https://www.ggws.net/AI研究・技術を一次資料から読み解くjahttps://www.ggws.net/articles/alphaevolve-verification/https://www.ggws.net/articles/alphaevolve-verification/AlphaEvolveの公式報告を起点に、候補生成と自動評価の関係、評価器の限界、研究へ応用する際の確認点を整理します。https://www.ggws.net/articles/long-context-evidence/https://www.ggws.net/articles/long-context-evidence/長文入力に関する研究を手がかりに、資料の位置、根拠の取り出し方、論文を読む際の長文モデル評価を考えます。https://www.ggws.net/articles/rag-evaluation/https://www.ggws.net/articles/rag-evaluation/検索拡張生成（RAG）の仕組みを説明し、検索漏れ、文脈の取り違え、根拠のない生成を切り分ける確認手順を紹介します。https://www.ggws.net/articles/alphagenome-prediction/https://www.ggws.net/articles/alphagenome-prediction/2026年のAlphaGenome論文を起点に、入力と予測対象、変異の比較、実験で確認すべき点を整理します。https://www.ggws.net/articles/deepseek-r1-reward/https://www.ggws.net/articles/deepseek-r1-reward/DeepSeek-R1の研究報告から、強化学習と検証可能な課題の関係を説明し、自由記述への一般化や評価コストの注意点を考えます。https://www.ggws.net/articles/lora-and-rag/https://www.ggws.net/articles/lora-and-rag/LoRAとRAGの役割を、大学の規程検索と回答形式の調整という例で比較。導入前に切り分けたい問題を整理します。https://www.ggws.net/articles/benchmark-reading/https://www.ggws.net/articles/benchmark-reading/架空の100問を使って、全体正答率と課題別成績が食い違う理由を説明。AIの比較表を読むための確認手順をまとめます。https://www.ggws.net/articles/citation-checking/https://www.ggws.net/articles/citation-checking/生成AIの参考文献を、書誌情報、論文の版、本文の根拠まで三段階で確認する手順を解説。確認できない場合の記録方法も紹介します。https://www.ggws.net/articles/paper-reading-matrix/https://www.ggws.net/articles/paper-reading-matrix/AI論文を読むための比較表を作る方法を紹介。問いとデータ、比較条件、指標、限界を順に整理します。空欄と不明の扱いも整理します。https://www.ggws.net/articles/reproducibility-notebook/https://www.ggws.net/articles/reproducibility-notebook/質問と入力資料をセットで残す手順。モデルの版、設定、採点方法、失敗例も記録します。AIの小規模な評価を後から比較できる形に整えます。