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    By AIDB Research / 2024/07/25
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    監督と俳優をLLMエージェントで立てて優れた脚本を生成する方法

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    By AIDB Research / 2024/07/24
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    LLMの作るストーリーは人間のクリエイティブとどう異なるか

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    By AIDB Research / 2024/07/23
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    LLMで心理評価をゲーミフィケーションする方法

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    By AIDB Research / 2024/07/22
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    100個の事例を分析して明らかになったLLM-RAGアプリケーション「19の欠陥パターン」

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    By AIDB Research / 2024/07/19
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    エージェントなしで行うLLMによるソフトウェアのバグ修正手法

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    By AIDB Research / 2024/07/18
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    心の理論をLLMエージェントに実装することの効果

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    By AIDB Research / 2024/07/17
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    競争環境でのLLMエージェントが自発的に協力し始める現象を観測

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    LLMの「頑固な知識」を変えることができるコンテキスト内編集手法（中国科学院大学Baolong Bi氏）

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    By AIDB Research / 2024/07/15
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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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