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。
会議出席代行システム LLMでどこまでできるか
LLM科学者と人間の協力で実験の効率化 Googleなど
「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
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
「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
学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発
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
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
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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