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によるバグ全自動修正に成功するケースと失敗するケースの違い

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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」

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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

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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

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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

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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

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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

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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）

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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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LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

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