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LLM
プロンプト
論文
「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張
By AIDB Research
/ 2024/10/11
本記事では、LLMのシステムプロンプトに...
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LLM
論文
複雑なプログラミングタスクに特化したベンチマーク『BigCodeBench』登場 最新モデルでも60%
By AIDB Research
/ 2024/10/10
本記事では、LLMのプログラミング能力を...
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画像生成
画像認識
論文
高解像度な深度マップを高速生成するモデル『Depth Pro』Appleが公開
By AIDB Research
/ 2024/10/09
本記事では、1枚の画像から高精度な奥行き...
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LLM
RAG
論文
ハーバード大学とGoogleの研究者ら、LLMチャットボットを総合的に評価するデータセットの作り方を報告(作成されたデータセットも公開)
By AIDB Research
/ 2024/10/08
本記事では、RAGシステムの性能を総合的...
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LLM
エージェント
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/10/07
本記事では、LLMを活用した大規模マルチ...
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LLM
論文
「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
By AIDB Research
/ 2024/10/04
本記事では、OpenAIが開発した新しい...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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)
By AIDB Research
/ 2024/10/03
本記事では、LLMとユーザーの対話の中で...
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LLM
エージェント
プロンプト
論文
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』
By AIDB Research
/ 2024/10/02
本記事では、構造的なプロンプトを設計する...
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LLM
政治・社会
論文
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
By AIDB Research
/ 2024/10/01
本記事では、米国における生成AIの採用状...
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LLM
プロンプト
論文
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)
By AIDB Research
/ 2024/09/30
本記事では、LLMがより上手く論理的な考...
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都市・観光
2020/12/11
特許
都市・観光
住友理工、「運転者の『眠気』を検出するAI」で特許出願!
住友理工、「運転者の『眠気』を検出するAI」で特許出願!
2020/12/6
特許
都市・観光
バイドゥ子会社、「駐車違反の自動検出AI」で特許出願!
バイドゥ子会社、「駐車違反の自動検出AI」で特許出願!
2020/12/3
論文
都市・観光
従業員データをアルゴリズムに学ばせて建設PJの遅延を予測。(AI×都市)【論文】
従業員データをアルゴリズムに学ばせて建設PJの遅延を予測。(AI×都市)【論文】
2020/9/29
実装
都市・観光
イギリスの都市部をラベル付けした30億の点群データセットが公開【GitHub】
イギリスの都市部をラベル付けした30億の点群データセットが公開【GitHub】
2020/9/28
論文
都市・観光
「衛星画像×タクシーのGPSで都市エリアを認識」現場にコミットする機械学習ノート【vol.26】
「衛星画像×タクシーのGPSで都市エリアを認識」現場にコミットする機械学習ノート【vol.26】
2020/9/11
実装
都市・観光
スマートフォンを使った道路状況監視のための「道路損傷データセット」登場【GitHub】
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2020/8/8
論文
都市・観光
お盆ラッシュで需要?高速道路の舗装状態をAIで自動評価(AI×都市)【論文】
お盆ラッシュで需要?高速道路の舗装状態をAIで自動評価(AI×都市)【論文】
2020/8/6
論文
都市・観光
「衛星データとGoogle Earth エンジンで洪水を把握」現場にコミットする機械学習ノート【vol.12】
「衛星データとGoogle Earth エンジンで洪水を把握」現場にコミットする機械学習ノート【vol.12】
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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』
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
CoT(思考の連鎖)は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない
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