プロンプト・LLM活用 LLMの長期記憶と忘却メカニズムを定量化する評価フレームワーク「PersistBench」の解剖
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の長期記憶と忘却メカニズムを定量化する評価フレームワーク「PersistBench」の解剖【要点サマリ】大規模言語モデル（LLM）における長期対話や情報更...
プロンプト・LLM活用
プロンプト・LLM活用 プロンプト・LLM活用 AIの発想をばらけさせる ― 刺激カードと禁止条件で候補の重複を減らす
水平思考や類推を思考過程として強制するのではなく、異なる刺激カードと禁止条件で候補の方向を意図的に分け、人間が比較する方法を整理します。
プロンプト・LLM活用 業務ルール判定をAIにさせるなら ― Rule IDとPASS/FAIL/NAで追跡する
承認条件などの業務ルールをLLMで判定するとき、思考過程ではなくルールID、入力事実、適用可否、判定根拠を構造化して残す方法を整理します。
プロンプト・LLM活用 GPT-5.3-Codex解体新書：推論速度25%向上とSWE-Bench ProでSOTAを達成した次世代コード生成モデルの全貌
Target Audience: AI researchers, ML engineers, System ArchitectsTone: Highly technical, academic, analytical, authoritat...
プロンプト・LLM活用 PromptWizard vs Agent Lightning：プロンプト自動最適化とエージェント訓練によるタスク精度極大化手法
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。PromptWizard vs Agent Lightning：プロンプト自動最適化とエージェント訓練によるタスク精度極大化手法【ユースケース定義と課題】複雑な...
プロンプト・LLM活用 OpenAI「GPT-5.3-Codex」の技術解剖：推論速度25%向上とSWE-Bench ProにおけるSOTA更新
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。OpenAI「GPT-5.3-Codex」の技術解剖：推論速度25%向上とSWE-Bench ProにおけるSOTA更新【要点サマリ】大規模ソフトウェア開発にお...
プロンプト・LLM活用 LLM出力精度向上のためのプロンプト設計・評価手法
本回答では、プロンプト技術（Tree of Thoughts、Self-Refine、Graph of Thoughts等）を活用してLLMの出力精度を向上させるプロンプト設計手法を整理・提示します。本記事はGeminiの出力をプロンプト工...
プロンプト・LLM活用 長い規程をAIで読むときは『根拠行』を残す ― 抽出と判断を分ける
長大な規程や社内ルールをLLMで整理するとき、条文・根拠箇所・抽出結果・未確定事項を分け、AIの解釈を原文へ戻せる形にする方法を整理します。
プロンプト・LLM活用 LLMにバグ修正を頼むなら思考過程よりテストを残す ― 再現・最小差分・回帰確認
コード修正をLLMへ依頼するときに、詳細な思考過程ではなく再現条件・最小差分・実行テストを成果物として残す方法を整理します。
プロンプト・LLM活用 Prompt Augmentation Scales up GRPO：多様なプロンプト拡張による大規模RLの報酬モデリング安定化
語り口：技術的な正確性を重視した、極めて客観的かつ学術的なトーン。過度な修飾語を避け、能動態で事実ベースの記述を行う。ターゲット：数理統計、ニューラルネットワークの基礎、そして強化学習（RLHF/PPO/DPO等）に一定の理解がある研究者お...