AI・機械学習用語集

進化的アルゴリズム（遺伝的アルゴリズム・進化戦略）を用いてニューラルネットワーク構造を探索するNAS手法。個体群の突然変異・交叉・選択を繰り返し、世代を重ねて最適なアーキテクチャを進化させる。

データの次元削減や特徴抽出に使用されるニューラルネットワーク。入力を圧縮して再構築する。

2023年Richards (Significant Gravitas)発表AutoGPT・Industry-leading autonomous LLM agent framework + Industry-leading first viral LLM agent + Industry-leading 150k+ GitHub stars + Industry-leading goal-driven autonomous task execution。

2024年成熟AutoGPT・Industry-leading goal-driven autonomous agent + Industry-leading Auto-GPT plugin system + Industry-leading 165,000+ GitHub stars + Industry-leading Significant Gravitas AutoGPT MIT goal-driven autonomous agent 2024。

Toran Bruce Richards 2023年3月発表自律 AI Agent。GPT-4 + Web 検索 + 自己批判ループで複雑タスク自動実行・GitHub Star 175k+

Microsoftが開発したオープンソースのマルチエージェントフレームワーク。複数のLLMエージェントが会話形式で協調し、コード生成・実行・デバッグなどの複雑なタスクを自律的に解決する。

Microsoftが開発したマルチエージェントLLMフレームワーク。複数のAIエージェントが会話を通じて協力してタスクを解決する「会話型マルチエージェント」アーキテクチャを採用。

Microsoftが開発したマルチエージェントフレームワーク。複数のConversableAgentが対話を通じてタスクを協調解決し、コード実行・デバッグ・テストを自律的にループするエージェントシステムを構築できる。

Microsoft Research が開発したマルチエージェント会話フレームワーク。複数のLLMエージェントが会話形式で協調・議論・タスク実行する仕組みを提供し、コード生成・数学問題・リサーチ等の複雑なタスクを自動化する。2024年にv0.4で大規模リアーキテクチャ。

AutoGenはMicrosoft Researchが開発したマルチエージェントフレームワークで、会話ベースのエージェント間通信によりコード生成・データ分析・問題解決などの複雑なタスクを自動化する。GitHub Star 68,000超の最も人気のあるMASフレームワーク。

2024年Microsoft Research発表AutoGen v0.4・Industry-leading multi-agent conversation framework + Industry-leading code execution agents + Industry-leading 35,000+ GitHub stars + Industry-leading Microsoft Research AutoGen MIT multi-agent conversation framework 2024。

2023年Microsoft Research発表AutoGen・Industry-leading multi-agent conversation framework + Industry-leading agent-to-agent conversation + Industry-leading Microsoft research-grade + Industry-leading 30k+ GitHub stars。

マルチエージェントフレームワーク。Microsoft Autogen 0.4(Python・Conversation-based・AgentChat)・CrewAI(Role-based・Sequential/Hierarchical・Process)・LangGraph(Graph-based・LangChain)・MetaGPT(SOP・Software Company simulate)・Swarm(OpenAI Cookbook experimental)・AgentNetwork・Phidata・BabyAGI・AutoGPT(legacy)・SuperAGI・Devin AI・2026年Claude Agent SDK + Subagents主流、Enterprise採用拡大。

Liu et al.（2023）が提案した人間が読める自然なjailbreak promptを自動生成するLLM攻撃手法。GCGが意味不明なsuffixを生成するのに対し、AutoDANは遺伝的アルゴリズムで自然言語として読めるjailbreak promptを進化させる。perplexity filterをバイパスできる。

Overfitting（オーバーフィット）は、人工知能（AI）や機械学習において避けて通れない課題であり、モデルの汎化性能を大きく損なう可能性のある現象です。本稿では、Overfittingの基本概念から、具体的な種類、選択・購入ガイド、実際の取り扱い方法までを網羅的に解説します。PC自作に関わるAI・機械学習の応用例にも触れながら、初心者から上級者まで理解を深めることを目指します。

オープンソースのLLM強化学習訓練フレームワーク。PPO・GRPO・DPO・KTO等のRL/Preferenceアルゴリズムを統一的に実装し、DeepSpeed ZeROとvLLMを組み合わせて7B〜70B規模モデルのポストトレーニングを容易にする。

2015年Sam Altman + Elon Musk + Greg Brockman + Ilya Sutskever等7人共同創業OpenAI。米国SF + Pro Famous Non-profit→For-profit Pivot + Pro GPT-3 2020 + Pro ChatGPT 2022-11-30 Pro Mainstream革命 + Pro GPT-4 2023-03 + Pro o1/o3 2024-2025 + Pro Microsoft連携 + Pro Mainstream LLM業界Top独占代表機。

OpenAIが2025年4月に一般公開した最上位推論モデル。ARC-AGI-1で87.7%を達成し、PhD水準の科学・数学・コーディング課題を自律的に解く能力を持つ。

OpenAIが2025年4月にo3と同時リリースした軽量高速推論モデル。入力$1.10/1Mとo3の約9分の1のコストで、数学・コーディング性能はo1-proを上回る費用対効果特化型。

OpenAI 2024年発表の Agent 開発 SDK。Swarm (実験版) → Agents SDK 商用版・Python + JS 対応・「OpenAI 公式エージェント開発主流 SDK」.