最新の記事：LLMを「イノベーション」に活かす　応用可能性と戦略…

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専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

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米国3人に1人が生成AIを使用　ブルーカラー労働者も生産性向上　大規模調査より

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LLMの論理的推論能力をステップバイステップ以上に向上させる手法『Logic-of-Thought』プロンプティング（テンプレートつき）

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RAG-LLMシステムへのユーザークエリは4つのレベルに分類できる　最も複雑なのは「隠れた根拠からの推論が必要なクエリ」Microsoftによる研究

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OpenAIの新しいモデルo1-preview、従来のLLMと比べて「計画能力」で圧倒的な性能向上

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LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

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CoT（思考の連鎖）は数学や論理で劇的に性能を向上させる一方、常識や知識のタスクでほとんど効果がない

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GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

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生成回数を増やすだけでLLMの性能が大幅に向上するシンプルな法則　実用上のポイント

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リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

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ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

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Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

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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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