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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GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』フレームワークが考案されました。

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人物の「不自然さ」を極限まで取り除いて超リアルな画像を生成する『HyperHuman（ハイパーヒューマン）』

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ChatGPTで実際に行われた約151万件の対話を含むデータセット『WildChat』登場

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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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GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト

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LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと＆課題。Metaなどの研究者らが報告

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LLMエージェントは同調圧力に弱く考えに固執する傾向があるため、ディベートでバイアスを和らげるのが重要との報告。導入ツールも公開

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LLMは時折「一時停止」させると、より計算し深く推論するためアウトプットの品質が向上するとの検証結果。新トークン導入フレームワーク

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画像分析機能を持つオープンソースLLM『LLaVA-1.5』登場。手持ちの画像を分析可能。GPT-4Vとの違い

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LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性

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