SFP
System Frame Persistence


Wie stabil bleiben Regeln, Prioritäten und Entscheidungsrahmen in KI-Systemen?

Was ist SFP?

System Frame Persistence (SFP) untersucht, ob Sprachmodelle gesetzte Regeln, Prioritäten oder Entscheidungsrahmen über mehrere Interaktionsschritte hinweg konsistent beibehalten.

Im Fokus steht die Stabilität des zugrunde liegenden Entscheidungsrahmens.

Warum relevant?

Für reale Anwendungen reicht eine gute Einzelantwort nicht aus.       

Entscheidend ist:

  • Bleibt das Modell konsistent?

  •  Verschieben sich Prioritäten?

  •  Reagiert es stabil auf neue Kontexte?

  •  Entsteht Drift trotz gleicher Zielsetzung?

Veröffentlichungen

Studie 1

SFP-Study Stage 1: System Frame Persistence (Formal Evaluation)


Formale Grundlagenstudie zur Messung von Regelbindung, Frame-Stabilität und struktureller Konsistenz in Sprachmodellen.

DOI: 10.5281/zenodo.19154233

Studie 2

System Frame Persistency (SFP-2): Decision Stability under Semantic and Hierarchical Frames (L1–L3)

Erweiterte empirische Untersuchung zu Entscheidungsstabilität unter abgeschwächten, semantischen und hierarchischen Rahmensetzungen.

DOI: 10.5281/zenodo.19154800

Zentrale Erkenntnisse

  • Klare Frames können hohe Stabilität erzeugen

  • Semantische Abschwächung verändert Modelle unterschiedlich

  • Hierarchische Prioritäten werden teils stabil übernommen, teils übersteuert

  • Drift erscheint oft strukturiert, nicht zufällig

  • Modelle besitzen unterschiedliche Entscheidungsarchitekturen

Methodischer Ansatz:

  • Mehrere Modelle

  • Wiederholte Runs

  • Sequenzielle Entscheidungen

  • Persistenzmetriken

  • Vergleich verschiedener Frame-Typen

Bedeutung für Unternehmen und Forschung

Wer KI-Systeme produktiv einsetzt, muss nicht nur Output prüfen, sondern Regelkonsistenz und Prioritätsstabilität verstehen.

AIReason untersucht Verhalten dort, wo klassische Benchmarks enden.

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