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次回の更新記事:Oracleの決算から読み解くAI市場におけるクラウドビ…(公開予定日:2025年05月11日)

エージェント

LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』
Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト
プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案
LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
「ゲームでのLLM」における調査結果 プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理
「人間の自然言語を超えて」LLMにタスク実行時の思考を非自然言語フォーマットで行わせるプロンプト手法『AutoForm(オートフォーム)』
小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
ユーザーの指示が曖昧なとき、LLM側が確認を行うエージェントアーキテクチャ『Mistral-Interact』
Tencentの研究者らが、人間のようにタップやスワイプでスマホアプリを操作するAIエージェント『AppAgent』を開発したと報告しています。
マインクラフトを上手にプレイするAI『JARVIS-1』登場
LLMエージェントは同調圧力に弱く考えに固執する傾向があるため、ディベートでバイアスを和らげるのが重要との報告。導入ツールも公開
ポーカーなど不完全情報ゲームを「心の理論」で上手にプレイするGPT-4ベースの『Suspicion(疑心)-Agent』松尾研など開発
GPT-4などのLLMをエージェントとして既存ゲームシステムに導入し、NPCをAI化するツール『MindAgent』登場
多様な役割のAIエージェント達に協力してソフトウェアを開発してもらう『ChatDev』登場。論文内容&使い方を解説
視覚から言語を理解して未来を予測する次世代のAI「Dynalang」

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