次回の更新記事：パランティア・テクノロジーズの決算に見るAI業務活…（公開予定日：2025年05月25日）

コーディング

自然言語での曖昧なリクエストが「LLMのコード生成性能に与える影響」とLLMが誤解しないよう修正するアプローチ

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自動コードドキュメント生成を行うLLMエージェント設計論

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論文本文のみをもとに実装コードを生成する　LLMベースの方法論

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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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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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「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

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「自己修正機能を備えたプログラム合成」を実現するためのLLMエージェンティックワークフロー

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企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み

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Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション

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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

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OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮

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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%

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Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

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AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

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LLMから「LLMエージェント」へ　ソフトウェアエンジニアリングにおける今後の展開

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