次回の更新記事：「データは多ければ良い」は本当か？データを減らし…（公開予定日：2025年11月12日）

エージェント

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

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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

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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

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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

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LLMエージェントの評価はLLM単体の評価と大きく異なる

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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」

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オープンソースモデルでも力を合わせれば先端モデル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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『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〜

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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

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LLMエージェントの認知バイアス

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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

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自然言語プログラミングを可能にするシステム『CoRE』

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LLMエージェントの設計16パターン　

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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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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』

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