次回の更新記事:企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み(公開予定日:2025年01月21日)

Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新フレームワーク

本記事では、Web3とエージェントの融合...
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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

本記事では、マイクロソフトの研究チームに...
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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

表やグラフといった構造化された画像は、私...
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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

本記事では、人間が思いついたゲーム理論的...
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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

本記事では、企業における大規模言語モデル...
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LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか?

本記事では、LLMを利用した個人財務サポ...
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論文

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
LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す
GoogleのGeminiファミリー最新モデル「Gemini 1.5 Pro」1000万トークンでほぼ完璧な検索性能
LLMの記号推論タスク(化学式や絵文字の理解など)で記号を自然言語に変換することの有効性を確認
Claude 3のベンチマーク評価結果 論文(テクニカルレポート)より
GPT-4Vで画像分析する際、画像に「ドットマトリックス」を重ねるだけで認識精度が大きく向上
表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法
LLMは本当に推論しているか?原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク
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