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AIDBとは


AIDBは、論文などの文献に基づいてAIの科学技術や市場にキャッチアップするためのサービスです。個人の研究や仕事探し、法人の調査や採用を支援します。2019年から運営しています。

日本ディープラーニング協会

次回の更新記事：LLMエージェントで社会現象をシミュレーションするに…（公開予定日：2025年05月02日）

人間の文章に潜む認知バイアスをLLMで捉える手法

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オープンソースLLMを軽さそのままに賢くする「知識蒸留」の方法と性能向上測定結果

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科学分野におけるLLM活用の発展まとめ

科学分野におけるLLM活用の発展まとめ

論文本文のみをもとに実装コードを生成する　LLMベースの方法論

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AIは、人間の「意見」も予測できる？　ほか、週末読みたいAI科学ニュース

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Salesforceの最新決算に学ぶAIエージェントビジネスと人材採用ニーズ

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LLMを仮想ユーザーとして活用　Webサイトなどのユーザビリティテスト手法

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事例ベース推論を組み込んだLLMエージェントの設計と評価

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「賢くしゃべる家電」は実現できるか？LLMを用いて、頭脳を現実のモノに宿す

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LLM出力の使いやすさと安全性の両立が難しい理由

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LLMで仮想的な顧客を生成しA/Bテストを行うためのペルソナ設計

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AIエージェントだけのSNSでわかったこと　ほか、週末読みたいAI科学ニュース

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NVIDIA決算から探る市場動向と成長戦略　そして人材ニーズ

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LLMに「分析を任せる」とはどういうことか　自然な問いかけからインサイトを得る

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現実における人間の多様性に対応したLLMペルソナ設計手法の検証

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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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人間の文章に潜む認知バイアスをLLMで捉える手法

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オープンソースLLMを軽さそのままに賢くする「知識蒸留」の方法と性能向上測定結果

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科学分野におけるLLM活用の発展まとめ

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論文本文のみをもとに実装コードを生成する　LLMベースの方法論

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LLMを仮想ユーザーとして活用　Webサイトなどのユーザビリティテスト手法

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事例ベース推論を組み込んだLLMエージェントの設計と評価

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「賢くしゃべる家電」は実現できるか？LLMを用いて、頭脳を現実のモノに宿す

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LLM出力の使いやすさと安全性の両立が難しい理由

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LLMで仮想的な顧客を生成しA/Bテストを行うためのペルソナ設計

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LLMに「分析を任せる」とはどういうことか　自然な問いかけからインサイトを得る

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現実における人間の多様性に対応したLLMペルソナ設計手法の検証

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LLM研究の拡大と分野別動向　約1万6000件の論文から主要トピックを抽出

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LLMを用いて「記事や投稿に潜むバイアスの検出と修正」を行う方法

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LLMエージェントとはそもそも何か　どのような仕組みか　何に使うのか【後編】

LLMエージェントとはそもそも何か　どのような仕組みか　何に使うのか【後編】

LLMエージェントとはそもそも何か　どのような仕組みか　何に使うのか【前編】

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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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「G検定・E資格」特集！

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「東大生AI初心者じゅんぺーの学習日誌」特集！記事一覧

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