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    時系列分析におけるLLMの可能性について

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    LLMの化学的能力はどれほどか　最先端LLMと人間を比較した結果

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    ハーバード大学の研究者らによる「現時点で、AIは研究にどう役立つのか」調査と論考

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    LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発

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    RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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    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。

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    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。

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    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。

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    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。

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    ChatGPTなど提供のOpenAI元CEOが代表に復帰

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    ChatGPTなど運営OpenAI社のCEOが交代

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    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。

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    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。

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    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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    特定の個人の好みやニーズに最も適したレスポンスや行動を行うLLMを開発する手法、『Personalized Soups（意訳：ぼくだけのためのスープ）』が開発されました。

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    「DALL-E 3はどうしてユーザーの意図を正確に汲み取ることができるのか？」に対するOpenAIの論文が発表されました。

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    電気回路図などの図表をテキストのみから生み出すLLM駆動のフレームワーク『DiagrammerGPT（ダイアグラマーGPT）』が登場しました。

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    GPT-4との対話でタスクプランニングを行うロボットシステムフレームワークが発明されました。

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    GPT-4などLLMのコード生成能力にデバッグ機能を追加する『SELF-DEBUGGING（セルフデバッギング）』フレームワークが考案されました。

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    LLMがソフトウェアエンジリアリングにおいて現時点で役に立つこと＆課題。Metaなどの研究者らが報告

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    主要な世界的AI研究機関（企業）が自社の論文を掲載しているWebページまとめ

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