Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
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近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
大学に入ると多くの科目でレポート課題がでます。また、基礎セミナーやゼミで発表用のレジュメを作る必要もでてきます。このような、大学で求められる学術的な文章を書くことを、アカデミック・ライティングといいます。 このページでは、アカデミック・ライティングを実践するためのノウハウが詰まった小冊子をダウンロードできます。拡大文字版・白黒反転版・ふりがな付き版、教員向けマニュアルもご用意しました。 新入生の皆さんの多くは、学術的な文章を書いた経験が乏しく、不安に思っているのではないでしょうか。「○○について、4000字でレポートを書きなさい」とか、「テキストの△章の内容を発表できるようA 4用紙で4~5枚くらいにまとめたレジュメを作りなさい」といった課題が出ると、多くの新入生が、どうしていいかわからず途方にくれるようです。「字数が埋まらない!」、「書くことが無い!」、「どう書き進めていいかわからない!
Google、PDF論文を劇的に読みやすくするChrome拡張「Google Scholar PDF Reader」 米Googleが「Google Scholar PDF Reader」というPDF形式の論文を読みやすくするChromeブラウザ拡張機能の提供を開始した。 プラットフォームやOSに依存せず、クリーンで、文章の構造が一貫しているPDFは、学術文書の標準的なフォーマットとして広く利用されている。しかし、一方で、引用されている他の文献にジャンプするのが難しかったり、あるいは特定のセクションを閲覧したくても、PDFの構造上、簡単に移動できないなど、閲覧性に関して不便と感じる面もある。Googleは「Google Scholar」という学術論文の検索エンジンを提供している。シンプルで分かりやすい画面構成で、良質な学術文書を効率的に見つけられるサービスである。Scholar PDF R
あー、やっぱりこの国際会議は難しいな。日本人ほとんど通ってないしなぁ。結構頑張ったんだけどなぁ。でも査読者、なんか良く分からないことを言ってる。こいつ分かってないな。こんな査読者に当たるとは運が悪い。3人中1人はすごくいいコメントなのになぁ。ま、いいや、研究会論文でも書こう。 (※に戻る) 私も以前はこんな感じでした。主要な国際会議のレベルは高いと思ってました。今では、そうは思いません。何といっても、まずは完成度の問題です。 完成度を上げることの重要性 完成度を上げるとは、自分で修正するところがなくなるまで、修正を繰り返すことです。 上の例では、初稿の段階で投稿していますね。これで通せる人は誰もいません。ここで私がよく目安に使っている2つの経験則を紹介しましょう。 執筆時間の法則: 経験上、次のような法則があります。「書こう」と思ってから、初稿ができるまでの時間をa0とします。すると、第2
はじめに英語の論文をGPT4に執筆させた際の手順を記します。 普段からChatGPTを使っている人にとっては、当たり前のやり取りしかしていないのですが、意外と使えていない方がnon-AI分野では多いので、丁寧にプロンプトを示していきます。 (ワークショップで解説する必要が出てきたので、そのためのメモ書きです) GPT-4に論文は書けるのか?ゼロから書かせるのは難しいですが、日本語の下書きを英訳するのは得意で、少なくとも筆者が満足する品質のテキストが得られます。 GPTを使って執筆をするメリットDeepLやGoogle翻訳と違い、英文のスタイル(e.g., 論文調)を明示的に指示できるので、翻訳のクオリティが高い 日本語ネイティブにとっては、日本語で書いた方が圧倒的に楽※ スペルミスや文法ミスを犯さないので、校正の手間も減る。※ 基本的に翻訳タスクしか行っていないので、GPTが過去の類似文章
はじめに今年の夏, MIRU 2023 チュートリアルにて「CVPR 2023 速報」[Full ver.] [MIRU ver.]を発表させて頂きました. MIRU2023会期中, 非常に辛(から)かった飲み会の席にて偶然にも面白いB4の学生さん(Oさん)とお話する機会がありました.その出会いをきっかけに, Oさんとは共同主著を前提として共同研究を実施させて頂くことになりました. もちろん, OさんはB4の学生さんということもあり, 初めての研究でコーディング未経験という状態からのスタートです. かねがね, cvpaper.challenge研究メンバーとしても, 極めて変化の激しいコンピュータビジョン分野にてトレンドを創出するためには, どのように効率的に研究を進めていけば良いのか, 研究メンバーのプレゼンスを最大化するための方法論については片岡さんとも相談を重ねていました. また,
今朝起きたら、とんでもない論文を見つけました。 Othello is Solved ゲームの オセロが"解かれた(弱解決)" というのです。飛び起きました。それで、16時まで二度寝してから読みました。 注意すべきは、この論文が査読を経て公開されているわけではないこと、つまり形式上特にチェックを受けたものではないことです。ただ、タイトルからして非常に衝撃的ですので、個人的に読んでみました。この記事では、私がこの論文(およびソースコード)を読んでわかったことを、なるべくわかりやすくまとめます。随時更新します。 余談ですが、このタイトルはどうやら、チェッカーというゲームが以前弱解決された際の論文"Checkers Is Solved"のオマージュだろうという話です。 この記事には専門用語が出てくるので、最後の方に基礎知識として重要な用語や知識をまとめました。 お詫びと訂正 この記事の内容は、私が
