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

LLMがソフトウェアエンジニアリングでどのように適用可能か、網羅的な調査＆分析結果

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「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？」に対するOpenAIの論文が発表されました。

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電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT（ダイアグラマーGPT）』が登場しました。

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LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』

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LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト

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GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

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GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』フレームワークが考案されました。

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ChatGPTで実際に行われた約151万件の対話を含むデータセット『WildChat』登場

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LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』

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LLMをセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのプロンプト手法

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LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと＆課題。Metaなどの研究者らが報告

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LLMエージェントは同調圧力に弱く考えに固執する傾向があるため、ディベートでバイアスを和らげるのが重要との報告。導入ツールも公開

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LLMは時折「一時停止」させると、より計算し深く推論するためアウトプットの品質が向上するとの検証結果。新トークン導入フレームワーク

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画像分析機能を持つオープンソースLLM『LLaVA-1.5』登場。手持ちの画像を分析可能。GPT-4Vとの違い

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LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性

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