インタラクティブ学習：フィードバックでLLMを革新research#llm🔬 Research|分析: 2026年2月19日 05:02•公開: 2026年2月19日 05:00•1分で読める•ArXiv AI分析この研究は、大規模言語モデル (LLM) が学習する方法を変革する、エキサイティングな新しいフレームワークを紹介しています！インタラクティブなインコンテキスト学習を訓練可能なスキルとして扱うことで、モデルは言語フィードバックから学習する能力を劇的に向上させることができ、より適応性の高い効率的なAIシステムにつながる可能性があります。重要ポイント•この研究は、インタラクティブなインコンテキスト学習を訓練可能なスキルとして扱う、新しいフレームワークを提案しています。•この方法で訓練されたモデルは、言語フィードバックから学習する能力を大幅に向上させます。•このアプローチは、さまざまなドメインで堅牢なアウトオブディストリビューション一般化を示しています。引用・出典原文を見る"次に、我々のアプローチで訓練されたモデルが、言語フィードバックからインタラクティブに学習する能力を劇的に向上させることを実証します。"AArXiv AI2026年2月19日 05:00* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Mirror AI Shatters Endocrinology Exam, Outperforming LLMs with Evidence-Based Reasoning新しい記事Code Compression Breakthrough: LLMs Excel Where Math Struggles関連分析researchAnthropic、AIエージェントの権限を調査：AIインタラクションの未来を解き明かす2026年2月19日 06:30researchMirror AI、内分泌学試験でLLMを圧倒、エビデンスに基づいた推論で成功2026年2月19日 05:02researchLLMが採点に優れる：教育の新時代到来2026年2月19日 05:02原文: ArXiv AI