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• DeepMindの『GNoME』が「人間の直感を超えた220万の材料を発見し」うち736は既に人間が実験室で再現したとの報告、Nature誌
• Microsoftの研究者ら、比較的小さなサイズでもタスクによってはOpenAIのGPT-4を凌駕する言語モデル『Orca2』を開発
• 基盤モデル（GPT-4）はプロンプトの工夫で専門特化モデルに匹敵するほど性能が向上することが「医学分野」で示唆される
• LLMベースの新しい言語『SUQL』が示唆する「非構造化データのクエリ」を処理するパラダイム
• オフラインで動作する様々なオープンソースLLMのインタフェース『GPT4All』が開発され公開
• ユーザープロンプトをLLMが言い換えて、LLM自身が理解しやすくする手法『RaR』
• 「自分を信じて限界を超えてください」など感情をグッと込めた指示プロンプトが添えられると、ChatGPTなどのLLMのパフォーマンスは向上する
• ChatGPTの効果的なプロンプト手法における「基本のキ」を理論とテンプレート両方で紹介
• AGI（汎用人工知能）の原則6箇条とレベル5段階
• 「入力プロンプト」を最新情報で自動アップデート＆最適化する手法『FRESHPROMPT』がLLMの出力精度を飛躍的に上げる
• LLMの誤り（ハルシネーション）発生原因と、「創造性と事実性のバランス」などの対策ロードマップ
• 日常能力を試すテスト『GAIA』正答率、人間92%に対してGPT-4は15%　一般的なニーズに応えるAI開発の指針に
• LLMなどの生成AIの背後にある思考プロセスは人間とは全く異なるかもしれないことを示す仮説『生成AIのパラドックス』
• 「ChatGPTの1周年を記念して」、オープンソースLLMがChatGPTにどこまで追いついているか体系的調査報告
• ChatGPTを心理療法にもとづいて実行し、高い共感力と思いやりある会話をさせる手法『Chain of Empathy』と実行プロンプト