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学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発
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LLM
エージェント
論文
学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発
By AIDB Research
/ 2025/01/31
本記事では、効率的なスキルアップを支援す...
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LLM
ハルシネーション
論文
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
By AIDB Research
/ 2025/01/30
本記事では、LLMにおける「ハルシネーシ...
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LLM
プロンプト
論文
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
By AIDB Research
/ 2025/01/29
本記事では、LLMの自律的な計画立案能力...
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LLM
エージェント
論文
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
By AIDB Research
/ 2025/01/28
本記事では、LLMのマルチエージェントシ...
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LLM
プロンプト
論文
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
By AIDB Research
/ 2025/01/27
本記事では、LLMに三段論法による推論能...
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LLM
エージェント
メンタルヘルス・心理学
論文
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
By AIDB Research
/ 2025/01/24
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
政治・社会
論文
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」
By AIDB Research
/ 2025/01/23
この記事では、LLMを使ったエージェント...
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LLM
エージェント
論文
企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み
By AIDB Research
/ 2025/01/22
本記事では、Googleが取り組むエージ...
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LLM
オープンソース
論文
DeepSeekが実現した教師なし強化学習による推論性能の向上
By AIDB Research
/ 2025/01/21
本記事では、LLMの推論能力を強化学習の...
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LLM
エージェント
論文
金融・経済
Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新フレームワーク
By AIDB Research
/ 2025/01/20
本記事では、Web3とエージェントの融合...
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エージェント
2024/5/13
LLM
エージェント
論文
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』
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』
2024/5/10
LLM
エージェント
論文
長文コンテキスト
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
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
2024/4/23
LLM
エージェント
プロンプト
論文
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
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
2024/4/1
LLM
エージェント
論文
長文コンテキスト
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
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
2024/3/28
LLM
エージェント
エンタメ・アート
サーベイ
論文
「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
「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
2024/3/4
LLM
エージェント
プロンプト
論文
「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)』
「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)』
2024/2/22
LLM
エージェント
論文
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
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
2024/2/21
LLM
エージェント
論文
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』
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』
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