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Norman
2025-12-09 06:40:13
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Gemini3を使って、たった3分で論文をインタラクティブなウェブサイトに変換し、読解効率が3倍になった方法
昨日も業界のセキュリティ関連ニュースや学術研究を日課として読んでいましたが、中にはとても専門的で、少し読むだけで続けられなくなる論文もあります。
そこで、「vibe coding」ツールを使って論文をインタラクティブで可視化され、さらにRAGやAIディスカッション機能も内蔵したウェブサイトに変換できないかと考えました。
思い立ったらすぐ行動。今回は「Prompt Engineering vs. Fine-Tuning for LLM-Based Vulnerability Detection in Solana and Algorand Smart Contracts」という論文を選びました。これは、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングのどちらが大規模言語モデルによる脆弱性発見に有効かを論じたものです。one shotプロンプトを使って処理したところ、すぐに非常に面白いウェブサイトが完成しました。
ご覧の通り、論文はうまくいくつかのセクションに分割されており、概要や主要な発見(DeepseekはLLamaよりも優れている)、そして論拠の詳細(どのようなトレーニングデータを使用したか)も分かりやすく表示されています。
さらに、ウェブサイトにはBenchmarkのグラフも付属しており、2つのモデルが異なるエコシステムや戦略でどのようなスコアを出したかがひと目でわかります。
また、右側にはいつでも質問に答えてくれるAIアシスタントも搭載されています。例えば、グラフ中のF1スコアとは何かと質問すると、AIアシスタントが論文内容をもとにすぐに解説してくれます。
私の感想としては、vibe codingは必ずしも大きなプロダクトを作るためのものではありません。むしろ、私たちがふと感じる細やかなニーズをピンポイントで実現するのに適しています。従来は人手で高コストだったことも、今ではAIが簡単に解決してくれます。
Vibe Coderとは職業ではなく、ライフスタイルや表現の一つです。それは、より創造的な人生を送りたいかどうか、というメッセージでもあります。
最後に、ウェブサイトはこちらです:
ぜひ皆さんもインタラクションを試してみてください!
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そこで、「vibe coding」ツールを使って論文をインタラクティブで可視化され、さらにRAGやAIディスカッション機能も内蔵したウェブサイトに変換できないかと考えました。
思い立ったらすぐ行動。今回は「Prompt Engineering vs. Fine-Tuning for LLM-Based Vulnerability Detection in Solana and Algorand Smart Contracts」という論文を選びました。これは、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングのどちらが大規模言語モデルによる脆弱性発見に有効かを論じたものです。one shotプロンプトを使って処理したところ、すぐに非常に面白いウェブサイトが完成しました。
ご覧の通り、論文はうまくいくつかのセクションに分割されており、概要や主要な発見(DeepseekはLLamaよりも優れている)、そして論拠の詳細(どのようなトレーニングデータを使用したか)も分かりやすく表示されています。
さらに、ウェブサイトにはBenchmarkのグラフも付属しており、2つのモデルが異なるエコシステムや戦略でどのようなスコアを出したかがひと目でわかります。
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私の感想としては、vibe codingは必ずしも大きなプロダクトを作るためのものではありません。むしろ、私たちがふと感じる細やかなニーズをピンポイントで実現するのに適しています。従来は人手で高コストだったことも、今ではAIが簡単に解決してくれます。
Vibe Coderとは職業ではなく、ライフスタイルや表現の一つです。それは、より創造的な人生を送りたいかどうか、というメッセージでもあります。
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ぜひ皆さんもインタラクションを試してみてください!