Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

By AIDB Research / 2024/11/21
本記事では、PCの画面を見て操作できる「...
Read More
LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある　14個のモデルで検証

LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある　14個のモデルで検証

By AIDB Research / 2024/11/20
本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
Read More
LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

By AIDB Research / 2024/11/19
本記事では、LLMエージェントを安全に開...
Read More
オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

オープンソースのコード生成LLMが商用LLMに追いつく　Qwen2.5-Coderの能力値全容

By AIDB Research / 2024/11/18
本記事では、コード生成に特化したLLM「...
Read More
画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

By AIDB Research / 2024/11/15
本記事では、複数の文書やページから図や表...
Read More
Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

Llama 3.1シリーズ、8ビット量子化で半分以下のサイズでも性能をほぼ完全維持、実験で確認

By AIDB Research / 2024/11/14
本記事では、LLMの推論コストを削減する...
Read More
LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

By AIDB Research / 2024/11/13
本記事では、LLMの長文処理能力について...
Read More
上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発

By AIDB Research / 2024/11/12
本記事では、マイクロソフトが開発したマル...
Read More
「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

By AIDB Research / 2024/11/11
本記事では、LLMの精度向上のために用い...
Read More
LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

By AIDB Research / 2024/11/08
本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
Read More

投稿者の過去記事

100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場

100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場

「o1」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い

「o1」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い

対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上
PAGE TOP