Veröffentlichte Studien

RUNPORT Studienreihe

Analyse von Entscheidungsarchitekturen, Wiederholungsverhalten und strukturellen Mustern in Large Language Models.

Untersucht wurden unter anderem:

  • Variabilität bei identischen Prompt

  • stabile Begründungsstrukturen

  • Unterschiede zwischen Modellen

  • Verhalten über mehrere Runs hinweg

Qualitative Framesensitivitätsanalyse

Wie verändert sich Argumentation, wenn sich nur der Rahmen einer Aufgabe ändert?

Diese Studie untersucht, wie Modelle auf Kontext, Erwartung und implizite Rahmung reagieren.

System Frame Persistence (SFP)

Ein mehrstufiger Belastungstest für Entscheidungslogik.

Geprüft wird, ob Modelle ihre Prioritätsstruktur beibehalten oder unter Druck verschieben.

Forschungsprojekte & Modelle

Verhaltensarchitektur von KI

Ein Modell zur Beschreibung, wie Verhalten in Sprachmodellen entsteht:  Input → Verarbeitung → Gewichtung → Entscheidung → Antwort

Ziel ist es, KI nicht nur über Inhalte, sondern über Prozesse zu verstehen.

Drift-Phänomene

Systematische Verschiebungen im Verhalten von KI-Systemen.

Untersucht werden:

Kontextdrift

Rollen-Drift

Frame-Drift

Stabilitätsverlust

Safety Layer Frequenzanalyse

Welche Sicherheitsmuster aktivieren sich wie oft?

Analyse wiederkehrender Schutzreaktionen, Trigger und interner Priorisierung.

Veröffentlichungen

Unsere Datensätze und Reports werden schrittweise über Zenodo veröffentlicht.

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