AI・テクノロジー研究
Perplexity
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AI・テクノロジー研究free + paid
回答のすべての主張に出典リンクが付く検索エンジン。ノートブックに追加するURL候補を探すのに便利だが、取り込むべきはAIの要約ではなく引用元のページ。
Perplexity answers questions by pulling from live web sources and citing each one, a fast way to generate a list of candidate sources on an unfamiliar topic rather than working through a single search results page by hand. For a notebook, the value is in the cited pages it points to — import those, not Perplexity's own summary, since the summary is a synthesis you can't independently verify the way you can a primary source. Its citations skew toward whatever ranks well and is freely accessible, so it can miss paywalled or more obscure academic sources a targeted search wouldn't.
Gemini Notebook に取り込む
- 1上のリンク(またはサイト内の特定のページ)をコピーします。
- 2ノートブックで「ソースを追加」→「ウェブサイト」をクリックします。
- 3リンクを貼り付けて確定します。複数のリンクは1行に1件ずつ、まとめて貼り付けられます。
学会の予稿集や研究機関のブログでは、論文全文がPDFやWebページとして公開されています。これらはきれいに取り込め、引用情報もそのまま保たれます。
ai・テクノロジー研究の他のソース
- AAAI Conference on Artificial IntelligenceAI分野全体を網羅する主要な年次カンファレンスの論文集。予稿集に収録された個々の論文PDFはソースとして扱いやすい。
- ACM Digital Library計算機科学分野の論文誌・カンファレンス予稿集を集めた出版社のライブラリ。オープンアクセスの論文も多く、それらのPDFはそのまま取り込める。
- AI Alignment ForumAIの安全性・アライメント研究に関する長文の技術記事が集まる場。個々の投稿URLはWebサイトのソースとして相性が良い。
- Distill機械学習の概念をインタラクティブに解説する査読付き記事群。2021年から更新は止まっているが、記事自体はML学習用ノートブックのWebソースとして今も使える。
- Google DeepMind ResearchGoogle DeepMindの論文と技術ブログ記事。ブログ記事のほうが論文PDFより読みやすくまとまっていることが多く、両方をソースとして加えるとよい。
- ICLR (OpenReview)OpenReview上で公開されているICLRの論文と、その査読のやり取り一式。査読コメントと著者の反論が、論文PDFに批評的な文脈を加えてくれる。
- IEEE Xplore電気工学・情報工学分野の論文誌・予稿集・規格文書。抄録は無料公開だが、全文PDFの閲覧には購読か個別購入が必要。
- Journal of Machine Learning Research (JMLR)歴史あるオープンアクセスの機械学習論文誌。全論文がPDFで無料公開されており、有料の壁もないためML分野の文献レビュー用ノートブックを組みやすい。
- Linguistic Data Consortium言語研究やモデル訓練向けの音声・テキストコーパスを配布。利用は会員登録制だが、コーパスの説明ページは誰でも閲覧できる。
- MLCommons / MLPerf Benchmarks学習・推論速度を測るMLPerfベンチマークの本拠地。結果ページと測定手法のドキュメントは、AIハードウェアやシステムを比較するノートブックの土台になる。
- Nature Machine Intelligence機械学習とAI応用に関する査読付き論文誌。プレプリントに偏りがちなAI文献ノートブックに、選び抜かれた対抗軸を加えてくれる。
- NeurIPS Proceedings1987年まで遡る、機械学習のトップカンファレンスの全論文。無料PDFなので、ある研究テーマを年をまたいで追うノートブックを組みやすい。
- OpenMLAPIでアクセスできる、共有機械学習データセットとベンチマーク結果。データセットの説明ページには出所が記載され、再現性を重視するノートブックに役立つ。
- OpenReview.netICLRなどの論文とその査読のやり取り全体を掲載。論文と査読コメントを一緒に取り込めば、ノートブックに賛否両論の視点を持たせられる。
- Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)ICML・AISTATS・UAIなど機械学習系カンファレンスの全文論文を無料公開。PDFへの直リンクに有料の壁がなく、文献レビュー用にまとめて取り込みやすい。
- The Gradient専門的だが一般の読者にも読めるように書かれた、AI研究に関する長文エッセイ。記事が取り上げている論文と同じノートブックに入れると相性が良い。
- Transactions on Machine Learning Research (TMLR)随時投稿を受け付け、査読内容も公開しているオープンアクセスのML論文誌。各論文にはページとPDFがあり、そのままノートブックに取り込める。