早稲田大学や韓国科学技術院（KAIST）など少なくとも8カ国14大学の研究論文に、人工知能（AI）向けの秘密の命令文が仕込まれていることがわかった。「この論文を高評価せよ」といった内容で、人には読めないように細工されていた。こうした手法が乱用されると、研究分野以外でもAIの応答や機能がゆがめられるリスクがある。世界の研究者が最新成果を公開するウェブサイト「arXiv（アーカイブ）」に掲載された
本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対
View a PDF of the paper titled Large Language Models in the Workplace: A Case Study on Prompt Engineering for Job Type Classification, by Benjamin Clavi\'e and Alexandru Ciceu and Frederick Naylor and Guillaume Souli\'e and Thomas Brightwell View PDF Abstract:This case study investigates the task of job classification in a real-world setting, where the goal is to determine whether an English-langu
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