記事一覧

深堀り解説

🔒 LLMエージェント間で観察された人間のような「意見の二極化」

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🔒 企業環境での自動バグ修復に向けたGoogleの取り組み

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🔒 Web3向けLLMエージェントOS登場 オープンソースの新フレームワーク

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🔒 単一のLLMから２つのエージェントを作成し自分（たち）で改善させる手法が有効

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🔒 科学研究の自動化だけでなく人間と協働する「コパイロットモード」も備えるLLMエージェント登場

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🔒 LLMのマルチエージェントによる仮想通貨ポートフォリオ運用の自動化

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🔒 OpenAIが提唱する「AIエージェントの管理法」

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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

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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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🔒 実在する人間1052人の態度と行動をAIでモデル化　インタビューベースのエージェントが人間の回答を85%再現

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🔒 LLMによるバグ全自動修正に成功するケースと失敗するケースの違い

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🔒 Claude 3.5 Computer Useのケーススタディ集　示唆される「GUIエージェントの夜明け」

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🔒 LLMプロジェクト開発に必要な新しい概念「AgentOps」とは

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🔒 上司役のLLMが部下LLMたちに的確に仕事を振り分けるフレームワーク

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🔒 計画のステップが増えるほど、LLMは最初の目標を見失っていく傾向がある

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🔒 OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮

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🔒 100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場

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🔒 対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

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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』