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SciSpark操作できるプレビュー

こんばんは、Alex

あなたの研究フィード

掲載年の範囲:2024–2025。

あなたへの最近の論文

手法arXiv

言語モデルの推論を強化学習で改善し、蒸留によって小規模モデルへ能力を移す方法を検討します。

この論文を勧める理由

言語モデルへの関心を、情報の表現や検索の仕組みにつなげます。

言語モデル
手法arXiv

少量の精選学習データと計算予算の制御により、推論課題の回答を検証する計算量を増やします。

この論文を勧める理由

言語モデルへの関心を、情報の表現や検索の仕組みにつなげます。

言語モデル
手法arXiv

混合エキスパート言語モデルの構造と、計算効率を高めるための学習手法を紹介します。

この論文を勧める理由

言語モデルへの関心を、情報の表現や検索の仕組みにつなげます。

言語モデル
手法arXiv

OLMo 2 は重み、学習データ、コード、チェックポイントを公開し、安定性と効率を高める学習方法を示します。

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言語モデルへの関心を、情報の表現や検索の仕組みにつなげます。

言語モデル
手法arXiv

Llama 3 のモデル群について、事前学習、追加学習、幅広い言語課題での評価をまとめています。

この論文を勧める理由

言語モデルへの関心を、情報の表現や検索の仕組みにつなげます。

言語モデル

ガイドツアー

関心に合う論文を見つける。

プロダクトの全体像

発見から次の実験まで、一つのワークスペースで。

研究の流れと、各ステップのつながりを探索。

  1. 理解したいことから始める。
  2. 論文を見つけ、関連する理由を確かめる。
  3. 出典を見ながら、じっくり読む。
  4. 出典付きの文献レビューで問いを調べる。
  5. 論文、ノート、レポートをつなげて残す。
  6. 保存した知識のつながりを見る。
  7. 知っていることから新しい問いを育てる。
  8. 研究の問いに関する文脈をまとめる。
  9. 会話を振り返り、対応する編集を元に戻す。

目的を持って発見し、文脈の中で読み、学びを残す。

読む価値のある論文を見つける

研究の関心に合う学術論文を発見。それぞれの論文が推薦された理由もわかります。

フィードを探索

読んだことを、残る知識に

論文とメモを自分の Wiki に。出典をたどりながら、アイデア同士のつながりを見つけましょう。

Wiki を探索

知っていることから可能性を広げる

Sparky と一緒に考える。読んできた論文から、さらに探究したい問いを見つけましょう。

Idea Spark を探索

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アカウントを作成して研究ワークスペースへ。知識庫はオンラインに保存され、いつでも続きを始められます。

初期 AI 利用枠が含まれます。自分の API キーを接続することもできます。

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SciSpark をローカルで実行し、Markdown の知識庫を自分で管理できます。

Node.js 20.9+ と npm が必要です。

ターミナル
git clone https://github.com/SciSpark-ai/scispark_wiki.git
cd scispark_wiki
npm install
npm run dev

次に開くアドレス: 127.0.0.1:3000

AI 機能には API プロバイダー、またはログイン済みの Codex / Claude Code CLI が必要です。

セットアップガイド

よくある質問

SciSpark とは何ですか?

SciSpark は、分野を問わず学術研究を支える AI ワークスペースです。学術論文を見つけ、文脈を踏まえて読み、知識をつなぎます。論文フィード、個人 Wiki、知識グラフ、研究アイデアを一か所にまとめ、研究パートナーの Sparky がサポートします。

オンライン版とローカル版の違いは?

オンラインのベータ版はブラウザで動作し、知識庫をオンラインに保存します。ローカル版は Markdown の知識庫をコンピュータに保存します。どちらも学術サービスや選択した AI プロバイダーにリクエストを送る場合があります。オンラインとローカルの知識庫の自動同期は、現在の提供内容に含まれません。

自分の AI API キーは必要ですか?

オンラインのベータ版には初期 AI 利用枠が含まれ、自分の API キーも接続できます。ローカル版の AI 機能には API プロバイダー、またはログイン済みの Codex / Claude Code CLI が必要です。料金は利用するサービスによって異なります。

論文はどのように推薦されますか?

SciSpark は研究の関心やプロフィールをもとに、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholar、PubMed などの学術情報源から論文を探します。上のプレビューでは、三つのテーマから選び、論文が読解、メモ、アイデアにつながる流れを体験できます。プレビューはリアルタイムの推薦ではありません。

モバイルアプリはありますか?

研究をもっと身近にするネイティブのモバイルアプリを計画しています。現在はブラウザからオンラインのベータ版をご利用いただけます。

発見。つながり。探究。

目的を持って発見し、文脈の中で読み、学びを残す。

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