次回の更新記事：推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を…（公開予定日：2025年03月17日）

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ハーバード大学とGoogleの研究者ら、LLMチャットボットを総合的に評価するデータセットの作り方を報告（作成されたデータセットも公開）

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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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「o1-preview」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い

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対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

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専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

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米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

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LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

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RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

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OpenAIの新しいモデルo1-preview、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

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LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

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