NotebookLMを取り入れた新・知的生産術｜Shin
生成AIの進化は、私たちの知的生産のあり方を根本から変えようとしています。 本記事では、既存の知的生産フローにGoogleの強力なリサーチアシスタント「NotebookLM」を統合し、そのプロセスをどのように加速・深化させられるかを探求します。 知的生産の5フェーズモデル（改訂版）私たちの知的生産プロセスは、以下の5つの循環するフェーズで構成されています。 着想（探索と波紋）: 情報収集と初期アイデアの社会への問いかけ。 実験（仮説検証とプロトタイピング）: アイデアの価値を迅速に検証。 資産化（構造化と視覚化）: 知識の構造化と視覚的整理。 昇華（対話と思想化）: 知識を独自の「思想」へと高める。 公開（社会還元と循環）: 思想を公開し、次のサイクルへ繋げる。 NotebookLMを情報処理の最初に配置することに。このフローにNotebookLMを導入することで、特に「着想」と「資産化」
Obsidian × Cursor 活用の真髄─LLMを “推論エンジン” として使え｜Shin
Obsidian × Cursor活用の本質に気づいた。それは、大規模言語モデル（LLM）の使い方に関する根本的な視点の転換である。 Obsidian×Cursor 活用の本質に気づいた。 単にLLM（大規模言語モデル）を「情報を検索するためのデータベース」として使うのではなく、知識をブラッシュアップし、推論によって思考を深める“エンジン”として使うべきだと強く感じている。 🔍 検索的に使うと：… — Shin (@ShinWorkout0207) June 9, 2025 サム・アルトマンは、モデルをデータベースとしてではなく、推論エンジンとして使うべきだと考えています。 理想のモデルは - めちゃくちゃ小さい - 超人的な推論（Reasoning）能力を持つ - ものすごい速さで動かせる - 10億トークン級の膨大なコンテクスト - どんなツールにもアクセスできる pic.twitt
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
