Coffee is a plant-based beverage made from processed coffee beans. Its flavour and composition vary based on the bean type, ripeness, processing, roasting, and brewing methods1. Key phytochemicals in coffee include alkaloids (like caffeine), (poly)phenols (such as phenolic acids), diterpenes, and melanoidins formed during roasting1,2. Moderate coffee consumption is associated with various health b

OpenAIがGPT-5.2を搭載した無料のAIワークスペース「Prism」を2026年1月28日から公開すると発表しました。Prismは研究者が研究の執筆や共同作業を行なうための環境で、下書き作成や改訂、共同作業、出版準備を、単一のクラウドベースかつLaTeXネイティブなワークスペースで行うことができます。 Prism | OpenAI https://openai.com/ja-JP/prism/ Prism のご紹介 | OpenAI https://openai.com/ja-JP/index/introducing-prism/ Prismは長文の科学論文執筆に適したクラウドベースのLaTeXワークスペースで、ローカルへのインストールや環境管理、ツールの切り替えは不要。もともとはOpenAIが買収したクラウドベースのLaTeXプラットフォーム「Crixet」を基盤としており、Pr

注意事項 IEEE等の学会では、AI生成コンテンツの使用について厳格な開示義務があります。本記事の内容を参考に学会投稿を行う場合は、必ず該当学会のガイドラインを確認し、適切な開示を行ってください。 IEEE Guidelines for AI-Generated Text また，大学によっては学位論文への利用がダメなところもあるため、確認を行ってください。 tl;dr Claude Codeはプログラミング用だが、CLAUDE.mdを使えば論文執筆にも活用可能 学術論文特有の文体ルール（断言的表現回避、受動態使用等）をCLAUDE.mdに記述 人間が構成・方向性を決定（3割）、AIが中間品質を担保（7割は最終的に人間が調整） 重要：AIは責任を持たないため、最終品質保証は人間が必須 はじめに 修士論文執筆でClaude Codeを使ってみました。Claude Codeはプログラミング支援ツ

こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (

本記事は、DeepSeek-R1の論文とDeepSeekMathの論文を読んだ私の理解をもとに記載しています。 本論文で使われている技術に関しては、ある程度の知識を持っているので、大きくは外していないとは思いますが、私の主観も入っている部分もありますので、ご了承ください。 また、DeepSeek-R1の論文が公開される前に、小型モデルに対して同様の実験（強化学習）をしていたグループがあるようです。 そちらのレポートは下記になります。 意図せず、DeepSeek-R1-Zeroの再現実験のようなレポートになっていますが、レポートの著者はDeepSeek-R1論文の公開前から実験していると主張しています。 こちらも非常に興味深かったため紹介です。 本論文の興味深いところ 本論文は、大きく分けて3つの構成でできています 強化学習による思考能力の強化 LLM（DeepSeek-V3-Base）に対

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は K3 Advent Calendar 2024 23日目の記事です 本記事では、趣味がSurveyで毎日論文漬けの僕から、論文の探し方・読み方のTipsを伝授します！ もちろん、研究分野によっても論文の書き方や特徴は変わってきます！基本的に普遍的なことを書くつもりですが、僕の専門であるコンピュータサイエンス・機械学習・コンピュータビジョン・自然言語処理の分野に依存した部分もたたあると思います！あくまで参考程度に、もし指導教員の話とコンフリクトしたら、そちら優先してマージしてください！ この記事を読んでる人の中には、来年度から研

先日こんなことを放言したら、思いの外結構伸びてしまったのでした。 「生成AIが博士号レベルの高度な課題解決や推論が出来る」ようになったら、その出力が正しいかどうかを判定できるのは同レベルの専門人材だけなので、そういう人材の需要が逆に高まる気がしている。それはプロの研究者が論文中で捏造や改竄をしても、プロの研究者でないと見破りづらいのと同じかと— TJO (@TJO_datasci) 2024年9月19日 ということで、今回も相変わらずネタ切れでブログに書くことがないので完全に与太記事ですが「生成AI（というかLLM）の推論がどんどん高度になることで逆にユーザーの側に高度なスキルが必要になる」とはどういうことかを、簡単なケーススタディと共に何となく書き綴ってみようと思います。 正解を知った上で生成AIに推論させるケース 正解がいまいち分からない中で生成AIに推論させるケース 生成AIの推論が

本記事はNotebookLMを使った医学研究論文のレビュー方法について、実践的な知識を提供します。以下のような情報が得られます。 NotebookLMの概要と特徴について NotebookLMを使って複数の医学研究論文をレビューする方法が分かります。具体的なプロンプトの例も提示されています。 NotebookLMの長所（正確性）と短所（回答の制限、アップロード数の制限など）について NotebookLMを効果的に活用するためのTips（論文数の制限、ピン留めによる保存など） NotebookLMの概要NotebookLMは、Googleが開発した革新的な生成AIサービスです。ユーザーが指定したデータを基に、AIが回答や要約を行うことができます。2024.6.9時点では無料で使えますが今後有料化の可能性はあるかもしれません。最新のモデルであるGemini 1.5 Proが利用されており、10

2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第50回目は、生成AI最新技術の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ Soraに匹敵する動画生成AI「KLING」登場。中国のショート動画アプリ開発チーム「快手」が手がける> アリババグルーブが開発するオープンソースな大規模言語モデルの新バージョン「Qwen 2」登場 ラベルなし静止画の学習だけ、ビデオ内の動く物体を検出・追跡できるモデル「MASA」 相手が話している適切なタイミングで同時翻訳するAIモデル「StreamSpeech」 OpenAIが大規模言語モデルの中身を理解するモデルを発表。GPT-4の中身は1600万の特徴を持つ Soraに匹敵する動

