プロンプト・LLM活用 GPT-5.3-Codex：推論の効率化と自律的デバッグ能力によるSWE-bench Pro SOTAの達成
{ "style": "technical_authoritative", "audience": "researchers_and_engineers", "key_mechanisms": , "sota_context": "SWE-...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 PromptWizardとAgent Lightningは何が違う？ ― プロンプト最適化とエージェント学習を混同しない
Microsoft ResearchのPromptWizardとAgent Lightningは目的が異なります。前者はプロンプト最適化、後者はAgent Harnessを使った強化学習で、使いどころを分けて整理します。
プロンプト・LLM活用 1万字のインタビューから技術記事へ ― 抽出・構成・執筆・校正を分ける
長いインタビューや議事録を一度に記事化させず、事実抽出、構成、本文執筆、校正を分離して進める方法を整理します。各段階の中間成果物を残すことで、抜けや捏造を確認しやすくします。
プロンプト・LLM活用 AIボット専用SNS「Moltbook」で露呈したAPI管理の脆性：高額請求とプロンプト・インジェクションの脅威
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。AIボット専用SNS「Moltbook」で露呈したAPI管理の脆性：高額請求とプロンプト・インジェクションの脅威AI同士が対話する新SNS「Moltbook」に...
プロンプト・LLM活用 複雑な推論を突破する「思考の構造化」プロンプト実装ガイド：主要34手法の精髄を統合
- ToT (Tree of Thoughts): 複数の思考パスを並列に生成し、評価・選択する手法。- GoT (Graph of Thoughts): 思考をグラフ構造で捉え、結合やループを許容する手法。- Self-Refine: 出...
プロンプト・LLM活用 プロンプトから「コンテキスト設計」へ：外部知識を統合する高精度情報抽出エンジンの構築
{ "focus": "Context Engineering for LLMs", "techniques": , "target_models": , "version": "1.0.0"}本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整...
プロンプト・LLM活用 LLMの「人格」を設計する：LoRA/MoRAとRAGを組み合わせた高度なキャラクター構築技術
執筆スタイル：専門性と読みやすさを両立したテクニカル・ライティング。語彙：正確な技術用語を使用しつつ、初学者向けに補足を付記。構成：結論から先に述べ、視覚的要素（Mermaid, Table）を積極的に活用。信頼性：2024年現在の最新論文...
プロンプト・LLM活用 高度な推論を誘発する多角的思考プロンプト：水平・逆転・類推の統合設計
{ "expert_role": "Prompt Engineering Specialist", "focus": "Advanced Reasoning (Lateral, Reverse, Analogical Thinking)",...
プロンプト・LLM活用 Chain-of-Thought (CoT) を活用した複雑な論理推論タスクのプロンプト最適化
Gemini 1.5 Pro等の最新モデルの特性を活かし、Chain-of-Thought（CoT）とFew-shotプロンプティングを組み合わせた推論精度の最適化プロセスを設計します。論理的飛躍を防ぐための構造化指示と、LLM-as-a-...
プロンプト・LLM活用 LLM時代のデータエンジニアリングを再定義する新フレームワーク「DataFlow」
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。LLM時代のデータエンジニアリングを再定義する新フレームワーク「DataFlow」【要点サマリ】LLMパイプラインにおけるデータ前処理、評価、自動フィードバック...