カテゴリ: LLM

LLM 2025年12月4日

OpenAIのconfessionsでAIは正直になれるか

OpenAIのconfessionsは、AIに自分の誤りを認めさせる新手法です。謝罪や訂正を学ばせることで透明性と信頼を高め、安全性の向上も期待されます。設計や評価の工夫が鍵ですが、実用化が進めばAIとの信頼関係はより深まるでしょう。

OpenAI 大規模言語モデル 倫理・ガイドライン 透明性

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LLM 2025年12月3日

パリ発 Mistral 3が拓くAI新時代

パリ拠点のMistral AIが提示したMistral 3は、多サイズと多モーダル対応で企業と開発者の選択肢を広げます。今後の公式情報と実運用評価に期待です。

Mistral 3 MoE エッジ展開 オープンソースAI

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LLM 2025年12月3日

LLMは人と同じように友人を選ぶか？実験が示す傾向

最新研究は、LLM（大規模言語モデル）がネットワーキングで人間に似た“友人選び”の傾向を示す可能性を指摘しており、ChatGPTなどの活用時には透明性や倫理を踏まえた運用が重要だと伝えています。

LLM 自然言語処理 ガバナンス

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LLM 2025年12月2日

DeepSeekV3.2がGPT-5に迫る進化の中身

DeepSeekV3.2はGPT-5やGemini 3 Proに迫る性能を示し、AIMEやHMMTでの評価結果も注目されています。MITライセンスで公開され、128,000トークン対応やDSAによる推論コスト削減で開発と導入の選択肢が広がりそうです。

DeepSeekV3.2 GPT-5 長文処理 DSA MITライセンス

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LLM 2025年12月1日

ChatGPT-5は臨床で頼れるか？心理士の警告と課題

King's College LondonとAssociation of Clinical Psychologistsの調査は、OpenAIのChatGPT-5相当モデルが精神保健対話で示した改善点を明らかにし、専門家と開発者の協働や利用者教育の重要性を訴えています。

ChatGPT-5 対話型AI 医療活用 倫理・ガイドライン

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LLM 2025年11月28日

人間とAI、難解コードで共鳴する混乱

サール大学とマックス・プランクの研究で、難解コードに対し人間の脳活動と大規模言語モデルの不確実性が似た反応を示すことが示唆されました。教育やツール設計への応用が期待されます。

大規模言語モデル 不確実性 コード理解 教育活用

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LLM 2025年11月27日

AI誤記で揺れる起訴状問題と信頼回復策

カリフォルニア・ネバダ郡でAI作成の起訴状に誤記が見つかり撤回されましたが、この事例は人の検証や出典管理、監査体制の強化が進む契機となっています。

生成AI 自然言語処理 法的文書 出典追跡

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LLM 2025年11月24日

全面禁止は現実的でない？AIを守るガードレール設計

AIの全面禁止よりも運用ルール整備が実践的です。本稿はOpenAIやChatGPTの事例を参照しつつ、ガードレール設計、透明性確保、定期監査で安全と利便性を両立させる道筋を示します。

AIガードレール 生成AI 透明性 説明責任

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LLM 2025年11月24日

CritPtで読み解くGemini3ProとGPT-5の実像

CritPtによる最新評価は、Gemini3ProやGPT-5の現状と限界を明確に示し、研究現場でのAI活用や役割分担の実務的な指針を前向きに提供します。

Gemini3Pro GPT-5 CritPt 実務効率化 品質管理

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LLM 2025年11月22日

Google、5年でAI計算力を1000倍へ

報道によればGoogleは4〜5年でAIの計算力を約1000倍に拡大する計画を示しており、実現すればAI開発やサービスの加速に大きな期待が持て、企業や消費者にも影響が及ぶ可能性があります。

Google TPU 生成AI 政策動向

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LLM 2025年11月22日

GoogleのNested Learningが開く記憶の未来

GoogleのNested Learningは、階層的な更新でLLMの短期・長期記憶を同時に改善する新手法で、実験では文脈理解の向上が示され期待が高まっています。

Google ネスト学習 Hope CMS 継続学習

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LLM 2025年11月21日

GPT-5が研究者の日常を変える理由

OpenAIの報告書を基に、GPT-5が文献整理やデータ前処理、報告書の下書きを支援して研究の効率化を促す一方、透明性と検証体制の整備が今後の鍵になることを解説します。

GPT-5 大規模言語モデル 文献整理 データ前処理

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LLM 2025年11月20日

GPT-5.1-Codex-Maxで変わる開発現場

GPT-5.1-Codex-Maxは長期・大規模開発を想定したCodex系の新モデルで、推論強化とトークン効率の改善により生産性やコード品質の向上が期待されますので、まずは小規模な検証導入をおすすめします。

CodexMax コード補完 長期開発 トークン効率

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LLM 2025年11月19日

Antigravity公開プレビューと4原則の狙い

GoogleのAntigravity公開プレビューは、Gemini 3を中心にエージェント主導の非同期ワークフローと、信頼・自律・フィードバック・自己改善の4原則で検証可能な開発体験を目指します。

Gemini 3 Pro エージェント 大規模言語モデル 検証可能性

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LLM 2025年11月19日

DeepMind、シンガポールに新研究所を開設

DeepMindがシンガポールに新研究所を開設し、APACでの人材育成と産業応用を加速します。Geminiを含むモデルの現地適用と倫理配慮が同時に進む点が注目です。

