深堀り解説

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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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🔒 プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』

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🔒 XなどのSNSポストから精神状態を高精度に解析するLLM『MentalLLaMA（メンタルラマ）』

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🔒 ポーカーなど不完全情報ゲームを「心の理論」で上手にプレイするGPT-4ベースの『Suspicion（疑心）-Agent』松尾研など開発

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🔒 GPT-4などのLLMが「AはB」から「BはA」を導かない『逆転の呪い』における誤解なき解釈と対策

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🔒 「1枚絵の3D化」が非常に手軽な操作で実行できる軽快なツール『DreamGaussian』とWebでの使い方

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🔒 異なるLLMが円卓を囲み議論した結果の回答は品質が高いとの検証報告。円卓ツールも公開

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🔒 GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト

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🔒 GoogleがLLMで「非構造化文書」高精度テキスト抽出するOCR『LMDX』発表

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🔒 LLMの出力から誤り（ハルシネーション）を減らす新手法『CoVe（Chain-of-Verification）』と実行プロンプト

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🔒 OpenAI、ChatGPTが画像を分析する『GPT-4V（ビジョン）』を発表。安全性、嗜好性、福祉機能を強化

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🔒 GPT-4などのLLMをエージェントとして既存ゲームシステムに導入し、NPCをAI化するツール『MindAgent』登場

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🔒 ChatGPTを使用する知的労働者のパフォーマンスは軒並み向上し、もとの成績が良くないほど顕著との調査結果

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🔒 LLMの個別の性格（人格）特性を、プロンプトで「測定」「形成」する手法

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🔒 AIのテキスト・イラスト生成によるCO2排出量は人間より約100〜1000倍以上「少ない」との報告

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🔒 LLMに自身のハルシネーション（幻覚）を「自覚」させ、減らす方法

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🔒 「GPTの書いた文章」と「人間の書いた文章」、信頼されやすいのはどっち？検証の結果

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🔒 算術タスクでGPT-4を圧倒的に上回るコンパクトなモデル『MathGLM』登場。やはりステップ・バイ・ステップが重要

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🔒 LLMが巡回セールスマン問題などの最適化問題を解く〜自分自身で優れたプロンプトを作成＆活用〜

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🔒 AIが見た目に対する物理的感覚を獲得。「変形しにくい容器はどっち？」などに正確に回答