次回の更新記事：「データは多ければ良い」は本当か？データを減らし…（公開予定日：2025年11月12日）

LLM

消費者向けGPUでも高性能GPUに近いパフォーマンスでLLMを動かす手法「PowerInfer」

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OpenAIが開発中の「人間を超えたAIを制御する」方法

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Tencentの研究者らが、人間のようにタップやスワイプでスマホアプリを操作するAIエージェント『AppAgent』を開発したと報告しています。

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あらゆるLLMを「使い心地」基準でバトルさせる便利なプラットフォーム『Chatbot Arena：チャットボットアリーナ』

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Appleが、LLMのパラメータを「SSDなどの外部フラッシュメモリに保存し」PCで効率的にモデルを使用する手法を開発　

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医療におけるLLMの現状をまとめた報告　原則、タスク、アプリケーションそして課題

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大喜利データセットでLLMをユーモアラスにチューニングする手法

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わずか2行のプロンプトでも実効性のある新しいアライメント手法『URIAL』

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GPT-4とヒューマノイドロボットを連携すると何が起こるか。東京大学と株式会社オルタナティヴ・マシンの研究者らが実験

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DeepMindの研究者らが有効性を検証した、LLMに自ら高品質な訓練データを生成させる「自己学習」

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LLMへの入力プロンプトを「意味を保持したまま」高度に圧縮する技術『LLMLingua』

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「視覚は本来、言語に依存しない」と考えた研究者らが、言語データなしで大規模ビジョンモデル（LVM）を構築するアプローチを開発

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Geminiの高い推論能力を活かして、過去最高水準のプログラミングAI『AlphaCode 2』も誕生したとの報告

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Googleが「人間の専門家レベルを超える最初のモデル」とする『Gemini』発表、GPT-4を凌駕

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基盤モデル（GPT-4）はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される

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