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を使用した知的労働者のパフォーマンスは軒並み向上し、もとの成績が良くないほど顕著。※注意点あり
LLMの個別の性格(人格)特性を、プロンプトで「測定」「形成」する手法
AIのテキスト・イラスト生成によるCO2排出量は人間より約100〜1000倍以上「少ない」との報告
LLMに自身のハルシネーション(幻覚)を「自覚」させ、減らす方法
「GPTの書いた文章」と「人間の書いた文章」、信頼されやすいのはどっち?検証の結果
算術タスクでGPT-4を圧倒的に上回るコンパクトなモデル『MathGLM』登場。やはりステップ・バイ・ステップが重要
LLMが巡回セールスマン問題などの最適化問題を解く〜自分自身で優れたプロンプトを作成&活用〜
AIが見た目に対する物理的感覚を獲得。「変形しにくい容器はどっち?」などに正確に回答
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