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

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

By AIDB Research / 2024/09/18
この記事では、Microsoftの研究チ...
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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

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

By AIDB Research / 2024/09/17
この記事では、Microsoft Res...
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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

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

By AIDB Research / 2024/09/13
この記事では、LLMが自分自身の行動を反...
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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？

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？

By AIDB Research / 2024/09/12
この記事では、LLMと人間の専門家による...
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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』

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』

By AIDB Research / 2024/09/11
この記事では、LLMの推論能力を向上させ...
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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

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

By AIDB Research / 2024/09/10
本記事では、LLMベースのコーディング補...
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マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

By AIDB Research / 2024/09/09
この記事では、MMMU-Proという新し...
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ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

By AIDB Research / 2024/09/06
この記事では、LLMが長い文章を理解でき...
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RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

By AIDB Research / 2024/09/05
本記事では、RAGシステムにおける”ノイ...
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RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

By AIDB Research / 2024/09/04
企業がRAGを行う上での参考になるテクニ...
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論文

RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験　最大35%の確率で購買決定に成功

GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験　最大35%の確率で購買決定に成功

「AIが自動的に優れたAIエージェントを設計する」新分野の提唱　数学エージェントが読解でも好成績

「AIが自動的に優れたAIエージェントを設計する」新分野の提唱　数学エージェントが読解でも好成績

RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる　AWS報告

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人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装

人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装

プロンプトの影響によるLLMの性能のばらつきを考慮した評価指標「Sharpeスコア」　NAIST研究者ら考案

プロンプトの影響によるLLMの性能のばらつきを考慮した評価指標「Sharpeスコア」　NAIST研究者ら考案

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