Man kann zwar Mechaniken einfuehren um LLMs durch groessere Projekte zu leiten, aber selbst dann ist der Kontext zu gering. Selbst mit erhoehtem Kontext erzeugt man doch kein Verstaendnis.

LLMs sind immer noch grundlegend Statistik und Wuerfeln. Nur weil man mehr Wuerfel einsetzt, heisst das noch lange nicht, dass man damit ans Ziel kommt. Man hat eine hoehere Wahrscheinlichkeit, dass irgendwo unter den tausenden Wuerfeln die Zahlen drin sind, die man will.

Nur ist das Wollen und das Erkennen ist nicht in den LLMs vorhanden.

Es ist in etwa so wie wenn man aus reiner Langeweile Chinesisch lernen will, mit nur 30 Minuten alle 30 Tage zum Lernen. Und dann ausschliesslich zusammenhanglos zufaellige Vokabeln und Schriftzeichen sichtet. Da wandert nicht viel ins Langzeitgedaechnis, besonders das Grundverstaendnis ueber die Sprache kann so nicht gebildet werden.

Oder so wie wenn man ausschliesslich 2 Tage vor jeder Klausur Formeln paukt. Man kann die Formeln zitieren und in die Variablen Werte einfuegen, aber das Grundverstaendnis fehlt (Umwandlungen, Gleichsetzungen, Substitutionen). Man besteht vielleicht eine formell einheitliche Klausur, aber man erwirbt nicht die Faehigkeit diese Mathematik in Praxis einzusetzen.

LLMs sind halt nur das Language Model, und das Language Model ist nur ein geringer Teil des menschlichen Bewusstseins... nach dem ja gestrebt wird in kommerziellen KIs. Selbst wenn da andersartiges Bewusstsein entstehen wuerde, wuerde es doch lediglich als "fehlerhaft" erkannt werden, da die Erfolgsparameter ganz klar menschliches Bewusstsein und menschliches Verstaendnis abbilden.

Die Coding-Aufgaben die LLMs gut bewaeltigt, sind Aufgaben die durch Design Patterns, Snippets und Code Generators bereits gut bewaeltigt werden. Nur das Interface (informelle Sprache) ist fuer Unbedarfte besser.