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Das stimmt nicht. Die großen Modelle sind mittlerweile wahnsinnig gut was Mathe angeht. Der spezielle Fall würde mich brennend interessieren.

Hast du mal ein konkretes Beispiel? Grundsätzlich ist Mathematik immer nicht ganz einfach. Die LLM sind halt in erster Linie Sprachmodelle. Die Versionen, die in den Tests gegeneinander antreten, sind oft auf diese Tests optimierte Modelle, die man als Normalsterblicher nie zu Gesicht bekommt. Da wo Neurale Netze in der Mathematik eingesetzt werden, werden sie auch entsprechend mit Mathematischen Regeln trainiert.

So, jetzt kommt der wirklich interessante Teil, den nenne ich: Glückswürfe UnleashedDasselbe Experiment mit Münzwürfen durchgeführt, sieht erst mal nicht nach so einem großen Unterschied aus. Die Chance ergibt sich, wenn man sich die Differenzen der W100 anschaut. Abgesehen von "genau identisch" sind kleine Unterschiede am häufigsten, große Unterschiede sehr selten. Die Differenz könnte man interpretieren und im Sinne des Spielspaßes seine Schlüsse daraus ziehen. Beispiel: Hat der Waffenhändler auf dem Markplatz einen magischen Dolch? Erfolg, Differenz < 10: ja, einen Dolch*(+0/+0) Erfolg, Differenz < 20: ja, einen Dolch*(+1/+0) Erfolg, Differenz < 30; ja, einen Dolch*(+0/+1) Erfolg, Differenz < 40; ja, einen Dolch*(+1/+1) Erfolg, Differenz < 50; ja, einen Dolch*(+0/+0), gegen Untote (+2/+2) usw. Misserfolg, Differenz < 10: Ja, aber der kostet dich das doppelte des normalen Preises Misserfolg, Differenz < 20: Ja, aber er verrät des der Figur nicht, weil er sie nicht für vertrauenswürdig hält Misserfolg, Differenz < 30: Nein ... Misserfolg, Differenz > 90 aber <100: Du hast vergessen, dass du dich in Waeland befindest und wirst wegen Seidwerk angeklagt Das Beispiel ist bewusst einfach und plakativ. Es soll nur demonstrieren, was man für Möglichkeiten hätte, wenn man sie nutzt. Zur Veranschaulichung die (absoluten) Differenzen zwischen den Würfen von SL und Spiely, bei wohlgemerkt 1 Mio würfen. Differenz Anzahl 0 10057 1 19929 2 19605 3 19466 4 19098 5 18915 6 18890 7 18680 8 18320 9 18119 10 17927 11 17775 12 17682 13 17342 14 17176 15 16858 16 16831 17 16560 18 16378 19 16235 20 16112 21 15983 22 15691 23 15275 24 14997 25 15053 26 14848 27 14595 28 14464 29 14075 30 14024 31 13945 32 13585 33 13444 34 13358 35 12903 36 12882 37 12735 38 12537 39 12031 40 11691 41 11908 42 11700 43 11314 44 11314 45 11145 46 10771 47 10485 48 10181 49 10353 50 9976 51 9672 52 9744 53 9465 54 9216 55 9116 56 8872 57 8477 58 8396 59 8202 60 8007 61 7903 62 7635 63 7339 64 7245 65 7001 66 6719 67 6477 68 6477 69 6177 70 6036 71 5875 72 5724 73 5392 74 5202 75 4931 76 4793 77 4546 78 4408 79 4168 80 3919 81 3738 82 3590 83 3322 84 3209 85 3000 86 2694 87 2505 88 2438 89 2153 90 1979 91 1810 92 1587 93 1463 94 1214 95 939 96 809 97 575 98 431 99 192

