次回の更新記事：GPT-5などの高性能LLMは実際に稼げるのか？実案件で…（公開予定日：2025年11月28日）

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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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8つの質問で自分自身の答えを批評する哲学的手法を活用したLLMのプロンプティング技術

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18兆トークンで学習されたオープンソースLLM『Qwen2.5』シリーズの性能

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企業実務タスクにおけるLLMエージェントの能力を評価する方法

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生涯にわたりユーザーに寄り添いパーソナライズし続けるAIアシスタントの設計

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動画を理解する軽量なLLM『Apollo』、オープンソースで登場（商用利用も可能）

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LLMエージェントに人間のような欲求を持たせてシミュレーションする手法

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文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」

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LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」

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LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

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科学者はLLMをどう使っているのか、何を好むのか

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LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

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LLMにおける事実性の評価＆向上に役立つデータセットの作り方

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OpenAI o1モデルファミリー登場　その特徴の全貌

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