DeepMind Gemini 大規模言語モデル 倫理・ガイドライン シンガポール

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LLM 2025年11月19日

Gemini 3が拓く検索と働き方の未来

GoogleのGemini 3は、検索やアプリを横断して作業を自動化する新世代のAIで、Visual LayoutやDynamic View、Gemini Agentを通じてエコシステム統合と開発効率を高め、企業の生産性向上に貢献する可能性があります。

Gemini 3 マルチモーダル 生成AI 業務自動化

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LLM 2025年11月18日

GeminiがICPC世界決勝で金メダル級の活躍

Gemini 2.5 Deep ThinkがICPC世界決勝で10問すべて正解し、金メダル級の実力を示しました。多エージェント学習と古典手法の組合せで難問を攻略し、開発現場や教育分野への応用期待が高まっています。

Gemini 2.5 多エージェント学習 強化学習 教育活用

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LLM 2025年11月16日

スケジュールで動くAIが生活を整える

GoogleのGeminiとOpenAIのChatGPTが、設定したスケジュールで自動に動く「Scheduled Actions」をWiredが紹介しました。便利さに期待が持てる一方、権限管理や誤実行対策など慎重な運用設計が重要です。

ChatGPT Gemini 予定実行 デジタル秘書 時間管理AI

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LLM 2025年11月16日

AIに“生涯記憶”を持たせる挑戦とその衝撃

Context Engineering 2.0は、AIに長期的な“記憶”を持たせる設計思想です。保存・更新・忘却を組み合わせ、対話の継続性や個別化を強化しますが、プライバシーや運用の課題も伴います。

セマンティックOS 長期記憶 コンテキスト管理 LLM

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LLM 2025年11月15日

OpenAI実験：スパース化がAIを解く鍵

OpenAIのスパース化実験は、内部接続を減らしてモデル挙動を局在化し、説明可能性を高める有望な手法を示しましたが、大規模適用には慎重な検証が必要です。

OpenAI 大規模言語モデル スパース化 解釈可能性 研究動向

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LLM 2025年11月15日

ChatGPTのemダッシュ、ユーザー単位で解消

OpenAIがChatGPTにユーザー単位でemダッシュの出力を制御する設定を導入しました。小さな表記の違いによる手戻りを減らし、実務の信頼性向上が期待されます。

ChatGPT 生成AI emダッシュ 校正効率 自動化ワークフロー

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LLM 2025年11月14日

ERNIE 5.0がGPT‑5に迫る理由

BaiduのERNIE 5.0はネイティブなマルチモーダル設計と商用＋オープンの二刀流戦略でGPT系に挑みますが、企業は性能・価格・ライセンスを自社データで検証し、用途に応じたハイブリッド運用を検討する必要があります。

ERNIE 5.0 GPT-5.1 マルチモーダル 企業導入 価格設定

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LLM 2025年11月14日

GPT-5.1で変わる開発現場の実務改善

OpenAIのGPT-5.1は推論速度、プロンプト再利用、コーディング支援を強化し実務での即戦力化を目指します。まずは小規模で挙動とコストを検証してください。

GPT-5.1 拡張プロンプトキャッシュ API 適応的推論 コーディング支援

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LLM 2025年11月13日

GPT-5とLlamaが露呈した方言バイアス

ヨハネス・グーテンベルク大学らの共同研究は、GPT-5やLlamaがドイツ語方言話者を系統的に低く評価する傾向を報告し、学習データの偏りや評価基準の見直し、追試と透明性の確保が急務だと結論づけています。

GPT-5 LLaMA 大規模言語モデル 方言バイアス 公平性

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LLM 2025年11月13日

1.5Bの逆襲：VibeThinkerが示した勝ち筋

VibeThinker-1.5Bは15億パラメータ級ながら数学やコードで大規模モデルに迫る成果を示しました。エッジ展開や低コスト運用に魅力があり、導入前には精度・堅牢性・ガバナンスの検証を推奨します。

VibeThinker-1.5B 大規模言語モデル ベンチマーク MITライセンス

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LLM 2025年11月12日

外部知識で学ぶAI：MetaのSPICE

MetaとNUSが提案したSPICEは、外部文書コーパスを使ってAIが自ら問題を作り学ぶ枠組みです。出題者と解答者の情報非対称性で検証可能な学習を促し、概念実証で性能改善が確認されました。

SPICE 大規模言語モデル 外部コーパス 根拠ベース学習

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LLM 2025年11月11日

出典公開でLLM評価が変わる理由――驚きの実態

出典を明かすとLLMの評価が左右される報告が出ました。文脈変化や学習データの偏り、アノテーション由来のバイアスが疑われ、教育や採用で公平性が損なわれる恐れがあるため、ブラインド評価や外部監査、判断に人間を残すハイブリッド運用が重要であり、早急な対応が求められます。

出典公開 LLM 公平性 学習データ偏り

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LLM 2025年11月10日

ChatGPTで結婚は無理？恋愛とAIの境界線

英ガーディアンの記事が紹介した「ChatGPTで見つけた」という一言が発端となり、誠実さや独創性を巡る価値観の違いが露出しました。結論は一つではなく、対話と透明性で合意を作ることが重要です。

ChatGPT 生成AI 倫理ガイドライン 恋愛とAI

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LLM 2025年11月10日

退役・離職の米軍従事者へChatGPT Plus無償提供

OpenAIは退役・離職の前後12か月以内の米国従軍者にChatGPT Plusを1年間無償提供し、履歴書の民間向け表現変換や模擬面接、学習プラン作成など移行支援を行いますが、出力の精度や機密性、1年という期限には注意が必要です

ChatGPT 履歴書作成 面接対策 教育計画 民間転職支援

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