大規模言語モデル

2026年1月、AIと深層学習が進化を続ける中、マルチエージェントシステムの信頼性評価法が注目されています。本記事では、最新の研究である「When Agents Fail to Act: A Diagnostic Framework for Tool Invocation Reliability in Multi...

人工知能（AI）と機械学習の進展により、マルチエージェントシステムは急速に進化しています。特に、大規模言語モデル（LLM）を活用したシステムは、さまざまな分野での応用が期待されています。しかし、これらのシステムが実際にどの程度信頼性を持つのかは、まだ十分に評価されていないのが現状です。本記事では、2026年1月に...

希少病は、一般的には知られていないが、多くの人々の健康や生活に影響を与える病気です。アメリカでは、約10人に1人が何らかの希少病を抱えているとされています。しかし、これらの病気の診断は非常に困難であり、医療現場では多くの課題が残されています。本記事では、希少病診断におけるAI、特に深層学習の活用法を探ります。最近...

近年、AI（人工知能）と機械学習の進展は目覚ましく、特に深層学習における革新が注目されています。2026年1月に発表された論文「Reasoning in Action: MCTS-Driven Knowledge Retrieval for Large Language Models」では、大規模言語モデル（LL...

近年、AIと機械学習の進化は目覚ましく、特に深層学習の分野では新たな技術が次々と登場しています。本記事では、2026年1月に発表された「Reasoning in Action: MCTS-Driven Knowledge Retrieval for Large Language Models」について詳しく解説し...

AI技術の進化に伴い、言語モデルの性能を測定する方法も多様化しています。特に、信頼性や安定性といった堅牢性を評価することが、実用的なAIシステムを構築する上で不可欠です。本記事では、最新の論文「The Drill-Down and Fabricate Test (DDFT)」に基づき、AI言語モデルの認識的堅牢性...

AI（人工知能）や機械学習、深層学習の進展に伴い、言語モデルの評価方法も進化し続けています。特に、モデルの堅牢性を測る新たな手法として注目を集めているのが「Drill-Down and Fabricate Test（DDFT）」です。本記事では、DDFTの概要とその重要性、さらに実際の使用方法について詳しく解説し...

近年、医療分野におけるデータ管理や患者記録の処理は、AI（人工知能）や機械学習、深層学習の進展により大きな変革を迎えています。特に、手動での患者記録のレビューは時間がかかり、リソースを多く消費する作業として知られています。本記事では、2025年12月に発表された研究「Leveraging LLMs for Str...

医療分野において、非構造化患者記録からのデータ抽出は、研究や診断において非常に重要な作業です。しかし、手動でのチャートレビューは時間とリソースを大量に消費するため、効率的な方法が求められています。2025年12月に発表された論文「Leveraging LLMs for Structured Data Extrac...

2025年12月に発表されたAI関連の新しい研究論文「モナドベースのクローズアーキテクチャ」は、大規模言語モデル（LLM）の内部メモリの制御方法に革命をもたらす可能性を秘めています。本論文では、人工年齢スコア（AAS）を利用して、LLMが持つ「自己類似」行動を原則的かつ透明な方法で監査できる新しいフレームワークを...