次回の更新記事：Cursorはソフトウェア開発を加速する？導入後の実態…（公開予定日：2025年11月11日）

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多くの「長いコンテキストを要するタスク」を、短いコンテキストウィンドウのLLMで解決する手法

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時系列データの異常検知にLLMを使用する手法と実行プロンプト

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自然言語プログラミングを可能にするシステム『CoRE』

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LLMでプログラミング言語間の翻訳を行うプロンプト手法　C、Go→Rustのケーススタディ結果

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LLMエージェントの設計16パターン　

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ファインチューニングがLLMの幻覚（ハルシネーション）に与える影響　Googleなどによる検証結果

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GPT-4o、Gemini、Claude 3などにおける「長いプロンプトのマルチモーダルタスク」性能を測定した結果

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反復学習でCoTによる推論性能を向上させる手法 Metaとニューヨーク大学による研究

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スタンフォード大学の研究者ら、GPT-4oとGemini1.5 Proで「マルチモーダルモデルにおける『Many-Shot』の効果」を検証

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RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条

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ChatGPTの「初頭効果」について

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認知症の早期介入にLLMチャットボットが役に立つ　ハーバードなどが検証

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LLMエージェントが実行可能なPythonコードを生成するフレームワーク『CodeAct』

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Googleが開発した「LLMに長文を高精度で読解させる方法論」と実行プロンプト

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マルチモーダルLLMにおける幻覚（ハルシネーション）の原因と対策　クリエイティブでの活用も推奨　AWSなどが網羅的に調査

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