Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

By AIDB Research / 2024/11/21
本記事では、PCの画面を見て操作できる「...
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LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある　14個のモデルで検証

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By AIDB Research / 2024/11/20
本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

By AIDB Research / 2024/11/19
本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

By AIDB Research / 2024/11/18
本記事では、コード生成に特化したLLM「...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

By AIDB Research / 2024/11/15
本記事では、複数の文書やページから図や表...
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Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

By AIDB Research / 2024/11/14
本記事では、LLMの推論コストを削減する...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

By AIDB Research / 2024/11/13
本記事では、LLMの長文処理能力について...
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上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

By AIDB Research / 2024/11/12
本記事では、マイクロソフトが開発したマル...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

By AIDB Research / 2024/11/11
本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

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By AIDB Research / 2024/11/08
本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
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LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある　14個のモデルで検証

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Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

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上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

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「Pandasデータフレームの欠損値を確認せよ！ 」AIクイズ実装編【第7問】

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「配列をpandasデータフレームにせよ！ 」AIクイズ実装編【第6問】

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「モデル作成後の評価法は？ 」AIクイズ実装編【第5問】

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「scikit-learnで最小二乗法！ 」AIクイズ実装編【第4問】

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「pandasでcsvファイルを読み取る！ 」AIクイズ実装編【第3問】

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「numpy配列の行数と列数を取得せよ！ 」AIクイズ実装編【第2問】

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「データを訓練データとテストデータに分割せよ！ 」AIクイズ実装編【第1問】

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「クラスタリングの評価手法『ARIやNMI』の欠点は？ 」AIクイズscikit-learn編【第5問】

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「DBCANの正しい説明とは？ 」AIクイズscikit-learn編【第4問】

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「凝集型クラスタリングとは？ 」AIクイズscikit-learn編【第3問】

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「t-SNEは何次元のデータを可視化できる？ 」AIクイズscikit-learn編【第2問】

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「非負値行列因子分解（NMF）とは？ 」AIクイズscikit-learn編【第1問】

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「ディープラーニングの応用分野はどれ？ 」AIクイズ応用編【第30問】

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「Pythonのグラフ描画ライブラリはどれ？」AIクイズ応用編【第29問】

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「ニューラルネットワークの学習の流れ、分かる？」AIクイズ応用編【第28問】

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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

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LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

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直感に頼るようなタスクだとLLMに「ステップバイステップで考えて」は逆効果

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LLMの「知っているのに嘘をつく」幻覚と「知らないから間違える」幻覚の違い

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OpenAIが新しくLLMの事実性評価ベンチマーク『SimpleQA』をリリース　実用に役立つ知見も得られる

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LLMが自分で「より賢いLLMの作り方」を発見するSelf-Developingフレームワーク（NEC 石橋陽一氏）

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LLMに対するオープンソース安全性評価ツールの比較

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人間の集団が持つアイデアはAIによって多様性が向上することが研究で示唆されています。

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数学オリンピックの金メダリストと似たレベルで幾何学問題を解くAIシステムをDeepMindが開発したことがNatureで報告されています。

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JPモルガンの研究者らは、企業のドキュメントをLLMで読み込むモデル『DocLLM』を発表しました。

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視覚・テキスト・音声そして行動データを処理するマルチモーダルLLM「Unified-IO 2」を開発したと報告されています。

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オセロで「完璧な手を打ち続けた結果は引き分けである」ことを証明する研究が発表されました。

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現時点でのLLMに対する網羅的な評価分析が行われました。

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LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

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特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups（意訳：ぼくだけのためのスープ）』が開発されました。

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「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？」に対するOpenAIの論文が発表されました。

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電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT（ダイアグラマーGPT）』が登場しました。

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GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

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GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』フレームワークが考案されました。

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LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと＆課題。Metaなどの研究者らが報告

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OpenAIは、DALL·E 3の論文を通して「画像生成AIの安全性は前進した」ことを報告しています。

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トヨタから「栽培しなくても作物の特性がわかるAI」の特許が出願。なぜ？

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主要な世界的AI研究機関（企業）が自社の論文を掲載しているWebページまとめ

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AIによる「電力予測」どこまで進んでる？研究事例まとめ

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「投資」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】

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「農業」や「畜産」にAIを活用した研究事例まとめ【解説あり】

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「食品の品質管理」にAIを活用した研究事例まとめ【解説付き】

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