深堀り解説

LLMの均質な回答が良いか悪いかはタスクで決まる

JSONなどの構造化出力はLLMの質にどう影響するか

Copilotサービスを使う上で気を付けたいプロンプトインジェクションによる機密情報漏洩リスク

中小企業におけるLLM導入を安全なものにするための原則とフレームワーク

LLMの誤拒否はいつ起きる　ペルソナ・タスク・プロンプト・モデルの影響

商用LLMのAPI利用とオープンソースLLMのオンプレ運用の損益分岐を、ハード・電力・性能から考える

LLMが仕事のタスク・生産性・労働需要に与える影響

LLMを組み込んだ実システムでどの脅威に対処すべきか、どこに防御を置くか

再現性のある人間行動シミュレーションへ　LLMのふるまいを数値で制御する

「人が語るときに頭の中で何が起きているか」LLMを使って分析した結果