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    「o1」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い

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    By AIDB Research / 2024/10/04
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    対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

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    By AIDB Research / 2024/10/03
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    専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

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    By AIDB Research / 2024/10/02
    本記事では、構造的なプロンプトを設計する...
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    米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

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    By AIDB Research / 2024/10/01
    本記事では、米国における生成AIの採用状...
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    LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

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    By AIDB Research / 2024/09/30
    本記事では、LLMがより上手く論理的な考...
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    RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

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    By AIDB Research / 2024/09/27
    本記事では、Microsoftの研究者た...
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    OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

    OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

    By AIDB Research / 2024/09/26
    本記事では、アリゾナ州立大の研究グループ...
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    LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

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    By AIDB Research / 2024/09/25
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    CoT（思考の連鎖）は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない

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    By AIDB Research / 2024/09/24
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    医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

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    By AIDB Research / 2024/09/23
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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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    対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

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    LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

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    GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

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    単純に生成回数を増やすとLLMの性能が大幅に向上する「推論時のスケーリング則」

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    リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

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    ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

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    Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

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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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