深堀り解説

推論特化型LLMの意外な弱点を探る

ソフトウェア仕様のあいまいさを突くLLMによるテスト生成の手法　極端ケースを活用

LLMアプリ開発におけるプロンプトエンジニア作業実態の調査結果

LLMの精度が変わるのはプロンプト内の「情報の位置」のせいかもしれない

AIコーディングを活用したデザインのプロトタイピング高速化　バイブコーディング時代のユーザー中心設計

社会にAIがうまく馴染むための「アライメント」とは何か　主な手法も整理

要件定義前のインタビュー、LLMがどれほど役立つか？プロンプトの工夫と評価結果

LLMアプリ開発で知っておきたいリスク分布　モデルやデータセットの依存関係から見えてくるもの

キャラクターなりきりLLM対話を実現するための設計とステップ　微調整は使わない

LLMペルソナプロンプトの細かい設計が出力に与える影響を詳しく検証