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)

AI基礎クイズその一

最近AI分野に参入された方々にとっては、...
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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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LLM

LLMの出力から誤り(ハルシネーション)を減らす新手法『CoVe(Chain-of-Verification)』と実行プロンプト
OpenAI、ChatGPTが画像を分析する『GPT-4V(ビジョン)』を発表。安全性、嗜好性、福祉機能を強化
GPT-4などのLLMをエージェントとして既存ゲームシステムに導入し、NPCをAI化するツール『MindAgent』登場
GPT-4を使用した知的労働者のパフォーマンスは軒並み向上し、もとの成績が良くないほど顕著。※注意点あり
LLMの個別の性格(人格)特性を、プロンプトで「測定」「形成」する手法
AIのテキスト・イラスト生成によるCO2排出量は人間より約100〜1000倍以上「少ない」との報告
LLMに自身のハルシネーション(幻覚)を「自覚」させ、減らす方法
「GPTの書いた文章」と「人間の書いた文章」、信頼されやすいのはどっち?検証の結果
算術タスクでGPT-4を圧倒的に上回るコンパクトなモデル『MathGLM』登場。やはりステップ・バイ・ステップが重要
LLMが巡回セールスマン問題などの最適化問題を解く〜自分自身で優れたプロンプトを作成&活用〜
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