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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CoT（思考の連鎖）は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない

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医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

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GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

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単純に生成回数を増やすとLLMの性能が大幅に向上する「推論時のスケーリング則」

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リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

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ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

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Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

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100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

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LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

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AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

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