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）

ペルソナ・シミュレーション

LLMで仮想的な顧客を生成しA/Bテストを行うためのペルソナ設計

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現実における人間の多様性に対応したLLMペルソナ設計手法の検証

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多様なキャラクターを柔軟に演じることのできるLLMの作り方

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LLMにキャラクターの話し方だけでなく「キャラ独自の内面の思考プロセス」も模倣させる手法

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LLMエージェント間で観察された人間のような「意見の二極化」

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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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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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実在する人間1052人の態度と行動をAIでモデル化　インタビューベースのエージェントが人間の回答を85%再現

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「あなたは〇〇です」などのペルソナ設定を与えても、事実に基づく質問への回答精度は向上しないとの主張

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100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場

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民事裁判をLLMで模倣　シミュレートを経てLLMの法律能力が強化される

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キャラが自律的に対話しながら物語の台本を生成するLLMベースのシステム『IBSEN』

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10億人のペルソナ（人物像）で多様な合成データを作成するための技術

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LLMは与えられたペルソナ（役割）に応じてバイアスが変化することが明らかに

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仮想の翻訳会社「TRANSAGENTS」に学ぶ　マルチLLMエージェントによる効果的な翻訳システム

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