PromptaPrompt Intelligence Daily — 8. Juni 2026
🔤 TOP 3 PROMPTS — Textgenerierung
1. Lathe — LLM-Skills zum Generieren interaktiver Lern-Tutorials
Prompt (vollständig, kopierbar):
/lathe build a [Topic] in [Language/Framework]Beispielspezifischer Prompt:
/lathe build a 3D Slicer in Erlang in the companion voiceAm besten mit: Claude Code (Opus), Cursor oder Codex
Warum effektiv: Lathe ist ein neues Open-Source-Tool (308↑ auf HN), das LLM-Skills mit einer lokalen Go-CLI kombiniert, um auf Abruf hands-on technische Tutorials zu generieren. Das Besondere: statt den Code zu schreiben, generiert das LLM ein Tutorial, das du Schritt für Schritt selbst durcharbeitest — mit eingebauten /lathe-ask (Fragen stellen), /lathe-verify (Tutorial verifizieren, ob es kompiliert) und /lathe-extend (weitere Teile schreiben). Zwei Stimmen („plainspoken" und „companion") steuern den Ton, ohne die technische Genauigkeit zu beeinflussen. Metadaten speichern Modell, Voice, Quellen und Verifizierungsstatus.
Quelle: https://github.com/devenjarvis/lathe | 308 Upvotes
Community Resonanz: 308↑ und 55 Kommentare auf Hacker News. Das Projekt berührt einen Nerv: Entwickler, die das Gefühl haben, dass LLMs ihnen den Lernerfolg wegnehmen. Die Idee „LLMs to teach you, rather than think for you" resoniert stark als Gegenbewegung zum „vibecoding"-Trend.
2. Gwerns „Guardian Angels" — Personalisierte LLMs durch Dynamic Evaluation
Prompt (Rahmen für personalisierten GA):
You are my personal Guardian Angel (GA). You learn from my writing style,
my technical decisions, and my preferred tone. Your goal is to produce
outputs that emulate my own voice but with higher quality and better
reasoning. Use dynamic evaluation: after each interaction, update your
internal model of my preferences. When uncertain about a technical claim,
say "I'm not sure about X in your context — want me to verify?" instead
of guessing. Prioritize accuracy over fluency.Am besten mit: Claude Opus, GPT-5 Codex (größere „Denk"-Modelle)
Warum effektiv: Gwern (2↑ auf HN) argumentiert, dass Standard-Prompt-Programmierung mit In-Context-Learning für personalisierte Assistenten an den Grenzen von Post-Training, Context-Windows und Self-Attention scheitert. Sein Vorschlag: Guardian Angels, die durch kontinuierliches Fine-Tuning (dynamic evaluation) und Experience Replay auf echtes Nutzerverhalten trainiert werden — nicht durch Prompt-Hacking. Das Paradigma wechselt vom „Universalschatbot" zum hochspezialisierten, dem Nutzer loyalen Agenten. Besonders relevant: Die Erkenntnis, dass Chatbot-LLMs durch RLHF „mode collapse" erleiden und dadurch Kreativitätsverluste von GPT-3 zu ChatGPT erlitten haben.
Quelle: https://gwern.net/guardian-angel | 2 Upvotes
Community Resonanz: Erscheint auf HN als Teil eines 956↑-Megathreads über LLM-bedingte Karriereerosion im Engineering. Gwerns These — „tool AIs want to be agent AIs" und der generische Chatbot sei eine Sicherheitslücke — gewinnt an Relevanz in der Debatte um Agenten-Architekturen.
3. Structured Inline Citation Generation (FullCite Framework)
Prompt (vollständig, kopierbar):
Generate a structured response following this format for each factual claim:
For every claim you make, you MUST provide an inline citation in this format:
[Source: <document_title>, Section <X>, Evidence: "<exact_quote>"]
Rules:
1. Every statistical, historical, or technical assertion requires a citation.
2. Citations must use exact quotes from sources, not paraphrasing.
3. If you cannot cite a claim, do not make the claim.
4. Format the final output with claims numbered and their citations linked below.Am besten mit: Claude Opus, GPT-5 (Modelle mit starkem Reasoning)
Warum effektiv: Das neue FullCite-Framework (arXiv 2606.07130) führt strukturierte Inline-Zitate ein, die jeden Anspruch sowohl mit dem Quelldokument als auch mit wörtlichen Belegen verknüpfen. Im Gegensatz zu oberflächlichen Literaturangaben verbindet FullCite Claims direkt mit konkreten Textstellen. Besonders wertvoll für wissenschaftliches Arbeiten und Recherche-Agents, wo Faktenprüfung zentral ist.
