次回の更新記事:学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発(公開予定日:2025年01月31日)

ハルシネーションが創薬研究を進展させる可能性 LLMの新たな活用法

本記事では、LLMにおける「ハルシネーシ...
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LLMにおける「計画立案能力」を高めるプロンプト手法の新提案

本記事では、LLMの自律的な計画立案能力...
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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

本記事では、LLMのマルチエージェントシ...
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三段論法でLLMの推論能力を高める プロンプト手法の新提案

本記事では、LLMに三段論法による推論能...
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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

本記事では、対面カウンセリングのアクセス...
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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」

この記事では、LLMを使ったエージェント...
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企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み

本記事では、Googleが取り組むエージ...
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DeepSeekが実現した教師なし強化学習による推論性能の向上

本記事では、LLMの推論能力を強化学習の...
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エージェント

リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi(ナビ)』Microsoftが開発
ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発
Self-Reflection(自己反省)がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査
100人以上の研究者が実験参加 LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか?
GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験 最大35%の確率で購買決定に成功
「AIが自動的に優れたAIエージェントを設計する」新分野の提唱 数学エージェントが読解でも好成績
人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装
LLMにおける現状のリスクと対策に関するまとめ
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