LLMの不確実性を解明！相互情報量で幻覚を検出する画期的手法とは？（2024-06）【論文解説シリーズ】

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複数のLLMが不確実性を克服し47%から94%への劇的な精度向上を実現（2024-11）【論文解説シリーズ】

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1ビットLLMの時代到来！？行列乗算不要の革新的アプローチを解説（2024-08）【論文解説シリーズ】

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論文解説ラジオ 第1回「To Believe or Not to Believe Your LLM」

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LLM開発の新たなパラダイムは「データ中心」その重要性を考える（2024-06）【論文解説シリーズ】

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マイクロソフト発表 1Mトークン処理を10倍高速化！LLMの高効率推論手法MInferenceとは？（2024-07）【論文解説シリーズ】

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解説102 相互情報量２

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LLMは人間レベルの質問を作れるのか？質問生成能力を6つの観点で徹底検証（2025-01）【論文解説シリーズ】

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AIが特徴量選択の常識を覆す！データなしで予測精度向上？（2024-07）【論文解説シリーズ】

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LLMの長文処理を2.5倍高速化！新手法DuoAttentionとは？（2024-10）【論文解説シリーズ】

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LLMの推論時計算量最適化が14倍大きなモデルを上回る衝撃の研究結果（2024-08）【論文解説シリーズ】

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【AI論文解説】AIが生成した画像の品質を\

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ブラウザだけで動くLLMの衝撃！性能80%を実現したWebLLMの全貌に迫る（2024-12）【論文解説シリーズ】

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AIは人間よりもLLMの応答エラーを見つけるのが苦手？最新のエラー検出ベンチマークが明らかにした驚きの事実とは（2024-04）【論文解説シリーズ】

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高度な問題を一般のパソコンでも解けるようにする　宇野 毅明

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