次回の更新記事：Cursorはソフトウェア開発を加速する？導入後の実態…（公開予定日：2025年11月11日）

プロンプト

プロンプトを遺伝的アルゴリズムで自動最適化するプロンプトエンジニアリング手法『Promptbreeder（プロンプトブリーダー）』

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GPT-4などのLLMに「自らの論理的な整合性をチェック」させるフレームワーク『LogiCoT』と実行プロンプト

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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

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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

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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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GPT-4に選択肢を与えるとき、順序を入れ替えるだけで性能に大きな変化があることが明らかに

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メタ認知をさせてLLMの能力を上げる手法「メタ認知プロンプティング」

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大規模言語モデルのセーフガードを故意に突破する「脱獄プロンプト」とは

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バイトダンスの研究者が「大規模言語モデル（LLM）のMBTI性格特性はプロンプトで調整可能」と示唆

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大規模言語モデルへのプロンプト、重要な情報はどこに書く？

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GPTが「心の理論」をもつかどうかはプロンプト次第

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