次回の更新記事：LLMでユースケース図の作成時間を大幅に短縮　3つの…（公開予定日：2025年11月17日）

論文

Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす

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時系列分析におけるLLMの可能性

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ChatGPTと実際に交わされた会話の世界最大規模データセット「WildChat」

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LLMは制御工学でどれほど能力があるか　Claude 3、GPT-4、Gemini Ultraでの実験結果

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LLMに心の目を与えるプロンプティング手法　マルチモーダルモデルに匹敵する空間推論性能を達成

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LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法

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Appleが開発、スマホのスクリーンを理解してユーザーと対話できる『ReALM』端末上で動く軽量モデル

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LLMの化学的能力はどれほどか　最先端LLMと人間を比較した結果

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ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考

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LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

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RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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「ゲームでのLLM」における調査結果　プレイヤー・NPC・ゲームマスターなど様々な役割を網羅的に整理

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人はディベートで人よりもGPT-4が相手のとき81.7%高い確率で意見を変える（つまり討論に負ける）傾向にあったとの実験報告

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RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成

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Microsoftなどのプロンプト圧縮技術『LLMLingua-“2″』タスクの精度を維持したまま圧縮率2-5倍

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