「誰を推測するか」から「購入の意味」へ――銀行規模のLLMプロファイリング
ユーザー単位のLLM推論を取引パターン単位へ置き換え、検索可能な属性データベースを構築する研究を、手法、評価、実運用、再現性から解説します。
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ユーザー単位のLLM推論を取引パターン単位へ置き換え、検索可能な属性データベースを構築する研究を、手法、評価、実運用、再現性から解説します。
CyberAgentの研究をもとに、取引パターン単位のLLM推論、属性DBの構築、公開データでの精度評価と銀行での運用上の制約を解説します。
AgiBot X1、OpenLoong、Humanoid-Gym、状態推定と最新の視覚歩行研究を軸に、急速な進歩を支えた基盤技術と、構造・制御・センシングを学ぶ順序を整理します。