スタッフ

深堀り解説

🔒 「検証してから答える」ことでLLMの推論精度を向上させる手法

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🔒 LLMに「信念・願望・意図」を実装　エージェントの頭の中を言語化する

注目論文まとめ

🔒 今週の注目AI論文リスト（論文公開日2025/11/23～11/29）

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🔒 GPT-5などの高性能LLMは実際に稼げるのか？実案件で大規模調査　人間が介入すべきタスクとは

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🔒 AIペルソナの「ステレオタイプ」をどう防ぐ　 実際の会話データから人間の多様性を学習させる手法

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🔒 認知科学が示す「LLMと人間の推論」における違いを性能向上に役立てる

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🔒 LLMの推論能力を向上させるプロンプトベースの綿密なフレームワーク

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🔒 トランスフォーマーベースのLLMにおける根本的な5つの弱点をおさらいする

注目論文まとめ

🔒 今週の注目AI論文リスト（論文公開日2025/11/16～11/22）

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🔒 LLMを「イノベーション」に活かす　応用可能性と戦略、倫理面

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🔒 100ドル前後のシングルボードコンピュータでLLMは実用的に動くのか　3機種25モデルの検証結果

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🔒 ソフトウェア開発におけるLLMマルチエージェントの設計パターン

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🔒 LLMにエピソード記憶のような能力を持たせるRAGのテクニック

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🔒 LLMでユースケース図の作成時間を大幅に短縮　3つのプロンプト技術を組み合わせ

注目論文まとめ

🔒 今週の注目AI論文リスト（論文公開日2025/11/9～11/15）

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🔒 ローカルLLM効率の2年間の進化を俯瞰する　今後のクラウドとの「使い分け」を見据える

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🔒 推論特化型LLM（推論モデル）の弱点はどこか　ステップ数より要件カバー率が成否を分ける

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🔒 「データは多ければ良い」は本当か？データを減らしてAIの性能がアップする条件とは

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🔒 Cursorはソフトウェア開発を加速する？導入後の実態に迫る

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🔒 「AIペルソナ」とは何か？どんなものがあるのか？