Ich löse mal auf, dass dein Gefühl dich nicht so getäuscht hat, wie du denkst. Erstaunlich, dass bei all den mathematisch Begabten hier nur du ansprichst, warum die Gleichsetzung Glückswurf = Münzwurf so nicht korrekt ist. Ja, es stimmt, die Gesamtwahrscheinlichkeit eines Erfolges bei einem Glückswurf ist nahe an 50%. Aber die Verteilung unterscheidet sich dramatisch von einem Münzwurf. Bei einem Münzwurf hast du jedes Mal eine Erfolgswahrscheinlichkeit von 50%. Beim Glückswurf hast du im Durchschnitt eine Erfolgswahrscheinlichkeit von 50%. Aber wie das mit zufälligen Ereignissen so ist, erreichst du den Durchschnitt erst bei sehr großen Zahlen. Im Einzelfall liegt die Erfolgswahrscheinlichkeit mal höher (wenn der SL eine hohe Zahl vorlegt), mal niedriger (wenn der SL eine niedrige Zahl vorlegt). Um das mal zu veranschaulichen, habe ich ein kleines Skript geschrieben, welches 1 Mio Glückswürfe durchgeführt und die Statistik mitgeschrieben hat. Ergebnisse: Nach 1.000.000 Würfen ist die Erfolgsquote nicht 50,50%, sondern 50,59% Innerhalb der ersten 100 Würfe schwankt die Erfolgsquote natürlich stark, das ist normal Das Maximum ohne Berücksichtigung der ersten 100 Würfe liegt bei 52,38% Das Minimum ohne Berücksichtigung der ersten 100 Würfe liegt bei 45,88% Ich habe "Zwischenwertungen" alle 100 und alle 1000 Würfe gemacht. Maximum der 100er Blöcke: 69% Minimum der 100er Blöcke: 27% Maximum der 1000er Blöcke: 55,5% Minimum der 1000er Blöcke: 45,7% Ich habe mal die Rohdaten als CSV angehängt. Der Vergleich mit der standardmäßigen freien Prozentchance ist absolut sinnvoll. Der wesentliche Unterschied ist, dass nicht die Spielleitung (mit Einsicht in die Spielwelt, das Abenteuer, die Intentionen der Spielys) die Erfolgswahrscheinlichkeit festlegt, sondern der pure Zufall. glueckswuerfe_csv.zip

https://m.youtube.com/watch?v=DocIp2cFjWM Falls M6 nur interessiert - ab 3:45 & obiges Q4 5:01

Ja.

