次回の更新記事：Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新…（公開予定日：2025年01月20日）
Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション

Googleが実践するLLMを活用したコードマイグレーション

By AIDB Research / 2025/01/17
本記事では、Googleが取り組む”LL...
Read More
生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

生成AIシステムのセキュリティ評価 マイクロソフトが100事例から得た教訓

By AIDB Research / 2025/01/16
本記事では、マイクロソフトの研究チームに...
Read More
単一のLLMから２つのエージェントを作成し自分（たち）で改善させる手法が有効

単一のLLMから２つのエージェントを作成し自分（たち）で改善させる手法が有効

By AIDB Research / 2025/01/15
本記事では、言語モデルの"自己改善"に新...
Read More
マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法

By AIDB Research / 2025/01/14
表やグラフといった構造化された画像は、私...
Read More
科学研究の自動化だけでなく人間と協働する「コパイロットモード」も備えるLLMエージェント登場

科学研究の自動化だけでなく人間と協働する「コパイロットモード」も備えるLLMエージェント登場

By AIDB Research / 2025/01/10
本記事では、研究者のアイデアを自動的に実...
Read More
LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

LLMエージェントによって自然言語をゲーム理論モデルに変換する方法

By AIDB Research / 2025/01/09
本記事では、人間が思いついたゲーム理論的...
Read More
産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

産業界における生成AIガイドラインを網羅したデータセット登場

By AIDB Research / 2025/01/08
本記事では、企業における大規模言語モデル...
Read More
LLMのマルチエージェントによる仮想通貨ポートフォリオ運用の自動化

LLMのマルチエージェントによる仮想通貨ポートフォリオ運用の自動化

By AIDB Research / 2025/01/07
本記事では、仮想通貨投資の判断をAIで支...
Read More
LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか？

LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか？

By AIDB Research / 2025/01/06
本記事では、LLMを利用した個人財務サポ...
Read More
LLMによるニュース報道の広がり分析を活用した株価変動予測手法

LLMによるニュース報道の広がり分析を活用した株価変動予測手法

By AIDB Research / 2025/01/03
本記事では、株式市場におけるニュースの影...
Read More

論文

LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す　※OpenAI社はこれを受け対策済み

Googleなど、API経由でブラックボックスLLMの隠れ次元数を特定できる脆弱性を示す　※OpenAI社はこれを受け対策済み

GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す

GPT-4などのLLMがセキュリティ脆弱性とソフトウェア機能性の評価能力で高い精度を示す
PAGE TOP