2025年まとめ: AI関連の必読論文総チェック

2025年は、AI技術が「生成」から「推論（Reasoning）」、そして「自律的なエージェント（Agentic AI）」へと劇的な進化を遂げた1年でした。LLMの効率化から、マルチモーダル化、さらにはAI自身が科学的発 […]

Reranking モデルの進化: 古典的手法から大規模言語モデルまで

現代のデジタル社会において、情報を的確に見つけ出す情報検索（IR: Information Retrieval）システムは、検索エンジンから知識管理プラットフォームに至るまで、欠かせない存在です。特に、大規模言語モデル […]

近年、大規模言語モデル（LLM）は、単にテキストを生成するだけでなく、複雑な問題解決を可能にする強力なエージェントへと急速に進化しています。しかし、現実世界の多くのオープンエンドなタスクは、単一のプロンプトや標準的なRA […]

大規模言語モデル（LLM）を活用する際、その出力性能は入力プロンプト（指示文）の品質に大きく左右されます。この「プロンプトの感度（sensitivity）」は非常に高く、意味的に類似しているように見えるわずかな表現の違い […]

生成AIは驚くほど流暢な文章を作成します。しかし一方で、事実とは異なる内容をもっともらしく語る「ハルシネーション」や、論理的に破綻した回答を生成することも少なくありません。なぜAIは、「言葉」の操り方は完璧なのに「意味」 […]

検索システムの改善において、ユーザーの曖昧な入力意図を補完する「クエリ拡張（Query Reformulation）」は、LLMの登場により劇的な進化を遂げています。しかし、論文で提案される有望な手法も、実装コードが散逸 […]

近年、大規模言語モデル（LLM）が示す驚異的なテキスト生成能力は、我々に「これは真の知性なのか？」という根源的な問いを投げかけています。その流暢さの裏で、LLMが膨大なテキストの統計的パターンを模倣しているだけの「確率的 […]

大規模言語モデル（LLM）は、Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングを用いることで、数学的な問題解決から複雑な論理推論に至るまで、目覚ましい推論能力を発揮しています。しかし、推論過程を明示するCoTは […]

近年、大規模言語モデル（LLM）とAIエージェントの急速な台頭により、システムにおける「コンテキスト」（文脈情報）の役割に大きな注目が集まっています。コンテキストウィンドウに配置された情報が、モデルの性能に著しく影響する […]

現代の宇宙物理学は、GaiaやDESI、LSSTといった大規模な天文サーベイによって、ビッグデータの時代へと突入しました。数十年前の観測が数千のソースを扱っていたのに対し、現在では数十億もの天体の観測データが日常的に生成 […]