spielzustand, um die Entscheidungsfindung des LLM zu unterstützen. Die Ergebnisse zeigen, dass aktuelle LLMs mit komplexen Levels erhebliche Schwierigkeiten haben, aber das Projekt bietet einen neuartigen Ansatz zur Erforschung von LLM-Anwendungen im Gaming.

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Spiele

Lehren aus einem Landschaftsgärtner-Ratgeber von 1834: Gestaltung von fesselnden Erlebnissen

2025-06-11

Dieser Artikel untersucht die Prinzipien aus Hermann von Pückler-Muskeaus Landschaftsgärtner-Ratgeber von 1834, "Hinweise zur Landschaftsgestaltung", und wendet sie auf moderne Softwareentwicklung und Spielentwicklung an. Drei wichtige Erkenntnisse werden hervorgehoben: 1. Wege subtil führen, sodass Kurven natürlich und beabsichtigt wirken; 2. Hauptmerkmale strategisch verstecken, um Vorfreude und Überraschung zu erzeugen; und 3. Emulation gegenüber Simulation bevorzugen, um Realismus und ein harmonisches Design anzustreben. Diese Prinzipien gehen über die Landschaftsarchitektur hinaus und bieten wertvolle Einblicke in die Gestaltung immersiver digitaler Erlebnisse, wie Spielkarten oder Benutzeroberflächen.

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Auf dem Weg zur leeren Suchleiste: Informationsüberlastung und Designfehler

2025-05-08

Ausgehend von einem einfachen Fehlklick auf ein Lesezeichen untersucht der Autor die negativen Auswirkungen von Empfehlungsalgorithmen im Zeitalter der Informationsüberlastung. Zu viele Optionen können die Entscheidungsfindung des Benutzers stören, die Effizienz verringern und sogar zu einer „Entscheidungsparalyse“ führen. Der Autor schlägt vor, dass das Webdesign benutzerzentriert sein sollte, indem die Möglichkeit geboten wird, Empfehlungen zu deaktivieren, unbeabsichtigte Autovervollständigungen vermieden werden und mit einer leeren Benutzeroberfläche begonnen wird, die es den Benutzern ermöglicht, die benötigten Funktionen auszuwählen. Dieser Artikel analysiert nicht nur die persönliche Erfahrung der Informationsüberlastung, sondern wirft auch ethische Fragen zu algorithmischen Empfehlungsmechanismen auf und fordert menschenzentriertere Designprinzipien.

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Die skurrilsten börsennotierten Unternehmen: Auf der Suche nach den ungewöhnlichsten Firmen

2025-04-14

Dieser Artikel stellt mehrere kleine, aber börsennotierte Unternehmen vor, die jeweils einen einzigartigen Charakter haben. Von einer deutschen Molkerei namens „Kleines Schwalbchen“ über einen japanischen Spieleentwickler mit einem beliebten Pinguin-Maskottchen bis hin zu einem Schweizer Seilbahnunternehmen und einem japanischen Süßwarenhersteller erforscht der Autor ihre ungewöhnlichen Geschäftsmodelle und -kulturen. Der lockere Ton beleuchtet die Eigenheiten und Strategien dieser Unternehmen und geht gleichzeitig auf die potenziellen Probleme ein, die sich aus der abnehmenden Anzahl börsennotierter Unternehmen ergeben.

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Startup

LLMs knacken einen byzantinischen Musiknotationscode

2025-04-04

Forscher haben entdeckt, dass große Sprachmodelle wie Claude und GPT-4 einen besonderen Code knacken können, der auf dem Unicode-Block der byzantinischen Musiknotation basiert. Dieser Code ähnelt einer Caesar-Chiffre, hat aber einen Offset von 118784. Die Modelle können diesen Code direkt ohne Chain-of-Thought entschlüsseln und erreichen dabei sogar höhere Erfolgsraten als bei regulären Caesar-Chiffren. Die Forscher vermuten, dass dies auf einen linearen Zusammenhang zwischen der Addition in einem bestimmten Unicode-Bereich und der Addition im Token-Raum zurückzuführen ist, der es den Modellen ermöglicht, eine Shift-Chiffre basierend auf dieser Beziehung zu lernen. Dieses Phänomen deutet auf noch unverstandene Mechanismen innerhalb von LLMs hin.

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KI

Visualisierung des PyPI-Abhängigkeitsgraphen: Aufdeckung versteckter Paketcluster

2025-03-04

Durch die Visualisierung des Abhängigkeitsgraphen von über einer halben Million Open-Source-Python-Paketen auf PyPI erstellt der Autor einen massiven Netzwerkgraphen. Nach der Datenbereinigung und der Verwendung der Software Gephi zeigt der Autor erfolgreich die Abhängigkeitsbeziehungen zwischen den Paketen auf und entdeckt interessante Phänomene: Einige Pakete bilden enge Cluster, wie beispielsweise den Cluster von wissenschaftlichen Rechenpaketen um NumPy herum; andere sind anomale Cluster, die verdächtige Pakete enthalten, was auf das Potenzial von Visualisierungsmethoden zur Erkennung bösartiger Pakete hindeutet. Darüber hinaus gruppieren sich auch Pakete großer Unternehmen wie Triton und Odoo aufgrund ihrer internen Abhängigkeiten. Diese Forschung bietet eine neue Perspektive auf die Erforschung des PyPI-Ökosystems und zeigt die Leistungsfähigkeit der Datenvisualisierung bei der Paketanalyse.

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Entwicklung