深堀り解説

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🔒 推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を保つプロンプト手法の新提案

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🔒 世界的にみた「独自LLM」の開発状況や戦略、規制動向、投資環境

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🔒 専門分野の翻訳をLLMで上手に行う方法　専門用語や専門表現をいかにしてカバーするか

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🔒 外部LLMを利用するときに機密情報を含む可能性のあるプロンプトからの情報漏洩を防ぐ方法

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🔒 LLMは自分の回答を組み合わせることで精度が向上する　検証結果と実践方法

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🔒 スマートフォンアプリにおけるLLM活用の開発実態

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🔒 ソフトウェアのLLM評価における現状

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🔒 LLM活用アプリ開発におけるレッドチーミングの進め方

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🔒 LLM評価の盲点とそれを解消する手法

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🔒 LLMはシステムプロンプトをどれほど守れるか

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🔒 自然言語タスクをコードタスクに変換してLLMに高度な推論を実行させる

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🔒 LLMのアンサンブル（組み合わせ）で重要なのは多様性か、それとも優秀さか。

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🔒 LLMにキャラクターの話し方だけでなく「キャラ独自の内面の思考プロセス」も模倣させる手法

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🔒 Claude 3.7 Sonnet　その安全性と性能

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🔒 会議出席代行システム　LLMでどこまでできるか

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🔒 LLM科学者と人間の協力で実験の効率化

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🔒 100万ドル分のソフトウェアエンジニアリングタスクで最先端のLLMを検証　40%まで達成

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🔒 「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

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🔒 LLMを擬人化することは開発や評価にどんな影響を及ぼすか

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🔒 LLM専用の「新しい言葉」を導入すると何が起きるのか