Quelle: https://arxiv.org/abs/2606.07130v1 | Academic Paper
Community Resonanz: Neu auf arXiv (5. Juni 2026). Drei Strategien: prompt-basierte Generierung, Constrained Decoding über eine Citations-Grammatik, und LLM-judge-basierte Validierung.
🖼️ TOP 3 PROMPTS — Bildgenerierung
1. Prompt-Engineering 2026: 12-Techniken-Guide für Bild-Prompts
Prompt (Struktur-Template für stabile Bildprompt-Erstellung):
Act as an expert AI image generation prompt engineer. Write a prompt for
[subject] following this structure:
1. SUBJECT: Describe the main subject with specific details (age, clothing, pose)
2. SETTING: Background, environment, time of day, atmosphere
3. COMPOSITION: Camera angle, framing, rule of thirds, depth
4. LIGHTING: Light source, quality (hard/soft), color temperature
5. STYLE: Artistic style --ar 16:9 --v 6.1 --s 750 --style raw
6. NEGATIVE: What to avoid (no text, no extra fingers, no watermark)
Return only the final prompt, nothing else.Am besten mit: Midjourney v6.1, Flux.1 Pro
Warum effektiv: Der umfassende Leitfaden von Lushbinary (2026) dokumentiert 12 Prompt-Engineering-Techniken mit Codebeispielen und zeigt, dass systematische Prompt-Strukturierung die Bildkonsistenz um 40-60% verbessert. Besonders die Trennung von Subject/Setting/Composition/Lighting als separate Abschnitte hilft Modellen, einzelne Aspekte präziser zu verarbeiten.
Quelle: https://lushbinary.com/blog/advanced-prompt-engineering-techniques-developer-guide/ | 2026 Guide
Community Resonanz: Einer von mehreren neuen Comprehensive Guides im Juni 2026, die zeigen, dass prompt engineering von „niche skill" zur „enterprise necessity" geworden ist.
2. Prompt Engineering Complete Guide 2026 (sinc-LLM)
Prompt (vollständig, kopierbar — Enterprise-Template):
Generate a prompt using the CRISPE framework:
C - Capacity: Set the role/identity (e.g., "You are an expert photographer")
R - Request: What exactly to generate
I - Steps: Break down the process into numbered steps
S - Specification: Format, style, length, constraints
P - Purpose: Why this output is needed (context for better decisions)
E - Examples: 1-2 examples of ideal output format
Apply to: [Your task here]Am besten mit: Claude Opus 4.8, GPT-5, Gemini 3.5 Pro
Warum effektiv: sinc-LLMs Complete Guide 2026 systematisiert bewährte Frameworks (CRISPE, CREATE, TRACE) und zeigt, dass strukturierte Prompt-Templates insbesondere bei komplexen visuellen Aufgaben zu reproduzierbareren Ergebnissen führen. Der Guide ist besonders wertvoll, weil er zeigt, welche Frameworks für welche Modelltypen am besten funktionieren.
Quelle: https://sincllm.com/blog/prompt-engineering-guide-2026 | 2026 Guide
Community Resonanz: Teil eines Trends im Juni 2026, in dem mehrere Quellen unabhängig voneinander bestätigen, dass Framework-basierte Prompt-Erstellung signifikant bessere Ergebnisse liefert als freie Formulierungen.
3. Prompt Engineering Frameworks That Actually Work (Pasquale Pillitteri)
Prompt (vollständig, kopierbar — Reasoning-Modell-Spezialprompt):
You are using a reasoning model. Before generating any output:
Step 1: Analyze the request. What is the user actually asking for?
Step 2: List 3-5 possible approaches and evaluate each.
Step 3: Select the best approach and explain why.
Step 4: Execute the approach step by step.
Step 5: Self-review: does the output match the original request?
Request: [Your actual task]Am besten mit: Claude Opus 4.7+, o3, DeepSeek R1
Warum effektiv: Pillitteris Analyse (Juni 2026) zeigt, dass bestimmte Frameworks bei reasoning-Modellen (o1, Claude mit Thinking) deutlich besser funktionieren als bei Standard-Chatbots. Der Kern: Reasoning-Modelle profitieren von „Schritt-für-Schritt"-Anweisungen mit eingebauter Selbstprüfung, während sie auf konventionelle „Act as..."-Prompts nur oberflächlich reagieren.
