次回の更新記事：ソフトウェア開発におけるLLMマルチエージェントの設…（公開予定日：2025年11月19日）

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プロンプトを調整しないLLMのプロンプトエンジニアリング新手法『ControlPE』

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LLMは「色」の概念をどれほど理解しているか

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日常能力を試すテスト『GAIA』正答率、人間92%に対してGPT-4は15%　一般的なニーズに応えるAI開発の指針に

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Microsoftの研究者ら、比較的小さなサイズでもタスクによってはOpenAIのGPT-4を凌駕する言語モデル『Orca2』を開発

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キャラを一貫して再現する画像生成メソッド『The Chosen One』

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ChatGPTなどのLLMにユーザーの性格特性を分析させる手法『PsyCoT』と実行プロンプト

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LLMベースの新しい言語『SUQL』が示唆する「非構造化データのクエリ」を処理するパラダイム

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「入力プロンプト」を最新情報で自動アップデート＆最適化する手法『FRESHPROMPT』がLLMの出力精度を飛躍的に上げる

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『GPT4All』オフラインでLLMを動かすためのインタフェースソフトウェア

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LLMに心理療法にもとづいて「高い共感力と思いやりある会話」をさせるプロンプト手法

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LLMの誤り（ハルシネーション）発生原因と、「創造性と事実性のバランス」などの対策ロードマップ

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ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』

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AGI（汎用人工知能）の原則6箇条とレベル5段階

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GPT-4、チューリングテストに一定の確率で成功

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LLMなどの生成AIの背後にある思考プロセスは人間とは全く異なるかもしれないことを示す仮説『生成AIのパラドックス』

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