「o1」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い

「o1」は従来のモデルとは明確に異なり「珍しいタイプの問題」にも強い

By AIDB Research / 2024/10/04
本記事では、OpenAIが開発した新しい...
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対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

By AIDB Research / 2024/10/03
本記事では、LLMとユーザーの対話の中で...
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専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

By AIDB Research / 2024/10/02
本記事では、構造的なプロンプトを設計する...
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米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より　

By AIDB Research / 2024/10/01
本記事では、米国における生成AIの採用状...
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LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

By AIDB Research / 2024/09/30
本記事では、LLMがより上手く論理的な考...
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RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

By AIDB Research / 2024/09/27
本記事では、Microsoftの研究者た...
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OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

OpenAIの新しいモデルo1、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

By AIDB Research / 2024/09/26
本記事では、アリゾナ州立大の研究グループ...
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LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

By AIDB Research / 2024/09/25
本記事では、LLMの推論能力を向上させる...
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CoT（思考の連鎖）は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない

CoT（思考の連鎖）は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない

By AIDB Research / 2024/09/24
本記事では、LLMにおける思考の連鎖（C...
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医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

医療のような専門分野におけるLLMの性能は「知識グラフと再ランキングの併用」で大幅に向上（東京大学Irene Li氏）

By AIDB Research / 2024/09/23
本記事は、研究者が自ら著書の論文を解説す...
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論文

Microsoftと中国の大学、写真中に「存在しない物体をナチュラルに」配置するAIを開発

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Googleの研究チーム、手描きの簡単な絵で関連する画像を検索できるAI技術を開発

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言葉で指示を与えるとその通りに3D人間が動くAIモデルが公開

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AIがAmong Us!でインポスターを当てるのは不可能ではない

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