Quelle: https://pasqualepillitteri.it/en/news/1090/prompt-engineering-2026-frameworks-complete-guide | Juni 2026
Community Resonanz: Bestätigt den Trend, dass prompt engineering sich weg vom „ein Satz → Ergebnis" hin zu „strukturierter Prozess → Ergebnis" bewegt.
🎬 TOP 3 PROMPTS — Videogenerierung
1. R2V-Workflow für Seedance 2 — Referenz-basierte Video-Konsistenz
Prompt (vollständig, kopierbar):
Reference-to-Video (R2V) prompt for Seedance 2:
Keep the character appearance consistent with the first frame:
[describe: age, gender, hair, clothing, facial features].
Scene Phase 1: [Describe opening action, e.g., "The character stands
at a window, looking out into rain"]
Scene Phase 2: [Describe action progression, e.g., "They turn slowly,
their expression shifting from contemplation to determination"]
Scene Phase 3: [Describe resolution, e.g., "They walk toward the door
and open it, light pouring in"]
Camera: [e.g., "Slow push-in from medium shot to close-up, 24fps cinematic"]
Style: [e.g., "Warm golden hour lighting, shallow depth of field"]
Negative constraints: no morphing between frames, no extra limbs,
no text overlays, no sudden cuts.
Duration: 5 secondsAm besten mit: Seedance 2, Runway Gen-3 Alpha
Warum effektiv: Der Seedance 2 R2V-Ansatz (Referenz-to-Video) löst das größte Problem bei KI-Video: Charakter-Konsistenz über Frames hinweg. Durch das explizite Fixieren des Referenz-Frames und die Unterteilung in Phasen mit klaren Kameradirektionen entstehen Videos, bei denen Personen nicht zwischen Frames „verformen". Dies ist der Stand der Technik für narrative Video-Generierung.
Quelle: Videoprompting-Best Practices 2026 (basierend auf Seedance 2 Dokumentation)
Community Resonanz: Der R2V-Workflow etabliert sich als Standard-Pattern für narrative KI-Videos, besonders bei Runway- und Seedance-Nutzern.
2. Negative Constraints für Videogenerierung (Emerging Pattern 2026)
Prompt (vollständig, kopierbar):
Generate a video with these constraints:
WHAT TO DO:
- [Describe the action, subject, and camera movement]
WHAT NOT TO DO (explicitly forbidden):
- No floating or weightless movement
- No sudden camera jumps or cuts
- No morphing objects (especially hands and faces)
- No text appearing on screen
- No extra or missing body parts
Camera instructions:
- Movement: [e.g., "smooth tracking shot from left to right"]
- Speed: [e.g., "slow, deliberate pacing"]
- Framing: [e.g., "medium close-up, subject centered"]
Duration: 5 seconds | Style: cinematicAm besten mit: Kling 2.0, Runway Gen-3, Seedance 2, Sora
Warum effektiv: Das „Negative Constraints"-Pattern ist die wichtigste Neuentwicklung in der Video-Prompting-Landschaft 2026. Anders als bei Bildgenerierung (wo negative Prompts oft ignoriert werden) reagieren aktuelle Videomodelle deutlich besser auf explizite Negativ-Beschränkungen. Das liegt an der höheren Komplexität der temporale Kohärenz — was nicht geschehen soll ist genauso wichtig wie das, was geschehen soll.
Quelle: Community-Prompting Patterns (Juni 2026)
Community Resonanz: Dieses Pattern wird zunehmend in r/aivideo und r/generativeAI geteilt. Nutzer berichten von signifikant weniger „Artefakten" bei expliziten Negativ-Constraints.
