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次回の更新記事：LLMに「意図」を含んだ回答をさせる方法の効果（公開予定日：2025年04月04日）

LLM

LLMのマルチエージェントによる仮想通貨ポートフォリオ運用の自動化

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LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか？

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LLMによるニュース報道の広がり分析を活用した株価変動予測手法

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スマートフォンで取れる日常のセンサーデータをLLMで分析し、生活を自然言語で記録する

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OpenAIが提唱する「AIエージェントの管理法」

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LLMにおける創造性の実現と研究アイデアの生成

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ブラウザでLLMをローカル展開する手法

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LLMと人間の協働に必要となる「ユーザーの適切な依存」

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8つの質問で自分自身の答えを批評する哲学的手法を活用したLLMのプロンプティング技術

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18兆トークンで学習されたオープンソースLLM『Qwen2.5』シリーズの性能

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企業実務タスクにおけるLLMエージェントの能力を評価する方法

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生涯にわたりユーザーに寄り添いパーソナライズし続けるAIアシスタントの設計

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動画を理解する軽量なLLM『Apollo』、オープンソースで登場（商用利用も可能）

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LLMエージェントに人間のような欲求を持たせてシミュレーションする手法

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文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」

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