生成AI（人工知能）を含む最新のAI研究動向を知るため、世界中の研究者やエンジニアが参照しているのが、論文速報サイト「arXiv（アーカイブ）」である。米OpenAI（オープンAI）や米Google（グーグル）などAI開発を主導するIT企業の多くが、研究成果をarXivに競って投稿している。 そんなarXivの投稿論文から、2024年5月（1日～31日）にSNSのX（旧Twitter）で多く言及されたAI分野の注目論文を紹介する。調査には米Meltwater（メルトウォーター）のSNS分析ツールを利用した。対象はXの全世界のオリジナル投稿、コメント、再投稿、引用投稿である。調査は、日経BPが2024年1月に新設したAI・データラボの活動の一環として実施した。 Transformer並みの拡張性をLSTMで実現 5月に最も多く言及された論文は、オーストリアの研究チームが発表した「xLSTM:

Cover Story：フェイクニュース？：オンラインの誤情報がもたらす脅威を探る 2024年6月6日 Nature 630, 8015 オンラインの誤情報は、社会の基盤を脅かし、意見の対立を招き、選挙の安定性さえも損なわせるものとして取り上げられることが多い。今週号では、誤情報の弊害を調べ、その真のリスクを評価しようとする論文と記事がいくつか掲載されている。D Lazerたちの論文では、2021年1月に米国連邦議会議事堂で発生した暴力的事件を受けて、ツイッターが誤情報の発信者7万人をプラットフォームから排除したことの影響が検証されている。W Ahmadたちは別の論文で、広告収入と誤情報の関係について調査している。U EckerたちによるCommentでは、誤情報が民主主義や選挙にもたらすリスクが論じられており、それに続くK GarimellaとS ChauchardによるCommentで

本記事はnoteに記載した記事に加筆修正を加えたものです。 2023/12/31 2024/5/23 追記 2025/4/20 一部修正 2026/1/11 追記 10年スパンでの論文執筆の考え方 研究者として生活していく上で、学術論文は1本でOKというわけにはいかず、分野ごとで数字の大小はあるでしょうが、数十本オーダーで書いていくことになります。学術論文１本を書く上での心得みたいなものは様々な記事がありますが、なかなか十年単位の話はないので書いてみようと思いました。ここでは、制御工学の研究を博士の3年間、国立大学の教員16年間行ってきた中での複数論文を書いていく実体験を中心に、10年スパンでの研究論文の書き方やコツを紹介したいと思います。 ちなみに、LaTeXによる論文執筆の記事も書いていますのでこちらもよかったらご覧ください。 10年スパンでの論文執筆の考え方 著者の実績 論文執筆時の

（2025年10月24日追記） ChatGPT Altasブラウザの登場により、Paper Interpreterと論文管理ツール「Paperpile」を組み合わせた論文読解＆管理がめちゃくちゃ便利になりました！ 現段階での論文読解＆管理の決定版だと思うので、ぜひご利用ください！☺️ 【ChatGPT Atlasブラウザによる論文読解決定版！】 これは凄いです！ ChatGPT AtlasブラウザでPaperpileを開く →ChatGPTタブでPaper Interpreter起動 →要約結果を論文PDFに貼り付け その後もPaper Interpreterとのやり取りを全てメモとして保存できる！ 現段階における論文読解の決定版です！！ pic.twitter.com/l2tDmA8QMO — Daichi Konno / 紺野 大地 (@_daichikonno) October 24

研究とは何かについて，これから研究をすることになった学生や研究について知りたい人向けに書いていきます．吉田が学生時代に読めたら良かったな，という観点で書いていきます． （書き終わったのですが，すみません，かなり長くなってしまいました．ただ具体的なイメージも持ってもらうにはこれぐらい書くのが重要かと思ってます．是非読んでもらえるとありがたいです！） そもそも研究って何？研究とは，新しい知を生み出すことです．東京大学憲章の学術における「真理の探究と知の創造」という表現は，研究の定義として記載されているわけではないですが，コンパクトに研究のポイントが書かれているように感じていて，好きな表現です． 研究で培った力はどこでも通用する大学に入ったら研究できるチャンスがあるので，大学に入る方には是非積極的に取り組んでもらいたいと思っています．このように書くと，「研究って社会に出ても役立たないから適当にや

どのようにして論文を書いているかを尋ねられることが最近よくあります。場当たり的に回答することが多かったのですが、このことについて改めてしっかり考えて公開することにしました。 ここで扱う内容は、科学者とはこうあるべき、という理想論ではなく、等身大の大学院生がいかにして論文を捻りだすかという実践的な方法論です。科学者の規範に照らすと適切ではない内容もあるかと思いますがご容赦ください。その代わり、現役の大学院生にとってはただちに活用できる内容になったと思います。 以下では時系列に沿って各段階の方法について述べていきます。 アイデアを考える まずは論文のアイデアを収集します。僕は普段からネタ帳にアイデアを書き溜めていき、論文を書こうと思い立ったタイミングでその中からアイデアを一つ（または二つの組み合わせ）を選んで作業をはじめます。 どのようにアイデアを得るかはあまり一貫性がありません。ここでは代表