最新の記事:学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発

学習者の目標達成をサポートするLLMシステムの開発

本記事では、効率的なスキルアップを支援す...
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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』
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