次回の更新記事：推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を…（公開予定日：2025年03月17日）

エージェント

LLMのアンサンブル（組み合わせ）で重要なのは多様性か、それとも優秀さか。

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会議出席代行システム　LLMでどこまでできるか

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LLM科学者と人間の協力で実験の効率化　Googleなど

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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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LLMの定理証明力を2倍に向上させる「予想と証明を繰り返させる」手法　限られたデータの中で

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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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学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発

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マルチエージェントシステムで発生する同調バイアスを緩和する方法

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マルチエージェントによる自動カウンセリングシステム

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LLMエージェント間で観察された人間のような「意見の二極化」

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