LLMが「自然言語で記述されたアルゴリズムを実行する」能力で非常に高い性能を示す

今回研究者らは、自然言語で記述されたアル...
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Claude 3の能力における詳細な評価結果

Anthropicは新しい大規模マルチモ...
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表とテキストを両方含むドキュメントからLLMで上手に情報抽出を行う手法

テキストと表の両方を含むハイブリッドな文...
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LLMは本当に推論しているか?原理から導かれる長所短所と最適なフレームワーク

現在のLLMにおいて、皆が推論と呼んでい...
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検索結果をLLMでチェックして自動的に再検索する『MetaRAG』出力精度を大幅に向上

メタ認知をRAGに応用し、回答の品質がい...
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「シリコンの群衆」LLM集団(12体)は人間にどれほど近づくか

人間全体の能力は「群衆の知恵」効果に依存...
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ロボット

GPT-4とヒューマノイドロボットを連携すると何が起こるか。東京大学と株式会社オルタナティヴ・マシンの研究者らが実験
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。
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。
ロボットが「初めて見る環境」で「初めて聞く指示」に対しても行動をとれるようにする
仮想世界でサッカーを学んだロボットが実世界で上手にサッカーをプレイ DeepMindが研究報告
自由度を得たロボットは、深層強化学習でどう進化するか?(AI×ロボット)【論文】
倉庫ロボットは目を離した間に賢くなっていく(AI×ロボット)【論文】
特許「自動フロアマップ作成AI技術」が公開(米AI Incorporated社)

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