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AIDBは、論文などの文献に基づいてAIの科学技術や市場にキャッチアップするためのサービスです。個人の研究や仕事探し、法人の調査や採用を支援します。2019年から運営しています。

日本ディープラーニング協会

次回の更新記事:推論特化型LLM(推論モデル)の弱点はどこか ステッ…(公開予定日:2025年11月13日)

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
マルチモーダルLLMの高難易度ベンチマーク『MMMU-Pro』で明らかになったこと
ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由
RAGの検索データにおける「ノイズ(事実とは異なる情報など)」には有益なノイズと有害なノイズがある
RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告
プロンプトに5つほど”価値観の例”を示すだけで、LLMは特定の文化に適応した回答ができるようになるとの報告
GPT-4oで保険、銀行、小売りなどで人間への売り込みを実験 最大35%の確率で購買決定に成功
「AIが自動的に優れたAIエージェントを設計する」新分野の提唱 数学エージェントが読解でも好成績
RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる AWS報告
人間を討論で言い負かすディベート上手なLLMの実装方法
プロンプトの影響によるLLMの性能のばらつきを考慮した評価指標「Sharpeスコア」 NAIST研究者ら考案
モデルとデータの大規模化で変化するLLMのハルシネーション Google DeepMindの研究
LLMにおける現状のリスクと対策に関するまとめ
LLMのサイバーセキュリティタスク性能評価フレームワーク「Cybench」
民事裁判をLLMで模倣 シミュレートを経てLLMの法律能力が強化される

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