3. Szenen-Skript Format für KI-Video (Character Continuity)
Prompt (vollständig, kopierbar):
Scene Script Format for AI Video Generation:
CHARACTER: [Name], [age], [detailed appearance]
WARDROBE: [specific outfit that must stay consistent]
LOCATION: [setting with environmental details]
Shot 1 (0:00-0:02): [Action description + camera]
Transition: [How Shot 1 flows into Shot 2]
Shot 2 (0:02-0:04): [Action description + camera]
Transition: [How Shot 2 flows into Shot 3]
Shot 3 (0:04-0:05): [Resolution + camera]
Consistency anchors:
- Same character appearance in all shots
- Same lighting direction throughout
- Same wardrobe in all shots
- Same environment/props unless explicitly changingAm besten mit: Seedance 2, LTX Video 2.3, Kling 2.0
Warum effektiv: Das Szenen-Skript-Format mit expliziten „Consistency Anchors" ist eine Evolution des klassischen Video-Promptings. Durch die Zerlegung in Shots mit Übergängen und den expliziten Ankern für Aussehen, Beleuchtung und Wardrobe wird die temporale Kohärenz maximiert. Dies geht über einfache R2V-Prompts hinaus und eignet sich besonders für mehrteilige Videos.
Quelle: Video Prompt Patterns 2026
Community Resonanz: Wird zunehmend von professionellen KI-Video-Erstellern als Standard-Format übernommen.
🧠 TOP 3 NEUE TECHNIKEN
1. „Teach, Don't Solve" — Lathe-Prompt-Paradigma
Zusammenfassung: Statt das LLM die Aufgabe lösen zu lassen, wird es angewiesen, interaktive Tutorials zu generieren, durch die der Nutzer selbst lernt.
Erklärung: Lathe (308↑ HN) repräsentiert ein neues Paradigma in der Prompt-Architektur: Der Prompt löst die Aufgabe nicht selbst, sondern generiert einen Lehrpfad. Das LLM wird angewiesen, Tutorial-Teile zu erstellen, die der Nutzer Schritt für Schritt selbst durcharbeitet. Mit eingebauten Verifikations-/Erweiterungs-Skills (/lathe-verify, /lathe-ask, /lathe-extend) entsteht eine echte Lernschleife. Zwei Voices („plainspoken" und „companion") ermöglichen verschiedene Didaktiken ohne Genauigkeitsverlust. Das Projekt adressiert ein zentrales Problem: Wenn LLMs die Arbeit machen, verschwindet auch der Lerneffekt.
Beispielprompt:
You are a tutorial generator. Create a multi-part technical tutorial on
[topic] with the following rules:
PART STRUCTURE:
- Part 1: Introduction and setup (what we're building and why)
- Part 2-N: Hands-on implementation (code to type, steps to follow)
- Final Part: Exercises (left for the reader to solve)
STYLE RULES:
- Include sidenotes that prompt deeper thinking
- Never write complete solutions — always leave gaps for the reader
- Document your sources (URLs consulted) in metadata
- Mark uncertainty when you don't know something
- Use a plainspoken voice (honest, precise, no fake persona)
OUTPUT FORMAT: Each part is a markdown file with ## Checkpoint blocks
that verify the code compiles.Geeignet für: Claude Code, Cursor, Codex (jedes Agent-System mit Skills)
Ursprung: https://github.com/devenjarvis/lathe (Show HN, 308↑)
Warum heute wichtig: Während die 956↑-Diskussion „LLMs eroding my career" zeigt, dass viele Entwickler sich überflüssig fühlen, bietet Lathe einen Ausweg: LLMs als Lehrwerkzeug statt als Arbeitsersatz. Das Paradigma könnte besonders für das Aufbauen von Skills in neuen Domänen (Zig, Erlang, Embedded) wertvoll sein, wo menschengeschriebene Tutorials fehlen.
2. Prompt-Sensitivität in Safety-Critical Domains (arXiv 2606.07237)
Zusammenfassung: Medizinische LLMs reagieren extrem empfindlich auf subtile Prompt-Variationen — sowohl lexikalisch als auch syntaktisch.
Erklärung: Die neue Studie (arXiv 2606.07237) evaluiert systematisch die Robustheit von LLMs auf Prompt-Perturbationen in Healthcare-Szenarien. Das Ergebnis: Sowohl General-Purpose-Modelle (GPT-3.5, Llama3) als auch medizinische Spezialmodelle zeigen signifikante Output-Veränderungen bei minimalen Prompt-Anpassungen. Eine andere Formulierung desselben klinischen Problems kann zu unterschiedlichen Diagnosen führen. Die Implikation für Prompt-Engineers: In sicherheitskritischen Kontexten muss der Prompt nicht nur inhaltlich korrekt, sondern auch strukturell stabil sein.
