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TLDR AI が紹介した PACE フレームワークは、非エージェント型ベンチマークの選抜データを用いた回帰モデルにより、高コストなエージェント型 LLM ベンチの評価結果を高精度で予測する。これにより評価コストを 99% 以上削減し、モデル開発と選択を支援している。
ストックマーク社は、自社プロダクト「Anews」の論文配信機能を例に、高速な価値提供・フロー効率の極大化・中期目線での開発速度維持の3点を実践している。