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会議出席代行システム LLMでどこまでできるか
(公開予定日:2025年02月25日)
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クイズ
AI基礎クイズその一
By AIDB Research
/ 2025/02/22
最近AI分野に参入された方々にとっては、...
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LLM
エージェント
論文
LLM科学者と人間の協力で実験の効率化 Googleなど
By AIDB Research
/ 2025/02/21
本記事では、LLMを活用した科学実験の進...
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LLM
論文
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
By AIDB Research
/ 2025/02/20
LLMがめざましく高度化しているにもかか...
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LLM
政治・社会
論文
「LLM活用で文書作成」社会でどこまで導入されている
By AIDB Research
/ 2025/02/19
本記事では、LLMが社会のさまざまな分野...
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LLM
論文
LLMを擬人化することに対する見解
By AIDB Research
/ 2025/02/18
本記事では、LLMを「人間らしいもの」と...
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LLM
論文
LLM専用の「新しい言葉」を導入 Google DeepMind
By AIDB Research
/ 2025/02/17
本記事では、LLMの理解と制御に向けて新...
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お知らせ
AIDBプレミアム会員特典のお知らせ
By AIDB Research
/ 2025/02/15
情報収集と学習を継続されている皆さまに対...
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LLM
エージェント
論文
「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
By AIDB Research
/ 2025/02/14
ソフトウェアを自然言語で操作する新しい手...
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LLM
ベンチマーク
論文
天井が見え始めたこれまでのLLMベンチマークを超える究極の問題集 DeepSeek-R1もテスト
By AIDB Research
/ 2025/02/13
LLMの性能は日々進化を続けています。そ...
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LLM
政治・社会
論文
「職業別にみるLLM活用の現状と今後」Anthropicが大規模調査
By AIDB Research
/ 2025/02/12
これまで広い視野での「LLMによる仕事の...
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論文
2024/5/8
LLM
ファインチューニング
プロンプト
論文
長文コンテキスト
LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習(In-context learning)とファインチューニングの性能比較
LLMのプロンプトに数百から数千の例を含める超長尺のコンテキスト内学習(In-context learning)とファインチューニングの性能比較
2024/5/7
LLM
オープンソース
論文
Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」
Apple開発のオープンソースLLM「OpenELM」
2024/5/2
LLM
論文
量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか?モデルが持つ「自信」の観点から説明
量子化はLLMの性能にどう影響を与えるか?モデルが持つ「自信」の観点から説明
2024/5/1
LLM
プロンプト
論文
LLMに対して、「人間には意味が分からない滅茶苦茶な文」でプロンプトを送る手法『LM Babel』
LLMに対して、「人間には意味が分からない滅茶苦茶な文」でプロンプトを送る手法『LM Babel』
2024/4/30
LLM
マルチモーダル
論文
マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果
マルチモーダルLLMにおける欠点と原因を明らかにする調査研究の結果
2024/4/26
LLM
プロンプト
論文
LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発
LLMでWikipediaのような文書を作成する方法「STORM」スタンフォード大学研究者ら開発
2024/4/25
LLM
RAG
ハルシネーション
論文
小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム またはRAGで幻覚を減らす手法
小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム またはRAGで幻覚を減らす手法
2024/4/24
LLM
オープンソース
論文
強くて軽いモデルPhi-3の評価結果 Microsoftの論文(テクニカルレポート)より
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2024/4/23
LLM
エージェント
プロンプト
論文
プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案
プロンプトでLLMにRPAワークフローを自動生成させる手法「FlowMind」JPモルガン考案
2024/4/22
LLM
プロンプト
論文
長文コンテキスト
LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack(干し草の中の針)」テスト結果とプロンプト例
LLMにおける、長いコンテキストから欲しい情報を見つけ出す「needle-in-a-haystack(干し草の中の針)」テスト結果とプロンプト例
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DeepSeek R1が実現した教師なし強化学習による推論性能の向上
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