次回の更新記事：認知科学が示す「LLMと人間の推論」における違いを性…（公開予定日：2025年11月26日）

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Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション

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生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

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単一のLLMから２つのエージェントを作成し自分（たち）で改善させる手法が有効

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マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

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科学研究の自動化だけでなく人間と協働する「コパイロットモード」も備えるLLMエージェント登場

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LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

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産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

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LLMのマルチエージェントによる仮想通貨ポートフォリオ運用の自動化

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LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか？

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LLMによるニュース報道の広がり分析を活用した株価変動予測手法

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スマートフォンで取れる日常のセンサーデータをLLMで分析し、生活を自然言語で記録する

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OpenAIが提唱する「AIエージェントの管理法」

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LLMにおける創造性の実現と研究アイデアの生成

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ブラウザでLLMをローカル展開する手法

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LLMと人間の協働に必要となる「ユーザーの適切な依存」

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