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Decision Making

49 items

RESEARCHarXiv CS.LG·vor 26T

Learning to Decide with AI Assistance under Human-Alignment

Diese Arbeit untersucht, wie die Ausrichtung zwischen der KI-Zuverlässigkeit und der menschlichen Entscheidungszuverlässigkeit die Komplexität des Erlernens optimaler Entscheidungen in KI-gestützten Szenarien beeinflusst. Sie geht der Frage nach, wie diese Ausrichtung die Leichtigkeit des Erlernens optimaler Entscheidungen durch wiederholte Interaktionen beeinflusst und modelliert dies als ein Online-Co-Learning-Problem mit zwei Armen.

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RESEARCHarXiv CS.AI·vor 6T

BehaviorBench: Modeling Real-World User Decisions from Behavioral Traces

Dieser Artikel stellt BehaviorBench vor, einen neuen Benchmark zur Bewertung personalisierter Entscheidungsmodellierung aus realen Verhaltensspuren. Er rekonstruiert Entscheidungsverläufe auf Wallet-Ebene aus beobachteten öffentlichen Vorhersagemarkt- und On-Chain-Aufzeichnungen und organisiert die Aufgaben in Glaubensvorhersage und Handelsvorhersage.

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RESEARCHarXiv CS.AI·vor 12T

You Are in Control of Your State: Why Human Outcomes Are Controllable Through Causal State Intervention

Dieser Artikel argumentiert, dass die individuelle Variabilität menschlicher Ergebnisse auf einen dynamischen latenten Zustand der Person zurückzuführen ist. Es wird behauptet, dass menschliche Ergebnisse durch Interventionen kontrollierbar sind, die auf diesen Zustand und seine Gewichtung zum Zeitpunkt der Entscheidungsfindung abzielen.

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ARTICLEDEV.to AI·vor 18T

When AI Delegates Tasks to Us: Why Over-Reliance on AI Endangers Human Skills

Übermäßige Abhängigkeit von KI kann menschliche Fähigkeiten zur unabhängigen Entscheidungsfindung beeinträchtigen, insbesondere in Bereichen, die strategisches Denken und Intuition erfordern. Der Artikel argumentiert, dass KI Routineaufgaben ergänzen sollte, das menschliche kritische Urteilsvermögen jedoch für strategische und ethische Entscheidungen erhalten bleiben muss.

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ARTICLEDEV.to AI·vor 13T

Evidence Before Delegation — Especially Before Payment

Es ist entscheidend, dass KI-Agenten Beweise haben, bevor sie kostenpflichtige Aufgaben an Tools oder andere Fähigkeiten delegieren. Derzeit verlassen sich Agenten auf begrenzte Beschreibungen und Bewertungen, was zu uninformierten Entscheidungen führt. Neue Ansätze wie signierte Belegformate und Vorabprüfungsfunktionen entstehen, um die notwendige Transparenz zu schaffen.

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ARTICLEDEV.to AI·4/20/2026

Most Problems Don't Need AI (And That's Fine)

Der Autor teilt Erkenntnisse aus der Entwicklung von KI-gestützten Entwickler-Tools und stellt fest, dass die meisten Probleme keine KI benötigen. Obwohl KI gut Probleme erklären kann, hat sie Schwierigkeiten bei Entscheidungen unter Unsicherheit, komplexen Handlungsabläufen und mehrstufigen Fehlern, insbesondere in kritischen Bereichen wie SRE.

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RESEARCHarXiv CS.AI·4/30/2026

Persuadability and LLMs as Legal Decision Tools

Diese Forschung untersucht, wie Große Sprachmodelle (LLMs) auf juristische Argumente reagieren und welche Faktoren ihre Entscheidungen beeinflussen. Sie konzentriert sich auf ihre Beeinflussbarkeit als potenzielle rechtliche Entscheidungsträger und betont die Notwendigkeit von Entscheidungen, die auf dem Sachverhalt und nicht auf den Fähigkeiten der Anwälte basieren.

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RESEARCHarXiv CS.AI·4/21/2026

Support Sufficiency as Consequence-Sensitive Compression in Belief Arbitration

Dieses Papier argumentiert, dass die Evidenzkompression in KI-Systemen konsequenzsensitiv sein muss, und schlägt eine wiederkehrende Arbitrage-Architektur vor, die die Hypothesengeometrie in einen supportbewussten Steuerungszustand komprimiert. Dieser Prozess wird durch Konsequenzgeometrien und Ressourcenbeschränkungen reguliert, um den Verlust politikrelevanter Unterscheidungen zu verhindern.

