次回の更新記事：会議出席代行システム　LLMでどこまでできるか（公開予定日：2025年02月25日）

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反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

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スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

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RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条

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ChatGPTの「初頭効果」について

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認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

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LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

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Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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マルチモーダルLLMにおける幻覚（ハルシネーション）の原因と対策　クリエイティブでの活用も推奨　AWSなどが網羅的に調査

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LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習（In-context learning）とファインチューニングの性能比較

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Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」

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