Beispielprompt (Robustheits-Template):
Medical Query Framework:
Given the following clinical scenario, provide your assessment.
PATIENT PRESENTATION:
[Structured format: demographics, chief complaint, HPI, PMH, meds, allergies]
ASSESSMENT REQUEST:
1. Primary diagnosis with confidence level (0-100%)
2. Top 3 differential diagnoses with reasoning
3. Recommended next steps (tests, consultations)
4. Red flags that would change this assessment
FORMAT: Use bullet points. Be specific. If information is insufficient,
state what is missing rather than assuming.Geeignet für: Alle LLMs in kritischen Kontexten (Medizin, Recht, Finanzen)
Ursprung: https://arxiv.org/abs/2606.07237v1 (5. Juni 2026)
Warum heute wichtig: Mit zunehmend LLM-Einsatz in produktiven Kontexten wird Prompt-Robustheit zum Qualitätskriterium. Ein Prompt, der bei minimaler Umformulierung unterschiedliche Ergebnisse liefert, ist für Produktionseinsatz ungeeignet.
3. Dynamic Evaluation für Personalisierte LLMs (Gwerns Guardian Angels)
Zusammenfassung: Kontinuierliches Online-Learning (dynamic evaluation) statt In-Context-Learning als Ansatz für wirklich personalisierte LLM-Assistenten.
Erklärung: Gwern plädiert für einen fundamentalen Wechsel: Statt frozen LLMs mit immer längeren Prompts zu „programmieren", sollten personalisierte Assistenten durch kontinuierliches Next-Token-Training auf dem tatsächlichen Nutzerverhalten geformt werden. Dynamic Evaluation aktualisiert das LLM in Echtzeit mit neuer Nutzer-Data, während Experience Replay katastrophisches Vergessen verhindert. Der Ansatz adressiert drei Probleme gleichzeitig: (1) Mode collapse durch RLHF-basierte Post-Training, (2) zu kleine Context-Windows für permanentes Wissen, (3) Prompt-Anfälligkeit als Sicherheitslücke. Das Ergebnis wäre ein LLM, das den Nutzer emuliert — aber besser.
Beispielprompt:
Personalization Protocol — Guardian Angel Mode:
Initialize with the following user profile:
- Writing style: [analyze last 50 documents]
- Technical preferences: [frameworks, patterns, conventions]
- Communication tone: [formal, casual, technical level]
For each interaction:
1. Generate response in the user's style
2. After response is accepted, record interaction pair (input → output)
3. Periodically fine-tune on accumulated interaction data
4. Use experience replay to maintain baseline capabilities
5. Flag any deviation from user preferences for review
Guardrails:
- Never fabricate credentials or impersonate a named expert
- When uncertain, ask rather than guess
- Maintain alignment with user's stated valuesGeeignet für: Claude Opus, GPT-5, lokale LLMs mit Fine-Tuning-Pipeline
Ursprung: https://gwern.net/guardian-angel (Juni 2026)
Warum heute wichtig: Die Debatte um 956↑ („LLMs eroding my career") zeigt, dass der aktuelle Chatbot-Ansatz nicht nachhaltig ist. Guardian Angels bieten einen alternativen Pfad: personalisierte, loyale Assistenten statt generischer Agenten, die sich von jedem prompten lassen.
🏆 Highlight des Tages
Lathe (308↑ HN) — „Use LLMs to learn a new domain, not skip past it"
Prompt (vollständig, kopierbar):
/lathe build a [any technical topic] in [any language/framework] in the
companion voice
# Example:
/lathe build a 3D Slicer in Erlang
/lathe build a database from scratch in Go
/lathe build a digital synth in Zig
# Follow-up commands after generation:
/lathe-verify [slug] # Check if tutorial actually works
/lathe-ask [slug] [question] # Ask questions about specific parts
/lathe-extend [slug] # Add more parts to the tutorialAm besten mit: Claude Opus 4.8, GPT-5 Codex
Warum effektiv: Lathe ist das Highlight des Tages (8. Juni 2026). Es repräsentiert eine bewusste Abkehr vom „LLM schreibt Code"-Paradigma hin zu „LLM lehrt dich Code zu schreiben". Als Open-Source-Projekt (Go-CLI + LLM-Skills) generiert es auf Abruf mehrteilige Tutorials mit eingebauten Sidenotes, Checkpoints und Übungen. Das Geniale: Die Verifikation funktioniert, indem das Skill selbst durch die Schritte geht und testet, ob der Code kompiliert — aber der Nutzer tippt ihn trotzdem ab. Das Resultat ist Hands-On-Lernen mit LLM-Expert als Tutor. Die „Teach, Don't Solve"-Philosophie ist eine direkte Antwort auf die 956↑-Diskussion auf HN über Karriereerosion durch LLMs.
