Der KI-Mitspieler, der mit dir lernt.
Neural Gamebot erforscht KI, die aus Spielsituationen lernt, dynamische Umgebungen versteht und sich langfristig wie ein echter Mitspieler anfühlen soll.
Aus Game-AI-Demos und Experimenten entstand NGNN: ein Forschungsweg zu effizienteren, adaptiven und erklärbaren Lernsystemen. Keine Cheatbots. Keine überzogenen Zukunftsbehauptungen. Ein reales Labor für lernendes Verhalten.
Games sind unser Testlabor für KI, die nicht nur reagiert.
Ein echter Mitspieler muss Situationen erkennen, Entscheidungen anpassen und aus Erfahrung besser werden. Genau deshalb begann diese Forschung in Spielumgebungen: Sie sind dynamisch, visuell, messbar und ehrlich genug, um starre Skripte schnell zu entlarven.
Mitspieler statt Skript
Der Fokus liegt auf Verhalten, das sich in Spielsituationen nachvollziehbar entwickeln soll.
Demos vor Behauptungen
Fortschritt soll sichtbar werden: Lernkurven, Agentenpfade, Fehler, Anpassung und neue Tests.
Brücke zur Erklärbarkeit
Aus der Frage nach besserem Spielverhalten entstand die Frage nach prüfbaren Lernsystemen.
Wir zeigen Verhalten, Lernmomente und Grenzen.
Neural Gamebot darf zugänglicher sein als eine Research-Seite, aber die Claims bleiben sauber: Wir sprechen über Experimente, Demos und Richtungen, nicht über fertige Wunderlösungen.
Drift- und Bewegungsaufgaben
Kontrollierte Spielsituationen helfen zu prüfen, ob ein Agent wiederholbar besser reagiert.
Agentenverhalten
Wir beobachten Entscheidungen, Korrekturen und Fehler, statt nur Endergebnisse zu zeigen.
Vorher/Nachher
Ein gutes Demo-Format macht sichtbar, was sich durch Training verändert hat.
Offene Grenzen
Unfertige Experimente werden als solche markiert. Das schützt Vertrauen und IP zugleich.
Vom Spielverhalten zur erklärbaren Lernarchitektur.
NGNN ist der Forschungsweg, der aus Neural Gamebot entstanden ist. Öffentlich beschreiben wir Ziele und beobachtbare Eigenschaften, nicht die nachbaubaren Details des Kerns.
Interaktive Umgebung
Games liefern Situationen, Feedback und Verhalten, das Menschen intuitiv bewerten können.
Adaptive Tests
Wir prüfen, ob ein System sich an neue Situationen anpasst, ohne alte Muster blind zu verlieren.
Messbare Zustände
Der nächste Schritt ist nicht nur bessere Leistung, sondern ein Lernprozess, der inspizierbar wird.
Research-Transfer
NEGABO Research überträgt diese Richtung in XAI, Feature-Dictionaries und Partner-Benchmarks.
Neural Gamebot ist der Ursprung. NEGABO Research ist die präzise Forschungstür.
What started as a game AI project became a research path toward explainable learning systems. NEGABO Research fokussiert diese Arbeit auf NGNN-SAE, Atomstatistiken, Ablationen und Benchmarks auf LLM-Aktivierungen.
Große Vision, aber öffentliche Aussagen bleiben überprüfbar.
Die langfristige Richtung ist adaptive, verständliche KI. Der öffentliche Anspruch ist enger: Demos, sichtbare Lernschritte, dokumentierte Experimente und eine klare Grenze zwischen öffentlicher Evidenz und geschütztem Kern.
Mehr davon
„Wir testen“, „wir beobachten“, „unter definierten Bedingungen“, „Partner-Validierung gesucht“.
Weniger davon
Garantien, AGI-Claims, absolute Superlative oder nachbaubare Algorithmus-Rezepte.
Interesse an Demos, Game-AI-Experimenten oder der Research-Brücke?
Neural Gamebot ist die zugängliche Tür zur Geschichte. Für LLM-/XAI-Benchmarks führt der Weg zu NEGABO Research; für Demos, Ursprung und Game-AI-Kontext bleibst du hier richtig.
Schreib uns, wenn du Feedback zu Demos geben, über Testumgebungen sprechen oder die Verbindung von Game AI und erklärbarer KI diskutieren möchtest.
info@neuralgamebot.com