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    プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

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    GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験　最大35%の確率で購買決定に成功

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    「AIが自動的に優れたAIエージェントを設計する」新分野の提唱　数学エージェントが読解でも好成績

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    RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる　AWS報告

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    人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装

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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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    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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