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OpenAIのo1-previewモデル、Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮

100万体のLLMエージェントによるシミュレーションを実験できる環境が登場

対話の中でユーザーの好みを学ぶ手法『CIPHER』　（プロンプトテンプレートあり）

専門家が作成したプロンプトと同等以上の性能を達成する自動プロンプト生成手法『Minstriel』

LLMの「自己対話」により複雑な問題の解決能力を飛躍的に向上させる手法『Iteration of Thought』

GPT-4oに”嘘をつく理由”を与えると正直さが約32.5%減少　LLMは役割に応じて”正直さ”が変化する

リアルなWindowsOS環境でのエージェント能力を評価する『WindowsAgentArena』およびエージェント『Navi（ナビ）』Microsoftが開発

ノーコードでLLMマルチエージェントを操る『AUTOGEN STUDIO』Microsoftが新開発

Self-Reflection（自己反省）がLLMのパフォーマンスに与える影響を網羅的に調査

100人以上の研究者が実験参加　LLMは人間より優れた研究アイデアを思いつくのか？