次回の更新記事：推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を…（公開予定日：2025年03月17日）

論文

LLMのアンサンブル（組み合わせ）で重要なのは多様性か、それとも優秀さか。

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LLMにキャラクターの話し方だけでなく「キャラ独自の内面の思考プロセス」も模倣させる手法

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Claude 3.7 Sonnet　その安全性と性能

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会議出席代行システム　LLMでどこまでできるか

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LLM科学者と人間の協力で実験の効率化　Googleなど

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100万ドル分のソフトウェアエンジニアリング業務に挑む

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「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている

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LLMを擬人化することに対する見解

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LLM専用の「新しい言葉」を導入　Google DeepMind

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「すべてのソフトウェアをエージェントとして使う」ビジョンと実践例

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