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科学者と人間の協力で実験の効率化 Googleなど

本記事では、LLMを活用した科学実験の進...
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100万ドル分のソフトウェアエンジニアリング業務に挑む

LLMがめざましく高度化しているにもかか...
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「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

本記事では、LLMが社会のさまざまな分野...
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LLMを擬人化することに対する見解

本記事では、LLMを「人間らしいもの」と...
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LLM専用の「新しい言葉」を導入 Google DeepMind

本記事では、LLMの理解と制御に向けて新...
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AIDBプレミアム会員特典のお知らせ

情報収集と学習を継続されている皆さまに対...
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「すべてのソフトウェアをエージェントとして使う」ビジョンと実践例

ソフトウェアを自然言語で操作する新しい手...
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「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査 

これまで広い視野での「LLMによる仕事の...
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o3-miniクイズ

*前回はDeepSeekについてのクイズ...
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LLM

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」
企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み
DeepSeek R1が実現した教師なし強化学習による推論性能の向上
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
Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション
生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓
単一のLLMから2つのエージェントを作成し自分(たち)で改善させる手法が有効
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
科学研究の自動化だけでなく人間と協働する「コパイロットモード」も備えるLLMエージェント登場
LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法
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