次回の更新記事:LLMの設計仕様と挙動にはギャップがある モデルが自…(公開予定日:2025年10月23日)

LLM

言語学の観点から導くプロンプト構造の分類フレームワーク LLMの性能に与える影響の定量評価
株式投資におけるAIエージェントの活用 複数の投資スタイルを再現するポートフォリオ構築手法
AIエージェントはどこまで使えるか 業務に取り入れる前に知っておきたい進化と現在地
いまだ対策が求められる幻覚(ハルシネーション) プロンプト手法とRAGの組み合わせでLLMの事実性を守る
LLMベンチマークは現場の実用性を捉えているか?モデルを選ぶ前に確認したい評価スコアの盲点
自然言語での曖昧なリクエストが「LLMのコード生成性能に与える影響」
LLMアプリが安全に動くという思い込み 外部から守るセキュリティ設計
LLMはなぜマルチターンの会話でつまずくのか Microsoftなどが徹底分析 ユーザーに実用的なアドバイスも
「学ぶ人」に対してLLMが出すフィードバックの精度を高めるエージェント手法
マルチモーダルLLM活用で画像異常検知に「意味」を与え精度向上 見つけるだけで終わらせない
LLM活用アプリ開発事例 ユーザーの目標達成を支援する習慣化システムの作り方
「人間とAIエージェントの協働」設計ガイド 考え方、LLM活用フレームワーク、応用事例
プロンプトによるLLM応答のパーソナライゼーション 仮説を活用して文体を調整
LLMが生成するWebアプリケーションコードのセキュリティを検証する
パッケージ依存から見たLLMの全体構造とリスク 技術基盤ネットワークを俯瞰する

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