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研究論文

科学的な記事では、著者の研究の質問、方法、データおよび結論を示します。このリストは、人工知能やエージェントシステムを勉強するときに相談する作品を集めています。

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参考文献

Interpretable Context Methodology: Folder Structure as Agentic Architecture
ヴァン・クリフ & マクダーモット · arXiv 2603.16021 · 2026
エージェントのアーキテクチャとしてフォルダ構造を使用するよう提案する。AIでワークスペースの組織にこのアプローチを適用
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Attention Is All You Need
Vaswani ら. · arXiv 1706.03762 · 2017
現在の言語モデルのほとんどによって採用される変圧器の建築を、示します
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Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Wei ら。 · arXiv 2201.11903 · 2022
中間ステップの例が、タスクの推論におけるモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを評価する
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Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
劉らら。 · arXiv 2307.03172 · 2023
長い文脈内の情報の位置がモデルの能力にどのように影響するかを測定し、それを見つける
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ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
ヤオら。 · arXiv 2210,03629 · 2022
外部ツールや環境での操作で、推論ステップを切り替える提案
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Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Lewis ら. · arXiv 2005.11401 · 2020
回答を作成する前に外部ソースを検索してテキスト生成を組み合わせる
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Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
ベイら. · arXiv 2212.08073 · 2022
言語モデルの動作を導くために書かれた原則の使用を評価する
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これらは私の個人的なコレクションです。

帰りの家

Interpretable Context Methodology: Folder Structure as Agentic Architecture

Attention Is All You Need

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback