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）

LLM

LLMに「自信の度合いに応じて説明のニュアンスを変更させる」ことがユーザーの誤解を回避する

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ファインチューニングとRAGを比較実験した結果　LLMに外部知識を取り入れる手法としての違い

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マルチモーダルLLMの技術や開発トレンド、26種類のモデル例を網羅的にまとめた報告

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人間の集団が持つアイデアはAIによって多様性が向上することが研究で示唆されています。

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GPT-4レベルの質問応答タスク性能をオープンソースモデルのLlama 2で実現する「ChatQA」NVIDIAが開発

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既存のLLMを融合させて強力なモデルを作る手法「知識融合」

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LLMに自分自身の内部動作を説明させる手法

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GPT-4のコード生成能力を飛躍的に向上させるプロンプトフレームワーク『AlphaCodium』

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Metaなどの研究者らが、LLMが自分自身に報酬を与える「自己報酬言語モデル」を開発

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数学オリンピックの金メダリストと似たレベルで幾何学問題を解くAIシステムをDeepMindが開発したことがNatureで報告されています。

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外部からの攻撃で一度でも欺瞞を学んだLLMは現在の技術では完全回復が難しい

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プロンプトの小さな違いがLLMにもたらすバタフライ効果を調査した結果

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最高水準のオープンソースLLM『Mixtral 8x7B』は内部で専門家が切り替わる高効率モデル

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CoTの推論ステップ数がLLMの推論能力に及ぼす影響を詳細に検証した結果

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Googleなどが開発、LLMに表データ（.csvなど）の情報を深く理解させるためのフレームワーク『Chain of Table』

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