20250416研究tips共有ページ
論文収集
論文のタイトルを入力すると，その論文が引用している/その論文が引用された，他の論文が表示される
例：
https://scrapbox.io/files/67fc89729f4abe5e967dcaeb.png
丸が大きいほど引用されている．色が濃いほど，最近出版されたことを示す．
Deep Researchも便利なんだが，こうしたマッピングも見やすくて良い
OpenAIのChatGPTのDeep Resaerchと同様に，調べたいワードや対象・トピックを入力していろんなウェブから引っ張ってきてくれる．利点として，Deep Researchで調べた内容はそのままGoogle Docsに保存できる．他のDeep Researchよりも，性能が良い（髙田の直感）. 2.0は無料.
同じDeep Research 系列
Perplexty ... 最近は結構改善されたっぽい？2月には困った（竹島）
ChatGPT ... こちらも最近優秀．Geminiとの精度差分はよくわからない．が，髙田的にはgeminiの方が全体的に速いイメージ．
コーディング（プログラミング）
Google Gemini Pro 2.5
サクッと聞いて帰ってくる答えが優秀
コンテキストサイズ（一回に処理できる情報量）が一番大きい（はず？
Claude 3.7 Sonnet
こちらもサクッと聞いて返ってくる答えが優秀
Claudeはhtml や javascriptをプレビュー描画できるので優秀．髙田の場合はp5.jsでオンライン実験を作るので，Claudeに「htmlとp5jsでXXXみたいな実験スクリプト作って．p5jsはCDNで読み込んで」としている
CSSとかも設計が面倒くさいので，適当に投げて描画してもらっている
ChatGPT
いつもの
vscodeに統合可能なツール．右のタブにAIに聞くことができる
AIはAgentモード，Askモードがある，
Agentモードは「XXやって」っていえばディレクトリ作ったりスクリプト作ったり，コマンドラインで実行してくれる．なんだこれ
Askモードは，「XXってどうやる？」って聞くと回答を示してくれる
AIモデルを選べる．Claude 3.7, Gemini 2.5あたりは課金すると選べる．あと課金すると回答が速い（確か
vscodeの拡張ツールをそのまま移行できることから髙田は使っている
vscode
最近，Agentモードが一般開放された？
Devin
cursor, vscodeのようなツールに近い，指示するだけでアプリケーション一本作れるくらいすごいらしい
ただ課金額がめちゃ高いらしい
Cline
Cursor, devin, vscodeとにたような感じ
要約系
資料や論文をアップロードして要約してもらうことが可能．ここで大事なのは，その資料に載っている情報のみを答えることが可能で，載っていない情報は「載っていない」と答えられるところ．これは非常に良い
例えば，ドキュメントや論文をアップロードして，「XXってどうやればいい？」「XXって何？」って聞くと，その情報がどこに書いてあるかを参照しつつ，回答してくれる．書いていない場合は，ないって言ってくれる．
資料の要約はテキストベースだけでなく，2人のラジオにすることなども可能
最近はマインドマップ機能も追加された
ChatGPT, Claudeなどなど...
MCP (Model Context Protocol)
そもそもこれは何
AIツール間を互換性を担保するもの．現状，人間がAIに情報を入力・AIからの出力をコピペするといったことがあるが，それも全部やってくれる，というイメージ
例：AIに「今日の相場は？」と聞いた場合，事前学習データからでは回答できない．そこで，AIが最新の相場情報が載っているウェブにアクセスして情報を収集，ユーザに回答を提供する．
これだとDeep Researchでもできるじゃん，とはなるけど，AIが自社のサービス内で完結するのではなく，外部のツールにアクセスできるようになった，というのが重要
Blender MCP
チャットに「ビル作って」とかいうと作ってくれるらしい，すごい
MCP Server Store
ここでどんなMCPがあるか見れる模様
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普段の使い方
あくまで髙田 takada.icon の使い方です
髙田が実験に使っているツール
ノードベースプログラミング．フレームレート制御とかめっちゃしやすい．内部でpythonとcpp，GLSLがかけるのでなんとかできるパワーがある．ハードウェアとの連携も楽．有料ライセンスじゃないとFull HD以上出せないのが難点
オンライン実験はtypescriptとp5js
データ解析はpythonとmatlab
課金について
Google One AI. 月額2900円，gemini advanced と NotebookLM Plusが含まれている（はず）．今後，Google CalendarやGmail等の連携が強化されることを期待して課金（いい感じの予定調整くんとか出てきてくれそう）
Claude Pro. 月額20ドル．html,cssのプレビューが強いのと，まあまあいい機能を先駆的に実装してくれるので課金．
connected paper. 年36ドル．割り勘課金．
OpenAI (ChatGPT)．チームプラン．OISTラボで課金．
普段の使い方: プログラミング系
Deep Researchでよくライブラリとか探している，ついでにほしいAPIがあるかも聞く
オンライン実験（ブラウザ）実装時
自分はp5jsで課題を実装しつつ，裏側でclaudeにinformed consentやinstructionのページを作らせる．
オンライン実験（ソフトウェアを配布して，インストールさせるタイプ）実装時
tauriという，javascript (typescript) とRustをベースにしたアプリケーションツールを使用
基本的にブラウザ版と同じような開発プロセスだが，rustはまだわからないのでよくAIに聞いている
セキュリティ面が素人なので，その周りもよく聞く
対面実験実装時
touchdesignerというマイナーな言語を使っているため基本的に自分で実装．内部でpythonが書けるので，numpyで行列処理する時に忘れがち or エラー出がちな時は即AIに聞いて直してもらっている
AI駆動開発全体に言えること
最終的に自分でなんとかできる力が必要．大枠は組めるけど，細部の調整やローカルエラーみたいなところはAIに聞いても微妙なことが多いので，人間側の解決力はまだ要する．
普段の使い方: 論文執筆系
最初の検索は基本自分で実施．いい感じのpaperを見つけたらconnected papersに入れて関連する論文を観察．概要見て優先度を策定，優先度が高いものは自分で読む．低いものやめっちゃ長い教科書系はNotebookLMに入れて全体像を把握
一度読んだ論文で何が・どこに書いてあるか忘れた時はほしい情報が書いてそうなPDFをいくつかNotebookLMに入れて，どこにあるか聞く
Deep Researchは，調べることが余程新しくない・論文が見つからない限りは使わないようにしている．元の調べる力が減る感覚がある（これからAIツール前提の社会になっていくのに何をいっているのか，という感じはある
NotebookLMでは，自分で書いた論文をアップロードして要約，他者から見てどのような内容になっているかを観察しつつ，自分で「XXって何？」「XXを詳細に教えて」っていうのを聞いて添削
ただ未発表の論文でこれをするのはまだ危ない（どこで学習データに転用されるかわからない）ので，基本的に自分で執筆，共著者による添削，修正を通じてpreprintに上げる（投稿寸前）になった時に使う．
ミーティング議事録の生成等は基本AI任せ
Moonlight 論文読み（高橋さん）
普段の使い方：雑務系
報告書やメールの返信はよく生成させている．自分で手直しをして提出
情報収集：大体全部X (旧twitter)と学会
博士課程中に便利ツールが矢継ぎ早に登場してきて多くの作業が楽になる一方で，失うものも多そうなので大きく依存しないようにしている（それがいいかは不明