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RESEARCHarXiv CS.AI·4/14/2026

Linear Programming for Multi-Criteria Assessment with Cardinal and Ordinal Data: A Pessimistic Virtual Gap Analysis

Diese Arbeit stellt neuartige, auf linearer Programmierung basierende Virtual Gap Analysis (VGA)-Modelle zur multikriteriellen Bewertung vor, die Probleme subjektiver Einschätzungen und Datenvielfalt adressieren. Die zweistufige Methode bewertet Alternativen pessimistisch unter Verwendung kardinaler und ordinaler Daten, was ein effizientes Ranking und die Eliminierung ungünstiger Optionen innerhalb von Entscheidungsunterstützungssystemen ermöglicht.

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ARTICLEDEV.to AI·5/1/2026

How to Build a Decision-Making Framework for Your AI Agent (So It Knows What to Do Without Asking You Every 5 Minutes)

Der Inhalt befasst sich mit der häufigen Beschwerde, dass KI-Agenten ständig um Klärung bitten, und führt dies auf das Fehlen eines Entscheidungsrahmens zurück. Es wird argumentiert, dass Agenten Prioritäten, Risikoschwellen und Standardaktionen benötigen, um Unsicherheiten und Grenzfälle ohne ständige menschliche Intervention zu bewältigen.

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ARTICLEDEV.to AI·4/21/2026

How I Use Ancient Wisdom + AI to Make Better Business Decisions (Conflict Hexagram Analysis)

Der Autor, ein Unternehmer, hat ein kostenloses KI-Tool entwickelt, das alte I Ging-Weisheit mit KI-Analyse kombiniert, um strukturierte Anleitung für Geschäftsentscheidungen zu bieten. Dieses Tool hilft Unternehmern, unsichere Entscheidungen, Zeitpläne und Risiken zu navigieren, indem es Einblicke aus archetypischen Situationen liefert.

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ARTICLEDEV.to AI·5/2/2026

AI gives you advice. But is it good advice?

Der Inhalt beleuchtet, wie KI-Ratschläge oft oberflächlich sind und es an rigoroser Analyse mangelt. Es wird vorgeschlagen, Edward de Bonos „Sechs Hüte“-Methode als strukturiertes Denkgerüst zu nutzen, um die KI anzuleiten, umfassendere und entscheidendere Ratschläge zu geben und über „es kommt darauf an“-Antworten hinauszugehen.

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ARTICLEDEV.to AI·4/19/2026

Custom Agent or Built-In AI? A Practical Checklist for Making the Right Choice

Dieser Artikel bietet, basierend auf der persönlichen Erfahrung des Autors, eine praktische Checkliste zur Entscheidung, wann ein benutzerdefinierter KI-Agent erstellt oder integrierte KI-Tools verwendet werden sollten. Er hebt Kriterien wie Wiederholung, Komplexität, Konsistenz und Kontext hervor, um Nutzern zu helfen, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Arbeit nicht zu überkomplizieren.

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ARTICLEDEV.to AI·4/21/2026

Building Smarter B2B Software: A Developer’s Playbook for Scalable Innovation

Dieser Artikel untersucht die Komplexität der Entwicklung von B2B-Software und wie KI Bereiche wie die Beschaffung durch verbesserte Entscheidungsfindung revolutioniert. Er hebt kritische Erfolgsfaktoren für KI hervor, darunter saubere Daten, klare Entscheidungsspielräume und Transparenz, während er die sich entwickelnde Rolle der KI in der Codierung anerkennt.

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ARTICLEDEV.to AI·4/20/2026

Best Tableau Alternatives in 2026 for Smarter Business Decisions

Unternehmen im Jahr 2026 suchen über traditionelle Dashboards hinaus Analyseplattformen, die KI-gesteuerte Erkenntnisse und Echtzeit-Entscheidungsfindung bieten. Dieser Artikel untersucht Top-Alternativen zu Tableau, die dessen Herausforderungen wie hohe Kosten und begrenzte KI-Transparenz angehen, und listet Plattformen wie Lumenn AI, Power BI und Sisense auf.

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ARTICLEKDNuggets·5/5/2026

Baptists and Bootleggers: The Hidden Coalition Behind ‘Data-Driven’ Decisions

Der Artikel kritisiert die Prämisse von 'datengesteuerten' Entscheidungen und unterscheidet zwischen echter Neugier und der Suche nach Zahlen zur Rechtfertigung bereits vorhandener Schlussfolgerungen. Er deutet auf eine verborgene Koalition hinter der scheinbaren Objektivität hin, bei der unterschiedliche Absichten zusammenlaufen, um den Anschein datengestützter Entscheidungen zu erwecken.

Baptists and Bootleggers: The Hidden Coalition Behind ‘Data-Driven’ Decisions
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