LLMが血液型クイズに挑戦：Gemini 3.1 Proが輝きを放つresearch#llm📝 Blog|分析: 2026年2月23日 22:16•公開: 2026年2月23日 22:05•1分で読める•r/deeplearning分析この記事は、さまざまな大規模言語モデル（LLM）が、遺伝学に基づいた推論問題にどのようにアプローチしているかの興味深い違いを浮き彫りにしています。 「思考モード」などの高度な機能を備えたLLMでさえ、一見単純な論理に苦労することがわかるのは刺激的です。 Gemini 3.1 Proの成功は、推論能力における将来の進歩の可能性を示しています。重要ポイント•LLMは、血液型に関する簡単な遺伝学的な質問でテストされました。•Gemini 3.1 Proは、質問に正しく答えた唯一のLLMでした。•他のLLMは誤った仮定を示し、問題解決能力を妨げました。引用・出典原文を見る"正解は「いいえ」です"Rr/deeplearning2026年2月23日 22:05* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Toyota Revamps Engineering with Backlog AI: A Smart Database of On-the-Job Insights新しい記事Japan Aims to Become a World Leader in AI Adoption関連分析researchAIの一時停止: 大規模言語モデルの未来への一瞥2026年2月24日 00:01researchAIの性能評価を解き明かす：LLM評価指標ガイド2026年2月23日 23:15researchAIエージェントのコンテキスト管理を再考：ReActとRalph Loop2026年2月23日 23:15原文: r/deeplearning