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顧客サポートとして実装されていたチャットAIが誤った情報を流してしまい、会社の評判に悪影響を与えたことがわかりました。IT関係者は「全面的にAIに頼るのもよくない」と、この話を教訓として捉えています。 Cursor’sAI glitch triggers viral fallout—and raises questions about chatbot reliability | Fortune https://fortune.com/article/customer-support-ai-cursor-went-rogue/ サポートAIに問題が発生したのはAIスタートアップのAnysphereです。AnysphereはAIによるコード生成や文章生成を標準機能として組み込んだエディター「Cursor」を展開して年間売上高1億ドル(約145億円)に達するなど著しい成長を遂げている企業で、A
Responsibility & Safety FACTS Grounding: A new benchmark for evaluating the factuality of large language models Published 17 December 2024 Authors FACTS team Our comprehensive benchmark and online leaderboard offer a much-needed measure of how accurately LLMs ground their responses in provided source material and avoid hallucinations Large language models (LLMs) are transforming how we access info
Even the most advanced language models, like Claude, can sometimes generatetext that is factually incorrect or inconsistent with the given context. This phenomenon, known as “hallucination,” can undermine the reliability of yourAI-driven solutions. Thisguide will exploretechniques to minimize hallucinations and ensure Claude’s outputs are accurate and trustworthy. Basic hallucination minimizat
安野たかひろ事務所技術チームで活動している角野です。普段は機械学習や自然言語処理関連の仕事をしています。 安野とは大学時代の学科の同級生で、彼が創業したBEDORE（現・PKSHA Communication）で一緒に働いていた縁もあり、技術面で今回の選挙活動をサポートしています。 私はAIあんのの開発を担当しており、特に次の3点の開発に携わっています。 返答生成ロジックの開発 返答生成に用いるデータの整備音声合成 今回の記事では、1点目の返答生成ロジックについて解説します。システムの全体像については伊藤の記事でも解説されていますが、返答生成部分の技術により焦点を当てた記事となります。 返答生成フローについて返答生成は次の4つのパートで構成されています。 知識検索 知識のフィルタリング・リランキング 返答生成 ハルシネーションチェック 返答生成フローの全体像返答生成フローの設計思想全体
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A Sora-generated video of the Glenfinnan Viaduct, incorrectly showing a second track whereas the real viaduct has only one, trains traveling on the right instead of the left, a second chimney onits interpretation of the train The Jacobite, and some carriages much longer than others In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination (also called confabulation
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