マインクラフトを上手にプレイするAI『JARVIS-1』登場

北京大学やカリフォルニア大学などの研究者...
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プロンプトを調整しないLLMのプロンプトエンジニアリング新手法『ControlPE』

これまでのLLMの使用法は、モデルの動き...
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LLMは「色」の概念をどれほど理解しているか

楽天、産総研、東京大学の研究者チームは、...
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論文

LLMにナレッジグラフ(知識グラフ)を連携させることで、タスク遂行能力を大幅に向上させるフレームワーク『Graph Neural Prompting(GNP)』
LLMにまず前提から尋ることで出力精度を向上させる『ステップバック・プロンプティング』と実行プロンプト
人物の「不自然さ」を極限まで取り除いて超リアルな画像を生成する『HyperHuman(ハイパーヒューマン)』
GPT-4をセラピストとして実行し、「認知の歪み」を診断させるためのフレームワーク『Diagnosis of Thought (DoT)』と実行プロンプト
LLMエージェントは同調圧力に弱く考えに固執する傾向があるため、ディベートでバイアスを和らげるのが重要との報告。導入ツールも公開
LLMは時折「一時停止」させると、より計算し深く推論するためアウトプットの品質が向上するとの検証結果。新トークン導入フレームワーク
画像分析機能を持つオープンソースLLM『LLaVA-1.5』登場。手持ちの画像を分析可能。GPT-4Vとの違い
LLMは世界モデルを持ち「物事がどのように位置づけられ、時間がどのように進行するか」を理解する可能性

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