新しいビデオが公開されました – AI ツールが論文の読み取り効率を向上: 私のテストと選択のプロセス。 まず、論文のタイトル、概要、結論に目を通し、次に図や表に注目します。これが論文を効率的に読む正しい方法です。 私はこれをいくつかの AI ツールでテストし、PDF を画像として扱う方が単にテキストを読むよりもはるかに効果的であることがわかりました。 私は、GPT-5 thinking、Gemini、Claude、NotebookLM、ima、Llama.cpp、および Cursor Composer に技術論文を提出し、どのシステムがチャートとグラフの解釈に最適で、どのシステムがコンテキストを最もよく理解できるかをテストしました。 結論は： 一般的な長さの論文の場合、GPT-5 の考え方が推奨され、論文の図や表のスクリーンショットを添付する必要があります。 長い文書の場合は、ima/NotebookLM を選択します。 ローカル プライバシーについては、Llama.cpp Web UI + Qwen 3 VL 30B A3B Thinking を試してください。 Cursor Composer モデルは、arXiv および TEX ソース コードを迅速かつ効率的に読み取ります。 フルビデオ: 🧵