IBIS 2023 のパネルディスカッション「君たちはどう研究するか」にて研究の取り組み方についてお話しました。この記事はそこでお話した内容を編集したものです。 🔍研究テーマの決め方について 📆 研究プロジェクトの進め方 😵💫 研究がうまくいかないときの対処法 📝 論文の書き方 おわりに 🔍研究テーマの決め方について 僕は研究テーマ選びはあまり重要ではないと考えています。どういうテーマにめぐり合うかは運なので、そこで思いつめても仕方がありません。なので、僕は自分から積極的にテーマを探しにいくということはしていません。それよりも、テーマを決めたあとの掘り下げ方という自分でコントロールする部分に集中して研究に取り組んでいます。 その人の地力によって、テーマとして成立させられるストライクゾーンが決まってくると考えています。初心者うちは、王道のテーマで王道のストーリーでしか成立させら
MDAフレームワークを提示した2004年の有名な論文を全訳しました。PDFをオープンアクセスで公開します。 日本語訳:MDA:ゲームデザインとゲームリサーチへの形式的アプローチ(v.1.0) 原文:MDA: A Formal Approach to Game Design and Game Research MDAフレームワークは、ゲームデザイン分野でよく知られた理論のひとつです。「メカニクス/ダイナミクス/エステティクス」という3つのレベルを区別するやつですね。おそらく日本での知名度はいまいちですが、ゲーム開発者にとってもゲーム研究者にとっても知っておいて損はない理論だと思います。 論文の最初のほう(「MDA」という節の手前まで)は抽象的な物言いばかりで、おそらくぴんとこない人が多数だと思われるので、初見では飛ばしてもいいと思います。 大量の脚注はすべて訳者による補足・推測・疑問などです
はじめに 2023年3月、北陸先端科学技術大学院大学(以下、JAIST)の東京社会人コースで博士(情報科学)を取得しました。 入学から3年と半年、ようやく無事に修了できたということでホッとしています。在学中にキツめのリジェクトを2回受け、心が折れかけましたがなんとか生き残ることができました。1年近くもの時間をかけ、めちゃくちゃ力を入れて書いた論文があったのですが、査読者にクリティカルな指摘を受け泣く泣くお蔵入りした論文もあります。この辺の辛かったエピソードは無限に書けてしまうので、この辺にしておきましょう。いやもう、本当に大変でした・・・。 今回僕が筆をとっているのは、社会人が博士課程に通って修了するまでの戦略を伝えられればと思ったからです。ただし、僕の専攻が情報科学なので、その狭い範囲でしか通用しないかもしれません。ただ、多くの理系の分野でも同様のことが言えるんじゃないかな、とも思います
大規模言語モデル(LLM)の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT:LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。 調査の結果、米国の労働力の約80%が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10%に影響を受ける可能性があり、約19%の労働者は仕事の50%に影響を受ける可能性があることが示されたという。 ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。 調査は、学習達成度を表を用いて測定するルーブリック評価によって、職業別の人間の専門知識とGPT-4を使った場合を比較した。 方法は、1016の職業について、職業ごとに測定す
研究室のSlackチャンネルに最新の論文を共有してくれるbotがあれば、議論をもっと活発化できるのでは?と思ったので試しに作ってみました! 目標 こんな感じで、時間通りにarxiv論文を要約したものをシェアしてくれるSlackbotを作ります。 手順 SlackBotのためのAPIトークンを生成 OpenAIのAPIを取得 Pythonコードを作成 Google Cloud Platform(GCP)で実行を自動化 完成! 1. SlackBotのためのAPIトークンを生成 Slack APIのページからbotを作成する必要があります。 この方の記事で詳しいやり方が紹介されているので、参考にしながらアプリ作成、APIトークン生成、ワークスペースにアプリをインストール、メッセージ送信のテストまでやってみてください。 2. OpenAIのAPIを取得 今回は取得した論文を要約するために、Cha
Finding games to use in your research You can find and use open video games that we have created to be used in your research, or external open source games that you can edit to suit your research. Find tools to use in your research You can find and use recording functions and questionnaires that are useful when conducting experiments to evaluate experiences and devices with games.
こんにちは!逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse ) です。 今日は英語論文をサクッと翻訳する方法を共有します。 素晴らしい事前学習済みモデルの恩恵で素人でも1時間程度で実装できてしまいます。 なお、実装めちゃ汚いのですが、そのあたりはご容赦ください。 論文以外の文字埋め込みのないpdfを翻訳したい場合はこちらを参考にしてください: 論文全体の自動要約についてはこちら: 概要 翻訳モデル、レイアウト検知ライブラリとpdfを操作するライブラリを用いて外国語で書かれたpdfファイルを翻訳します。 翻訳にはフリーのニューラル機械翻訳モデルFuguMTを使用します。 この手法の嬉しさ DeepLおよびDeepL APIではpdf翻訳がサポートされていますが、行の切り替わりで別の文章と認識されることが多く、途中までの文章で翻訳されるため精度が落ちてしまいます この手法で
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