AIDB https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html LLM生成ゲームの検証を高速化するGameGen-Verifier：実行時状態注入による並列キーポイントベース検証 実ユーザー行動とシミュレーター行動の分布ギャップ測定と緩和 自信を超えて：LLMの性能予測における自己評価の再考 日常の意思決定会話における人間のヒューリスティックと戦略の分析：対話型AI設計への応用 コーディングAIは行動すべきでない時を知らない LLMの幻覚が論文に蔓延：存在しない引用から大規模な証拠を発見 自動採点における品質条件付き合意：中程度の誤答とタスク特化適応の影響 BioProVLA-Agent：生物実験を自動化する、安価でプロトコル駆動型の視覚強化型マルチエージェントシステム 論文インパクトを予測する新手法FAME：科学的評価の未来を拓く データから洞察を発見する自律型エージェントによるビジネスインテリジェンスの実現 自己進化型言語モデルエージェントにおける経験活用の再考 骨格ベース行動認識のための概念駆動型論理推論ニューロシンボリックフレームワーク コード補完タスクにおける幻覚検出のための多言語ベンチマーク「Delulu」 AI健康コーチとシミュレーターの相互学習による行動変容支援 応答時間は異種好みの整合性を向上させる LLMは検索情報を鵜呑みにしないか？文脈の確実性への追従性を評価 人間中心の大規模言語モデル：現状と未来への指針 LLMによる自律型走査プローブ顕微鏡実験からの仮説発見 新着AI論文記事一覧 日本の全国学力テストから生まれた90万件超の回答分布を持つマルチモーダル評価ベンチマーク AIと人間の区別は、結果より「プロセス」で決まる：認知タスクを用いた検証 <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> AI生成コンテンツの品質を見抜くための3つの視点（スキルあり） 言葉にならないものを形に：科学的発想支援のためのベンチマークとフレームワーク AIによる数学的発見支援における人間の意図形成と意味形成の相互作用 MAS-Algorithm：マルチエージェントシステムによるアルゴリズムプログラミング問題解決ワークフロー AIエージェントの倫理を実践へ：開発者はリポジトリのコンテキストファイルにどのように価値をエンコードするか AIエージェント時代の認知労働の価格決定メカニズム：コンピューティングによる賃金の上限設定 AIの意図性は設計上の決定事項：説明責任あるAIのための機能的意図性の測定 <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> マルチモーダルLLMによる表やグラフの理解力を向上させる方法 <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> 「この要件、どこに実装してたっけ？」をLLMで解く、精度・コスト両立の3層設計 記憶の呪い：LLMエージェントの協調意図を拡張された記憶が損なうメカニズム 対話AIの多様な役割をユーザーテストする「PersonaKit」 AI時代のUX：統計的視点から評価指標を再考する 否定の無視：LLMは学習時に否定を無視してしまう GitHub Actionsにおけるエージェント型ワークフローインジェクションの解明と検出 LLMを活用した音声ベースの心理的危機アセスメント AIによる理論物理学の批判的検討はいつ効果を発揮するのか？SCALAR：構造化された批評家・実行家ループによるエージェント的推論 SAGE：オントロジーに基づく解釈的次元による階層的LLM文学評価 <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> AIコーディングでテスト駆動開発（TDD）を徹底する方法論 価格設定エージェントにおける市場整合性リスク：隠された競合状態下でのトレース診断とトレース優先強化学習 <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> LLMに「自信の度合いに応じて説明のニュアンスを変更させる」ことがユーザーの誤解を回避する 曖昧なユーザーの質問に対し、比較判断による能動的なインスタンスナビゲーション <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> AIエージェント組み込みのGitHub Actionsに見られた脆弱性 公式テンプレートも該当 <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> AIに書かせたコード、結局どれくらい残っているのか 複数エージェントによる確率的最短経路問題 大規模言語モデルは、訓練後に人間らしさが低下する <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> 複数のAIに分業させるとき、ワークフローではなく組織として設計する考え方 人間とAIの共進化と知識崩壊：動的システム論からの視点 <span class="locked-post" aria-hidden="true">🔒</span> 時系列の異常検知に「四人の専門担当AIエージェント」を分業させる 記事一覧