次回の更新記事：ローカルLLM効率の2年間の進化を俯瞰する　今後のク…（公開予定日：2025年11月14日）

論文

100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？

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LLMの推論能力を戦略的に向上させる新しいプロンプト手法『SCoT』

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AIコーディング補助ツール（GitHub Copilot）で開発者の生産性が26%向上 Microsoft・アクセンチュアなど3社の大規模調査結果

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マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと

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ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

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RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

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RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

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プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告

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GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験　最大35%の確率で購買決定に成功

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「AIが自動的に優れたAIエージェントを設計する」新分野の提唱　数学エージェントが読解でも好成績

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RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる　AWS報告

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人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装方法

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プロンプトの影響によるLLMの性能のばらつきを考慮した評価指標「Sharpeスコア」　NAIST研究者ら考案

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モデルとデータの大規模化で変化するLLMのハルシネーション　Google DeepMindの研究

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LLMにおける現状のリスクと対策に関するまとめ

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