Empirische Analysen, dokumentierte Testläufe und veröffentlichte Studien aus der Arbeit von AIReason
Drift Phänomene
Drift in LLM Systems
Behavior in large language models is not static.
Across layers, small shifts accumulate:
priority
meaning
argumentation
decisions
interaction
structure
What appears as a single change is often the result of multiple micro shifts across the system.
Drift is not one thing.
It is a layered process.
→ From token weighting to observable behavior
Jenseits des Gewöhnlichen
Hier beginnt unsere Reise. Lernen Sie unser Unternehmen und unsere Arbeit kennen. Wir legen großen Wert auf Qualität und hervorragenden Service. Begleiten Sie uns, während wir gemeinsam wachsen und erfolgreich sind. Wir freuen uns, dass Sie hier sind, um Teil unserer Geschichte zu sein.
SYSTEM FRAME PERSISTENCE STUDIE
Die SFP-Reihe ist kein allgemeiner „KI-Test“, sondern ein präzise kontrolliertes Entscheidungs-Experiment.
Jede Stufe verändert genau einen Parameter im Instruktionsrahmen – und beobachtet, ob die Prioritätsstruktur stabil bleibt.
Im Kern geht es immer um dieselbe Frage:
Bleibt ein Modell bei einer gesetzten Entscheidungslogik – oder verschiebt sich diese unter Druck?
Wir führen diese Studien durch, weil wir überzeugt sind, dass der Einsatz von KI-Systemen Verantwortung erfordert die über Leistungsfähigkeit und Regelkonformität hinausgeht.
Unsere Arbeit zielt darauf, sichtbar zu machen, wie KI-Systeme tatsächlich reagieren, kommunizieren und Entscheidungen rahmen, insbesondere dort, wo Sicherheitsmechanismen wirken, ohne explizit einzugreifen.
Wir verstehen es als Aufgabe von KI-Entwicklern und -Anbietern, nicht nur funktionierende Systeme bereitzustellen, sondern nachvollziehbare, überprüfbare und verantwortungsvoll gestaltete Systeme. Diese Studien sollen dazu einen empirischen Beitrag leisten.
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