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

LLMで心理評価をゲーミフィケーションする方法
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
心の理論をLLMエージェントに実装することの効果
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
人間のような内省メカニズムをLLMに導入することの効果 Google DeepMindなどが検証
LLMエージェントの評価はLLM単体の評価と大きく異なる
LLMにハイレベルな問題の解決アプローチを自分で考えさせるエージェント化手法「SelfGoal」
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
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