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Diese Ressourcen untersuchen primär die Entwicklung physikalischer KI, insbesondere die Befähigung von Maschinen, über physikalischen gesunden Menschenverstand und verkörperte Denkfähigkeiten zu verfügen. Die Forschung zeigt, dass bestehende Sprachmodelle zwar logisch gut funktionieren, aber noch Einschränkungen bei der Verarbeitung dynamischer Interaktionen und kausaler Vorhersagen in der realen Welt aufweisen. Durch die Einführung von Reinforcement Learning (RL) konnten Forscher die Leistung von Modellen in Aufgaben wie Objektpermanenz, der Bestimmung der zeitlichen Richtung und dem räumlichen Positionsschluss erfolgreich verbessern. Darüber hinaus präsentieren die Beiträge eine Ontologie des physikalischen gesunden Menschenverstands, die Dimensionen wie Mechanik, Thermodynamik und den Umgebungskontext umfasst. Diese technologischen Fortschritte zielen darauf ab, verkörperte Agenten wie Roboter dabei zu unterstützen, Aufgaben in komplexen und sich ständig verändernden realen Umgebungen genauer zu planen und auszuführen. Abschließend erwähnen einige Abschnitte interaktive generative Umgebungen, die zum Trainieren und Evaluieren dieser Fähigkeiten eingesetzt werden.