NGNN · Adaptive Learning · Public-safe overview

NGNN entdecken, ohne den Kern offenzulegen.

NGNN ist der Forschungsweg, der aus Neural Gamebot entstanden ist. Diese Seite erklärt die öffentliche Richtung: adaptive Tests, inspizierbares Lernen und die Brücke zu erklärbarer KI.

Public scope

Wir zeigen Ziele, Evidenzformen und Grenzen, nicht das Rezept.

Die öffentliche Kommunikation folgt der Brand-Regel: starke Vision, saubere Claims. Was noch nicht extern validiert ist, bleibt Hypothese oder Early Result.

Implementation details remain private before IP and paper steps are ready.

Adaptive Game AI

Wir testen, wie ein Agent mit dynamischen Spielsituationen umgehen und aus Feedback lernen kann.

Efficient adaptation

Wir untersuchen, ob Lernsysteme mit weniger Daten, weniger Tuning und weniger Black-Box-Verhalten auskommen können.

Inspectable learning

Der langfristige Anspruch ist ein Lernprozess, dessen Zustände, Merkmale und Wirkungen überprüfbar werden.

How we talk about progress

Jede Aussage braucht Scope, Metrik oder sichtbaren Test.

Neural Gamebot darf nahbar klingen, aber nicht überverkaufen. Diese Tabelle ersetzt die alte Benefits-Logik mit IP-sicherer, überprüfbarer Sprache.

Früherer ClaimLaunch-sichere FormulierungBelegform
Sehr wenige BeispieleWir testen dateneffiziente Anpassung in definierten Aufgaben.Demo, Datenscope, Lernkurve
Stabilität über AufgabenWir beobachten Stabilität über neue und alte Spielsituationen.Vorher/Nachher, Retention-Test
ErklärbarkeitWir wollen Zustände und Merkmale messbarer machen.Visualisierung, Metrik, Limitation
Interner LernkernDer Kern ist proprietär; öffentlich sprechen wir über Ziele und Ergebnisse.Public evidence, private implementation
Langfristige VisionAdaptive KI bleibt Motivation, nicht öffentlicher Ist-Zustand.Vision klar als Vision markiert
Content bridge

Ein Experiment kann zwei Geschichten erzählen.

Neural Gamebot zeigt den menschlichen und demo-nahen Teil. NEGABO Research übersetzt denselben Forschungsweg in XAI-Metriken, Partner-Benchmarks und technische Notizen.

Neural Gamebot

Gameplay-Clips, Lernmomente, Agentenverhalten, Fehler und Demo-Updates.

NEGABO Research

Feature-Dictionaries, Atomstatistiken, Ablationen, Baselines und Partner-Reports.

Research layer

Für LLM-Interpretierbarkeit geht es zu NEGABO Research.

NEGABO Research ist die professionelle Research- und Produkt-Tür: NGNN-SAE, Sparse Autoencoders, Atomstatistiken und ablationstaugliche Interpretierbarkeit.

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