LLMが長々と説明するときは自信がない傾向にある 14個のモデルで検証

本記事では、LLMが「答えに自信がない時...
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LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

本記事では、LLMエージェントを安全に開...
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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案 Bloombergなど

本記事では、複数の文書やページから図や表...
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LLMにおける長文処理能力の進化を調査 Claude 3.5は情報の流れを追跡するスキルに長ける

本記事では、LLMの長文処理能力について...
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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

本記事では、LLMの精度向上のために用い...
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LLMの機能別「領域」はまるで脳のようであるとの仮説

本記事では、LLMの内部で発見された驚く...
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エージェント

Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集 示唆される「GUIエージェントの夜明け」
LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは
上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分ける『Magentic-One』マイクロソフトが開発
計画のステップが増えるほど、LLMは最初の目標を見失っていく傾向がある
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
100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場
対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』 (プロンプトテンプレートあり)
専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』
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