心の理論をLLMエージェントに実装することの効果

本記事では、LLMマルチエージェントにお...
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競争環境でのLLMエージェントが自発的に協力し始める現象を観測

本記事では、LLMエージェントが競争環境...
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NVIDIAが教えるRAGチャットボット実装の重要ポイント

本記事では、NVIDIAによるRAGベー...
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複数LLM協調アプローチ「マージング」「アンサンブル」「協力」について

本記事では、LLM間の協調戦略に関する研...
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10億人のペルソナ(人物像)で多様な合成データを作成するための技術

本記事ではペルソナ駆動型データ合成手法を...
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LLMの価値観は一貫しているのか?

本記事では、LLMにおける「価値観の一貫...
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LLMに量子化が与える影響とは?日本語を含む多言語でCohereが調査

本記事では、量子化がLLMに与える影響を...
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RAGシステムの最適な構築を探る

本記事では、RAGの最適実装を探る研究を...
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ニュース

人間の集団が持つアイデアはAIによって多様性が向上することが研究で示唆されています。
数学オリンピックの金メダリストと似たレベルで幾何学問題を解くAIシステムをDeepMindが開発したことがNatureで報告されています。
JPモルガンの研究者らは、企業のドキュメントをLLMで読み込むモデル『DocLLM』を発表しました。
視覚・テキスト・音声そして行動データを処理するマルチモーダルLLM「Unified-IO 2」を開発したと報告されています。
Tencentの研究者らが、人間のようにタップやスワイプでスマホアプリを操作するAIエージェント『AppAgent』を開発したと報告しています。
オセロで「完璧な手を打ち続けた結果は引き分けである」ことを証明する研究が発表されました。
現時点でのLLMに対する網羅的な評価分析が行われました。
LLMと遺伝的アルゴリズムを使用して、個性によって社会集団の行動がどのように変化していくのかを観察する挑戦的な研究が行われました。

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