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次回の更新記事：富士通の最新決算から学ぶ国内IT企業のAI事業トレン…（公開予定日：2025年05月04日）

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

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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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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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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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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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100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

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LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

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AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

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