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知識の死角が生む「嘘」。GPT-4oの引用捏造率はトピックの知名度で決まる。

GPT-4oの引用捏造率とトピック知名度の相関を暴いた最新研究を解説。なぜAIはニッチな分野で嘘をつくのか?その統計的メカニズムと、私たちが取るべき論理的な対策を紐解く。
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AIに見る「もう一人の自分」:自己省察のための新たな対話構造

自分の思考を実装したAI同士に議論させ、それを観察することで自己省察を促す「デジタルヒューマン・ディベート」。筑波大の研究から、AIを鏡として自己理解を深める新リテラシー「Reflecting with AI」を解説します。
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LLM性能の壁は「悪役」ではなく「利己主義」にあった。

AIはなぜ悪役が苦手か?Tencentの論文が「利己主義」の段階で演技が破綻していると解明。安全性と表現力のトレードオフを分析。
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LLMの効率は3.5ヶ月で倍増する:「高密度化の法則」が示すAIの未来

AIの進化は「サイズ」から「密度」へ。LLMの能力密度が3.5ヶ月で倍増するという新法則「高密度化の法則」をNature論文に基づき解説します。
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「AIは仕事を奪う」は本当か? LLM導入後、失業変わらず「賃金が上昇」したメカニズム【論文解説】

「AIは仕事を奪う」は本当か? 最新論文によれば、LLM導入後の短期的な影響は「失業不変」で「賃金上昇」。その経済学的メカニズムを解説します。
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LLMに「新語」を教え込むだけで挙動を精密制御する。Google DeepMind『新語学習』が解き明かすAIの概念理解

LLMに新語を教えるだけで精密制御するGoogle DeepMindの新技術『新語学習』。AIが意味を自ら語る「自己言語化」や「機械だけの同義語」の発見まで、論文の核心を解説。
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人工海馬ネットワーク(AHN)解説:長文脈LLMの計算効率と性能を両立させる新技術

論文解説:人工海馬ネットワーク(AHN)がLLMの長文処理をどう変えるか。計算量を40.5%、メモリを74.0%削減しつつ性能を向上させる仕組みを分析します。
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AIへの指示、丁寧さは逆効果か?プロンプトのトーンとLLM精度に関する論文解説

AIへの指示は丁寧な方が良い?最新論文によると、失礼なプロンプトほどLLMの精度が向上する結果が。その科学的根拠と、明日から使える効果的なプロンプト設計の原則を専門家が解説します。
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LLMは自力で研究問題を解決できるか? AIの科学的推論能力

LLMは自力で研究問題を解けるか?論文「AINSTEIN」に基づき、AIの純粋な科学的推論能力を厳密に評価した実験を解説。記憶か創造か、その本質に迫ります。
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Agentic Context Engineering – LLMが自己改善を続けるための新フレームワーク

論文解説:LLMが自己改善を続ける新フレームワーク「ACE」。既存手法の課題「コンテキスト崩壊」を克服し、小規模モデルでGPT-4.1超えの性能を達成した技術の核心を専門家が紐解きます。