LLMによるText to SQL(SQLクエリ生成)の現状まとめ

本記事では、LLMを活用したText-t...
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LLMの作るストーリーは人間のクリエイティブとどう異なるか

本記事では、LLMが物語を生成する能力を...
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LLMで心理評価をゲーミフィケーションする方法

本記事では、心理評価のアプローチを進化さ...
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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

本記事では、ソフトウェア開発におけるバグ...
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心の理論をLLMエージェントに実装することの効果

本記事では、LLMマルチエージェントにお...
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競争環境でのLLMエージェントが自発的に協力し始める現象を観測

本記事では、LLMエージェントが競争環境...
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NVIDIAが教えるRAGチャットボット実装の重要ポイント

本記事では、NVIDIAによるRAGベー...
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エージェント

オープンソースモデルでも力を合わせればGPT-4oに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents(MoA)」アーキテクチャ
『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書 〜その2 マルチモーダルとエージェント〜
仮想の翻訳会社「TRANSAGENTS」に学ぶ マルチLLMエージェントによる効果的な翻訳システム
LLMエージェントの認知バイアス
AGIへのロードマップ カーネギーメロン大学など複数機関からの研究グループが提唱
自然言語プログラミングを可能にするシステム『CoRE』
LLMエージェントの設計16パターン 
認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ ハーバードなどが検証

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