次回の更新記事：コンパクトでも冴える頭脳 会話評価、数理探索、そし…（公開予定日：2025年11月15日）

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LLMにおける通説への提言

LLMにおける通説への提言

LLMはRAGコンテキストと事前知識のどちらに依存する？

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RAGにおいて長文を検索することで一気に効率を上げるアプローチ『LongRAG』

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LLMにハイレベルな問題の解決アプローチを自分で考えさせるエージェント化手法「SelfGoal」

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タスクを一度視覚化して取り組ませることで、LLMの推論能力を大きく向上させるプロンプト手法『Whiteboard-of-Thought（ホワイトボード思考法）』

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ロングコンテキストはRAGもText to SQLも解決するか　Googleがケーススタディを実施

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オープンソースモデルでも力を合わせれば先端モデルに匹敵することを示す「Mixture-of-Agents（MoA）」アーキテクチャ

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現実世界の確率分布における言語モデルの推定能力と改善方法　Googleが検証

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『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その3　プロンプトエンジニアリングのケーススタディ〜

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『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その2　マルチモーダルとエージェント〜

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『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その1　重要な用語と各種プロンプト手法〜

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包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

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人とLLMの実際のチャット履歴から抽出した1,024のリアルなタスクでClaude 3などを評価した結果

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LLMは与えられたペルソナ（役割）に応じてバイアスが変化することが明らかに

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マルチモーダルLLMは従来手法よりゼロショット画像分類の精度が大幅に向上　Googleが報告

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