次回の更新記事：推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を…（公開予定日：2025年03月17日）

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従来の小さなニューラルネットワークでも「メタ学習」でChatGPTを凌駕するほど高度な生成AIができるとの報告、Nature誌

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GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』と実行プロンプト

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LLMに非線形的な思考を与えてCoTを上回る性能を引き出す手法『IEP』と実行プロンプト　CoTと組合せでさらに強力になる場合も

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Natureなどの論文約4,800本でGPT-4による査読能力が検証され、「LLMは査読にも有用」と結論

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DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？OpenAIが論文で発表

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LLMにベートーヴェンなど特定の人物の行動や感情を模倣させる、イタコのような技術『Character-LLM（キャラクターLLM）』

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LLMがソフトウェアエンジニアリングでどのように適用可能か、網羅的な調査＆分析結果

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LLMにナレッジグラフ（知識グラフ）を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting（GNP）』

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LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト

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人物の「不自然さ」を極限まで取り除いて超リアルな画像を生成する『HyperHuman（ハイパーヒューマン）』

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