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）

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文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」

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LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」

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LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

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科学者はLLMをどう使っているのか、何を好むのか

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LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

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LLMにおける事実性の評価＆向上に役立つデータセットの作り方

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OpenAI o1モデルファミリー登場　その特徴の全貌

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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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テキストだけでなく画像・動画生成もこなすAmazon Novaモデルファミリー　高性能で高速

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実際の企業データからなるtext-to-SQLベンチマーク「Spider 2.0」と専門エージェント『Spider-Agent』

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時系列データをグラフにしてLLMに見せると文字だけより最大120%性能向上　トークンも節約

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長文コンテキスト処理はRAGを進化させるのか？最新モデル20種類での実験結果

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『LLM-as-a-judge』のさまざまな応用と分野の展望

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LLMを「評価者」として活用する『LLM-as-a-judge』の基本

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OpenAIのo1モデルへの対抗馬　アリババが独自の推論モデル「Marco-o1」を開発　オープンソースで公開

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