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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）

『プロンプトレポート』OpenAIなどが作成した調査報告書　〜その1　重要な用語と各種プロンプト手法〜

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包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

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人とLLMの実際のチャット履歴から抽出した1,024のリアルなタスクでClaude 3などを評価した結果

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LLMは与えられたペルソナ（役割）に応じてバイアスが変化することが明らかに

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マルチモーダルLLMは従来手法よりゼロショット画像分類の精度が大幅に向上　Googleが報告

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難しいベンチマークで高性能なLLMでも単純な問題で間違えてしまう現象について「不思議の国のアリス問題」とGPT-4o、Claude-3、Llama 3などで分析

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仮想の翻訳会社「TRANSAGENTS」に学ぶ　マルチLLMエージェントによる効果的な翻訳システム

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LLMハルシネーション対策の新手法　繰り返し回答させバラつきを見る

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MMLUをアップデートしたベンチマーク『MMLU-Pro』Phi-3やLlama 3、Claude 3、GPT-4oなどの評価結果

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グラフニューラルネットワークを活用したRAG手法『GNN-RAG』　7BのLLMでも最先端性能

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LLMで因果推論を行うためのプロンプト手法

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LLMエージェントの認知バイアス

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AGIへのロードマップ　カーネギーメロン大学など複数機関からの研究グループが提唱

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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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