次回の更新記事：Cursorはソフトウェア開発を加速する？導入後の実態…（公開予定日：2025年11月11日）

マルチモーダル

マルチモーダルLLMに広がる「視覚推論」の最新動向

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LLMが図表を読み間違える理由と精度を上げるヒント

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製造業はAIエージェントでどう変わるか どう変えていくか

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マルチモーダルLLM活用で画像異常検知に「意味」を与え精度向上　見つけるだけで終わらせない

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文書に含まれるテキスト・図・表をすべて詳しく調べるエージェント手法

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LLMを活用した「Text to CAD」 テキスト指示から高品質な3Dモデルを作成する

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マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

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時系列データをグラフにしてLLMに見せると文字だけより最大120%性能向上　トークンも節約

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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

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500以上の実世界のマルチモーダルタスクを含む、過去最大規模の評価ベンチマーク『MEGA-BENCH』登場

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マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

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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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マルチモーダルLLMは従来手法よりゼロショット画像分類の精度が大幅に向上　Googleが報告

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GPT-4o、Gemini、Claude 3などにおける「長いプロンプトのマルチモーダルタスク」性能を測定した結果

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スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

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