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problem-solving

22 items

RESEARCHarXiv CS.AI·vor 20Std

Some hypotheses on how chatbots work in problem-solving-driven conversations. Large Language Models as confirmation of the Innovation Illusion

Dieser Artikel untersucht die Natur von Chatbots, insbesondere Large Language Models, als Gesprächspartner bei der Problemlösung, basierend auf Kognitiver Linguistik und Neuropsychologie. Er hypothesiert, dass die Trainingsdatensätze von LLMs das menschliche Denken und Verstehen nur teilweise nachahmen und künstliche metaphorische Problempropagationen kodieren.

chatbotscognitive sciencelarge language modelslinguistics
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ARTICLEDEV.to AI·4/14/2026

Don't Let AI Become The Leech Inside Your Brain

Dieser Artikel warnt vor den subtilen Gefahren einer übermäßigen KI-Abhängigkeit, die wie ein Blutegel schnelle Lösungen bietet, aber die Entwicklung entscheidender Problemlösungs- und Lernfähigkeiten verhindert. Es wird angedeutet, dass KI zwar sofortige Produktivitätssteigerungen ermöglicht, aber heimlich die tieferen kognitiven „Gerinnungsmechanismen“ untergraben könnte, die für echtes Verständnis unerlässlich sind.

Learning processdeveloper productivityAI dependencyCognitive skills
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RESEARCHDEV.to AI·vor 22T

Solving Math Word Problems by Combining Language Models With Symbolic Solvers

Diese Forschung untersucht einen neuartigen Ansatz zur Lösung mathematischer Textaufgaben durch die Kombination der Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen mit der Präzision symbolischer Löser. Die Methode zielt darauf ab, sowohl das Verständnis natürlicher Sprache als auch formale mathematische Argumentation zu nutzen, um robuste Lösungen zu erzielen.

mathematical reasoningSymbolic AInatural language processingproblem-solving
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DOCDEV.to AI·5/7/2026

How to Use AI as a Rubber Duck That Actually Pushes Back

Der Artikel stellt einen Workflow zur Nutzung von KI, wie ChatGPT, als fortgeschrittenen "Rubber Duck"-Debugger vor. Indem man den vollständigen Kontext bereitstellt und die KI dazu zwingt, klärende Fragen zu stellen, bevor sie Lösungen anbietet, können Benutzer versteckte Annahmen aufdecken und Designentscheidungen oder Fehler effektiv beheben.

learningChatGPTAI workflowDebugging
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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.

SREDecision MakingAI limitationsproblem-solving
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RESEARCHarXiv CS.AI·4/30/2026

Auto-Relational Reasoning

Forscher schlagen einen neuen theoretischen Rahmen für automatisiertes relationales Denken vor, der maschinelles Lernen mit starrem Denken kombiniert, um die Grenzen aktueller großer Modelle zu überwinden. Das resultierende System zeigt eine hohe Leistung bei IQ-Problemen und erreicht eine Lösungsrate von 98,03% ohne Vorkenntnisse.

neural networksmachine learningReasoningproblem-solving
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DOCOpenAI Blog·4/10/2026

Getting started with ChatGPT

Dieser Inhalt lehrt, wie man ChatGPT benutzt, die erste Konversation startet und einfache Wege zum Schreiben, Brainstorming und Problemlösen mit KI entdeckt. Es ist ein Einführungsleitfaden zur Nutzung der Fähigkeiten künstlicher Intelligenz.

beginnersChatGPTtutorialAI
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ARTICLEDEV.to AI·4/14/2026

We Had 6 Hours, a Dying API, and I'm Ran rm -rf. We Still Won. 🏆

Der Artikel erzählt, wie das Team „Dreams of X“ trotz katastrophaler Ausfälle, darunter ein `rm -rf`-Vorfall, NagrikAI erfolgreich während eines Hackathons entwickelte. Sie belegten den dritten Platz für ihre KI-Lösung, die gefährdeten Menschen im flutgefährdeten Bangladesch helfen soll, Bedürfnisse per Sprache zu kommunizieren und traditionelle technische Barrieren zu überwinden.

social impactNagrikAIhackathonAI
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ARTICLEDEV.to AI·vor 22T

Tools should Not Be the Goal

Der Autor lernte gerne KI-Agenten und entwickelte einfache Tools, erkannte jedoch, dass er sich zu sehr auf die Werkzeugerstellung konzentrierte, ohne reale Probleme zu identifizieren. Er versteht nun, dass der Fokus von Tools auf die Problemlösung im Bereich der KI-Entwicklung verlagert werden sollte.

learningtoolingproblem-solvingAI agents
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