Ein paar erste Erfahrungen die ich gemacht habe: Ziel war es, einen Charakter der Spielergruppe in bestimmten Spielsituatioen, die er erlebt hat, darzustellen. Ein Problem war es, daß die KI es nicht lassen kann, den (nicht so attraktiven) Charakter in der Tendenz her immer wieder schleichend schöner zu machen. Mir sind folgende Einfälle gekommen, wie man versuchen kann, dem entgegenzuwirken: Ansatz 1: Du hast das Bild des Charakters, auf dem dieser zu gut aussieht. Nimm Dir als Ausschitt nur den Kopf/Gesicht desselben und speichere ihn getrennt ab. Dann lade Kopf/Gesicht hoch und gib die Anweisung: "Mach das Gesicht häßlicher". Hierbei bekommt man vielleicht nicht beim ersten mal ein brauchbares häßliches Gesicht oder muß ein wenig "nachprompten". Es könnte dabei sein, daß die Ähnlichkeit zum "Ursprungs-Gesicht" mit Blick auf die Gesichtszüge nicht mehr ganz passend ist. Wie wir gleich sehen, ist das nicht unbedingt schlimm. Speichere das häßliche Gesicht auch getrennt ab. Lade dann beide Gesichter neu hoch. Gib die Anweisung: Vermische die beiden Gesichter. Das Resultat ist dann in der Tat ein Gesicht, welches dem Ursprungs-Gesicht in seinen Zügen noch gut genug ähnelt aber eben doch nicht mehr so attraktiv ist. Die richtige "Balance" im Ergebnis hängt hier davon ab, was man zuvor als "häßliches Gesicht" gespeichert hat. In meinem Fall hatte er erst eine fast werwolfartige Grimasse als "häßliches Gesicht" ausgegeben. Das hatte ich dann verändert durch "keine Zähne zeigen, Züge etwas sanfter", worauf das "häßliche Gesicht" dann einen brauchbaren Teil für die Nachfolgende Verschmelzung mit dem "Ursprungs-Gesicht" zum "End-Gesicht" wurde. Nach der Vermischung das "End-Gesicht" getrennt abspeichern. Das ist dann das Template, auf daß man später immer wieder zurückgreifen kann. Dies leitet uns zu Ansatz 2: Jetzt war ich dabei die Situation einer Kneipenschlägerei abzubilden. Nach diversen Iterationen war der Charakter wieder schleichend "schöner" geworden. Dem wollte ich entgegenwirken, indem ich die Anweisung gab: "Ersetze den Kopf des Charakters im Bild der Kneipenschlägerei mit dem, was ich jetzt hochlade - hier habe ich dann unser "End-Gesicht" aus Ansatz 1 hochgeladen. Erstaunlicherweise hat er diese Anweisung aber nicht so recht befolgen wollen, es schien eher wieder wie eine Art Vermischung, die in der Auswirkung dann nicht so groß war, weil es sich um eine von "schönem" Gesicht und "nicht mehr Werwolf-häßlichem Gesicht" handelte. Ich bin dann auf folgenden Trick gekommen, um diese Schwierigkeit zu umgehen. Meine Anweisung lautete: Laß das Kneipenschlägerei-Bild so bis auf folgende Änderung: Entferne den Kopf des Charakters. Resultat war dieselbe Szene nur ohne Charakterkopf. Dann habe ich unser "End-Gesicht" neu hochgeladen mit der Anweisung: Setze diesen Kopf auf den Torso des Charakters. Das in Teil 1 fertiggestellte "End-Gesicht" konnte ich also auf diese Weise direkt in die "End-Szene" der Kneipenschlägerei bekommen, und so das schleichende "Schöner-Werden" während der Schlägerei-Iterationen ausschalten. Auf ähnliche Weise könnte man vermutlich auch mit anderen Schlüsselelementen des Bildes vorgehen. Sagen wir, der Charakter hat eine ganz bestimmte Waffe. Diese hat man - als Einzelteil - irgendwann einmal als KI Bild erstellt und in sein Archiv gespeichert. Während der Interationen der Szene, in denen der Charakter vorkommt, driftet vielleicht auch die Darstellung der Waffe (oder des Schlüsselelements) vom Gewüschten ab. Auch hier könnte man zum Schluß hingehen und wie beim Gesicht auch die Waffe verändern. Ob dies mit multiplen Bildelementen geht, habe ich noch nicht ausprobiert. Einige Tools bieten auch die Möglichkeit, gezielt nur ausgewählte Regionen eines Bildes zu verändern. Vielleicht käme man auch damit weiter. Ansatz 1 in Verbindung mit Ansatz 2 scheinen mir jedenfalls vielleicht als Rezept, Schlüsselelemente des Bildes vor schleichender Veränderung in Bilditerationen zu bewahren bzw. sie für diese Elemente einzufangen. Francesco di Lardo

Ist dies jetzt der zusammengefaßte Thread? Wenn nicht, dann wäre ein Link zu diesem hilfreich.

Schreibe ich doch. Ich würde mir aber auch eine M3 bzw. M4 PDF holen.

Wobei der @SteamTinkerer in einem Video gestern eine Klarstellung des VFSF genannt hat, wonach bereits vor dem Erscheinen der Legenden veröffentlichte Fanware auch danach noch zum Download angeboten werden darf. Und auf der Nürnberger Spielwarenmesse wurde wohl ein Erscheinungsdatum für M6 von 2026Q4 kommuniziert.

!!!mod!!! Verschoben nach Midgard Cons. EinMODskaldir

Ich bräuchte für Donnerstag eine Mitfahrgelegenheit zum Con. Ich wohne in Wuppertal und

Bis zum offiziellen Erscheinen von Midgard 6 - Legenden von Damatu können auch sogenannte Fanprodukte - nach den Auflagen des Verlages VFSF (siehe Impressum, siehe Richtlinien für Fanware) - erstellt und veröffentlicht werden. Die (letzte) Chance, bestehendes Midgard5-Material zu veröffentlichen...

