次回の更新記事：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）

論文

18兆トークンで学習されたオープンソースLLM『Qwen2.5』シリーズの性能

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企業実務タスクにおけるLLMエージェントの能力を評価する方法

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生涯にわたりユーザーに寄り添いパーソナライズし続けるAIアシスタントの設計

生涯にわたりユーザーに寄り添いパーソナライズし続けるAIアシスタントの設計

動画を理解する軽量なLLM『Apollo』、オープンソースで登場（商用利用も可能）

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LLMエージェントに人間のような欲求を持たせてシミュレーションする手法

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文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」

文脈内学習は「少数事例からの単純な学習だけでなく、言語モデルが持つ幅広い適応能力」

LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」

LLM同士による人工言語コミュニケーションで発見された「言語構造の創発」

LLMを利用した「自動データクリーニング」方法

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研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

研究活動におけるLLMの「使われ方」や「好まれ方」に関する実態調査の結果

LLMの開発トレンドに新たに見出された『密度化の法則』および『能力密度』の概念

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