次回の更新記事：小説のネタバレを避ける会話エージェント（公開予定日：2025年12月20日）
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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

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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

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Natureなどの論文約4,800本でGPT-4による査読能力が検証され、「LLMは査読にも有用」と結論

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DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？OpenAIが論文で発表

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LLMにベートーヴェンなど特定の人物の行動や感情を模倣させる、イタコのような技術

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LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

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特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups（意訳：ぼくだけのためのスープ）』が開発されました。

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LLMがソフトウェアエンジニアリングでどのように適用可能か、網羅的な調査＆分析結果

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「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？」に対するOpenAIの論文が発表されました。

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電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT（ダイアグラマーGPT）』が登場しました。

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LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』

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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

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GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

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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）』フレームワークが考案されました。

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人物の「不自然さ」を極限まで取り除いて超リアルな画像を生成する『HyperHuman（ハイパーヒューマン）』

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