Gibts beides nicht für M5.

Finde ich toll, werde zuhause auch mal nachsehen was ich noch alles nicht habe. Frage aber: Ist das zeitrkritisch? Wird das irgendwann auch dort nicht mehr zu kaufen sein?

Gerade zum Thema Berechnungen: ich habe letztens versucht, mir Übungsaufgaben zum Umrechnen alter Maßstabsangaben auf Karten in heutiges System generieren lassen. Tod und Verderben, da stimmte fast nichts. Die "Rechnungen" waren einfach nur falsch oder unvollständig. chatgpt hat am schlechtesten bei den verschiedenen Modellen abgeschnitten. Mistral ging ganz gut. Da ich ein Bildungstool nehme, weiß ich nicht, welche exakte Version gpt es war.

Es ist tatsächlich schade, dass es Corinnis, Nahuatlan und Buluga nicht nach M5 und nicht bis in die PDF-Gestalt geschafft haben. Corinnis wohl wegen mehr oder minder unüberbrückbarer Lizenzprobleme, aber Nahuatlan und Buluga ? Ich würde sie mir auch noch mal papierlos holen. Das wäre schon mal einer ;) .

Ein tolle Idee. Herzlichen Dank dafür.

Vielen Dank für die vielen tollen Angebote! Tatsächlich hat sich eine Möglichkeit gefunden, die Infos, die ich brauche, einmal bei einem Forumsmitglied direkt nachzuschlagen!

Sollte es nicht mit dem Auto klappen, könnt ihr aber vielleicht gemeinsam mit dem Zug fahren. Es ist sein erster Midgard Con.

Vor allem, wenn man die KI wirklich recherchieren lässt. Dann gibt es auch Quellen als Referenz zum prüfen. Das schlägt jede Suchmaschine. Ich hab das mal zum Thema generative KI in Schulen recherchieren lassen. https://chatgpt.com/share/e/698309a6-9b84-8004-a54b-37585f412dad

Hier wird das gut erklärt. https://youtu.be/MsqL9fzOzXU?si=qG_XZm9x8TVX7BLE

... was im Übrigen den Effizienzvorteil von KI - man kriegt schneller schön aufbereitete Ergebnisse, als wenn man sich durch die drei, vier ersten Google-Ergebnisse durchfressen und selbst daraus extrahieren muss, was denn daran stimmt - ziemlich zunichte macht. Alles wissen kann man nicht. Und ganz ehrlich, wenn ich mein bisheriges Leben damit zugebracht hätte, Detailwissen auf dem Niveau "wie viele Kilometer pro Tag legt man mit Schneeschuhen auf der arktischen Tundra zurück" anzuhäufen, dann hätte mir das auch nur begrenzt Spaß gemacht. Ich brauche jetzt gerade in genau diesem Bereich genau dieses Stückchen Wissen, aber wenn ich so etwas "auf Verdacht" vorher "richtig" gelernt hätte, für alle möglichen Anwendungen (vielleicht machen wir auch mal ein Dschungel-Abenteuer...), dann wäre ich wahnsinnig geworden... Irgendwie braucht man genug "Referenzwissen" - und die Herausforderung ist eher, das zu definieren, als das zu lernen.

Die KI muss nicht zwingend auf den eigenen Stil trainiert sein, wenn man es richtig macht, reicht "grounding." Training: Beim Training lernt ein LLM einmalig aus sehr großen Textmengen statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Sätzen, wodurch seine grundlegenden Fähigkeiten entstehen. Grounding: Beim Grounding greift ein bereits trainiertes LLM zur Laufzeit auf konkrete, externe Informationen (z. B. Dokumente, Datenbanken oder Tools) zu, um seine Antworten aktuell, überprüfbar und kontextbezogen zu machen. Was mal wieder zeigt, dass das Problem nicht das Tool ist, sondern wie man es einsetzt. Wir erleben, dass viele diese Tools einfach ohne nachzudenken einsetzen (siehe @sarandira s Wunsch diesbezüglich), weil es bequem ist und Probleme so prima zu lösen scheint, auch wenn das faktisch nicht der Fall ist.