次回の更新記事：自然言語タスクをコードタスクに変換してLLMに高度な…（公開予定日：2025年02月27日）

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DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？OpenAIが論文で発表

DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？OpenAIが論文で発表

LLMにベートーヴェンなど特定の人物の行動や感情を模倣させる、イタコのような技術『Character-LLM（キャラクターLLM）』

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LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups（意訳：ぼくだけのためのスープ）』が開発されました。

特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups（意訳：ぼくだけのためのスープ）』が開発されました。

LLMがソフトウェアエンジニアリングでどのように適用可能か、網羅的な調査＆分析結果

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「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？」に対するOpenAIの論文が発表されました。

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電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT（ダイアグラマーGPT）』が登場しました。

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LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』

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LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト

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GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

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