次回の更新記事:会議出席代行システム LLMでどこまでできるか(公開予定日:2025年02月25日)

LLM科学者と人間の協力で実験の効率化 Googleなど

本記事では、LLMを活用した科学実験の進...
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100万ドル分のソフトウェアエンジニアリング業務に挑む

LLMがめざましく高度化しているにもかか...
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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

本記事では、LLMが社会のさまざまな分野...
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LLMを擬人化することに対する見解

本記事では、LLMを「人間らしいもの」と...
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LLM専用の「新しい言葉」を導入 Google DeepMind

本記事では、LLMの理解と制御に向けて新...
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AIDBプレミアム会員特典のお知らせ

情報収集と学習を継続されている皆さまに対...
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「すべてのソフトウェアをエージェントとして使う」ビジョンと実践例

ソフトウェアを自然言語で操作する新しい手...
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「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査 

これまで広い視野での「LLMによる仕事の...
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o3-miniクイズ

*前回はDeepSeekについてのクイズ...
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セキュリティ

生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓
LLMに対するオープンソース安全性評価ツールの比較
LLMにおける現状のリスクと対策に関するまとめ
LLMのサイバーセキュリティタスク性能評価フレームワーク「Cybench」
Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す ※OpenAI社はこれを受け対策済み
GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す
外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい
大規模言語モデル vs 小規模人間モデル(つまり人間)で「フィッシング詐欺メールバトル」を行った結果
キーボード打鍵音から入力文字を特定するハッキング技術の精度が高いことが判明
瞳に映る景色を3Dで再現 その可能性
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