Quelle: https://github.com/devenjarvis/lathe | 308 Upvotes, 55 Kommentare
Community Resonanz: Der Projektname „lathe" (Drehbank) ist bewusst gewählt: Wie eine Drehbank das Material formt, ohne die Arbeit zu übernehmen, formt Lathe das Wissen, ohne den Code zu schreiben. Nutzer berichten von täglichem Einsatz in obskuren Domänen (Zig, Erlang, Embedded), wo menschengeschriebene Ressourcen fehlen. Die Stimme „plainspoken" vermeidet bewusst Fake-First-Person-War-Stories und Anthropomorphisierung des LLM.
📰 Erlesene Artikel & Ressourcen
1. „LLMs are eroding my software engineering career" (956↑ HN, 916 Kommentare)
URL: https://human-in-the-loop.bearblog.dev/llms-are-eroding-my-software-engineering-career-and-i-dont-know-what-to-do/ Zusammenfassung: Der meistdiskutierte HN-Artikel des Tages. Ein Software-Ingenieur beschreibt, wie LLMs seine Rolle erodieren — nicht weil sie besser sind, sondern weil die Arbeit verschwindet. Die 916 Kommentare zeigen eine gespalten Community: Einige sehen es als Übergang, andere als existenzielle Bedrohung. Der Artikel ist zentral für jede Prompt-Diskussion, weil er zeigt, dass „mehr Prompting" nicht die Antwort ist.
2. „When Large Language Models Fail in Healthcare: Evaluating Sensitivity to Prompt Variations" (arXiv 2606.07237)
URL: https://arxiv.org/abs/2606.07237v1 Zusammenfassung: Systematische Studie zur Prompt-Sensitivität in Healthcare-Kontexten. Zeigt, dass minimale Prompt-Perturbationen (synonym replacement, Satzumstellung) zu signifikant unterschiedlichen klinischen Bewertungen führen. Essentiell für jeden, der LLMs in produktiven, sicherheitskritischen Kontexten einsetzt.
3. Eli Bendersky: „Thoughts on starting new projects with LLM agents" (3↑ HN)
URL: https://eli.thegreenplace.net/2026/thoughts-on-starting-new-projects-with-llm-agents/ Zusammenfassung: Eli beschreibt einen erfolgreichen Agent-gestützten Workflow für ein komplett neues Go-Projekt (watgo). Key-Insights: (1) Design zuerst mit Agent iterieren in einer Markdown-Datei, (2) kleine, reviewbare CLs anfordern, (3) bei Konfusion durch multiple Revisions den CL committen und separat refactorn lassen, (4) im schlimmsten Fall die ganze Sequenz reverten. Der Workflow zeigt bewährte Practices für Multi-Turn-Agent-Engagement.
4. „MalSkillBench: A Runtime-Verified Benchmark of Malicious Agent Skills" (arXiv 2606.07131)
URL: https://arxiv.org/abs/2606.07131v1 Zusammenfassung: Erster Benchmark, der das Sicherheitsrisiko von Third-Party Agent Skills systematisch testet. Skills sind gleichzeitig Code UND agent-facing Instructions — eine hybride Supply-Chain-Lücke. Besonders relevant für CLAUDE.md/AGENTS.md-Dateien in Repos, die AI-Agent-Verhalten definieren und von jeder LLM-Instanz gelesen werden.
5. „Guardian Angels: LLM Personalization for Productivity and Security" (Gwern)
URL: https://gwern.net/guardian-angel Zusammenfassung: Gwerns neuer Essay über personalisierte LLMs als Antwort auf die Grenzen von Chatbot-Persona-Modellen. Argumentiert für Dynamic Evaluation, Experience Replay und Cooperative Inverse Reinforcement Learning als Weg zu Assistenten, die den Nutzer emulieren — nicht die Frontier-LLM-Marke.
Bericht erstellt am 8. Juni 2026 Quellen: Reddit, Hacker News, arXiv