次回の更新記事：ClaudeやCodexに匹敵するとされるオープンモデル「Kimi K3」が公開、性能とコストの報告を整理する（公開予定日：2026年07月29日）

スタッフ

深堀り解説ポジション

🔒 LLMは本当に推論しているか？原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク

2024.03.112025.03.08

深堀り解説手法

🔒 検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上

2024.03.082025.03.08

深堀り解説手法

🔒 スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認

2024.03.072025.04.27

深堀り解説実証

🔒 「シリコンの群衆」LLM集団（12体）は人間にどれほど近づくか

2024.03.062025.03.08

深堀り解説手法

🔒 「ポジティブ思考」プロンプトでLLMの性能向上　さらに自動最適化プロンプトが上をいくが、奇妙な現象も

2024.03.052025.03.08

深堀り解説手法

🔒 LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法

2024.03.042026.07.02

深堀り解説分析

🔒 RAGにおいて取得された情報と事前知識が矛盾しても、情報に説得力があるときLLMは受け入れる

2024.03.012026.02.14

深堀り解説分析

🔒 LLMに無礼なプロンプトを使用すると性能が低下するリスクの報告　一部、直感に反する複雑な結果も

2024.02.292026.02.18

深堀り解説分析

🔒 GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる

2024.02.282025.03.08

深堀り解説ベンチマーク・リソース

🔒 LLMの「心の理論」能力を詳しく調べるベンチマーク『OpenToM』登場　複数のLLMの評価結果も発表

2024.02.272025.04.01

深堀り解説手法

🔒 GPT-4などに対してプロンプトのみから「新しい言葉の概念」を学習させるためのフレームワーク『FOCUS』

2024.02.262025.03.08

深堀り解説手法

深層ニューラルネットワークの学習プロセスを運動方程式で表すことに成功　研究者本人が解説（NEC宮川大輝氏）

2024.02.232025.04.05

深堀り解説手法

🔒 小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性

2024.02.222025.03.08

深堀り解説手法

🔒 ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』

2024.02.212025.03.08

深堀り解説分析

🔒 LLMの思考の流れに沿ってプロンプトを与えるか否かで30%以上精度が変化する　DeepMindが報告

2024.02.202025.03.08

深堀り解説サーベイ

🔒 大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから④　-ベンチマーク別の優秀なモデルと将来展望編-

2024.02.192025.03.08

深堀り解説サーベイ

🔒 大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから③　-使用法・拡張法、データセット編-

2024.02.162025.03.08

深堀り解説サーベイ

🔒 大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから②　-モデル構築編-

2024.02.152025.03.08

深堀り解説サーベイ

🔒 大規模言語モデル（LLM）のこれまでとこれから①　-代表的なモデル編-

2024.02.142025.03.08

深堀り解説手法

🔒 LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにさせるプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発

2024.02.132025.06.14

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