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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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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Gemini-1.5-proやGPT-4o-miniなどの性能を上回るLLaVA-o1（11Bパラメータ）

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LLMによるバグ全自動修正に成功するケースと失敗するケースの違い

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LLMによる時系列データ分析に「ニュース情報」を混ぜるアプローチ　為替予測精度など大幅に向上

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Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

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