次回の更新記事：Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新…（公開予定日：2025年01月20日）
Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション

Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション

By AIDB Research / 2025/01/17
本記事では、Googleが取り組む”LL...
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生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

By AIDB Research / 2025/01/16
本記事では、マイクロソフトの研究チームに...
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単一のLLMから２つのエージェントを作成し自分（たち）で改善させる手法が有効

単一のLLMから２つのエージェントを作成し自分（たち）で改善させる手法が有効

By AIDB Research / 2025/01/15
本記事では、言語モデルの"自己改善"に新...
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マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

By AIDB Research / 2025/01/14
表やグラフといった構造化された画像は、私...
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科学研究の自動化だけでなく人間と協働する「コパイロットモード」も備えるLLMエージェント登場

科学研究の自動化だけでなく人間と協働する「コパイロットモード」も備えるLLMエージェント登場

By AIDB Research / 2025/01/10
本記事では、研究者のアイデアを自動的に実...
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LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

By AIDB Research / 2025/01/09
本記事では、人間が思いついたゲーム理論的...
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産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

By AIDB Research / 2025/01/08
本記事では、企業における大規模言語モデル...
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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

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

By AIDB Research / 2025/01/07
本記事では、仮想通貨投資の判断をAIで支...
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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？

LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか？

By AIDB Research / 2025/01/06
本記事では、LLMを利用した個人財務サポ...
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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

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

By AIDB Research / 2025/01/03
本記事では、株式市場におけるニュースの影...
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プロンプト

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）』と実行プロンプト

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）』と実行プロンプト

LLMに非線形的な思考を与えてCoTを上回る性能を引き出す手法『IEP』と実行プロンプト　CoTと組合せでさらに強力になる場合も

LLMに非線形的な思考を与えてCoTを上回る性能を引き出す手法『IEP』と実行プロンプト　CoTと組合せでさらに強力になる場合も

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

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

GPT-4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フレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト

GPT-4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フレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト

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）』

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）』

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

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

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

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

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

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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