次回の更新記事：Cursorはソフトウェア開発を加速する？導入後の実態…（公開予定日：2025年11月11日）

コーディング

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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LLMベースの万能エンジニアを構築する『OpenHands（旧OpenDevin）』プラットフォーム

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エージェントなしで行うLLMによるソフトウェアのバグ修正手法

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自然言語プログラミングを可能にするシステム『CoRE』

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LLMでプログラミング言語間の翻訳を行うプロンプト手法　C、Go→Rustのケーススタディ結果

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LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

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LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す

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スクショからHTMLとCSSのコードをLLMが生成する『Design2Code』タスク、プロンプト手法やファインチューニングで高い性能を確認

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GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』

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Geminiの高い推論能力を活かして、過去最高水準のプログラミングAI『AlphaCode 2』も誕生したとの報告

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GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』と実行プロンプト

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LLMがソフトウェアエンジニアリングでどのように適用可能か、網羅的な調査＆分析結果

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