次回の更新記事：会議出席代行システム　LLMでどこまでできるか（公開予定日：2025年02月25日）

LLM

LLMの化学的能力はどれほどか　最先端LLMと人間を比較した結果

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ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考

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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

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RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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「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

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人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

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RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

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Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

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Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す　※OpenAI社はこれを受け対策済み

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GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す

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