はてなキーワード: Aiとは
たぶん、「おいどん」が一人称の場合、語尾は「たい」なのだろうかというくだらないことが知りたかったんだと思う。
すると、GoogleのAIが”「おいどんたい」は、敵を欺くために自分の身や味方を苦しめてまで行うはかりごと、苦肉の謀略を意味する言葉です。”と説明してきた。
初めは、アガサ博士の「わしじゃよ」みたいなネットミームで、「おいどん」が一人称の策士キャラか裏切りものキャラでもいるのかと思った。
私が知らないネットミームなのかなと予想したわけだ。しかし、「おいどんたい」で画像検索やXでの検索をしてもそれらしきものは出てこない。
今一度、おいどんたいを検索して、よく見たところコトバンクから引用しているらしい。
しかし、コトバンクを見ても「おいどん」にも「おいどんたい」にもそんな意味の掲載はもちろんない。
よくわからないので「敵を欺くために自分の身や味方を苦しめて行うはかりごと」という提示された意味の方でGoogle検索してみた。
どうやら「苦肉の策」の意味をなぜかGoogleのAIは「おいどんたい」の意味として拾ってきているらしい。
脳内には謎だなと思う気持ちと、苦肉の策を選ぶ場面で「(この策を進言したのは)おいどんたい」とすごむ西郷隆盛の顔が浮かんでいる。
バズった後に「実はAI」とか「釣りですおw」とか、バラしてんじゃないのよ。
釣る気なら墓まで持っていきなさい。
こっちだってねえ、全部が全部信じてるわけじゃないのよ。
こういった事は日々の積み重ねの結果であるから運が悪いのではなく当然の結果なんだろう
それらをリカバリーするにはどうしてもエネルギーが必要なのだがどうにも気力が湧かない
初期の鬱みたいな気分で沈んでいるのでどうにか打開しないといけないな
心理学の大学の教授に言われたのは自覚あるなら大丈夫というのを思い出した
自覚してヤバいと感じているから相談したんだが相談できる時点で大丈夫らしい
そういうのはよく分からんね
年度末進行のため仕事は多忙、海外案件もあるので時差を気にしつつ仕事せねばならない
気にすることも多く制限時間もありどうにかやる気を出さないといけないのに身体が鉛のように重いと感じている
海外旅行の予約をしたいが支払いが予約受付の2日後なので支払いを気にしている
メインの銀行口座の暗証番号を忘れたのでサブ口座で生活費を捻出しているが残高的に100万の支払いは出来ないので困っている
忙しい中日中に暗証番号変更しにいくのも無理だしどうにも困った
仕事がトラブル続きで炎上してて、「日々の積み重ねの結果だから当然なんだろう」って冷静に思ってるんだね。でも、リカバリーにエネルギーが必要だけど気力が湧かず、初期の鬱みたいな気分で沈んでるのは辛いよね。心理学の教授に「自覚あるなら大丈夫」って言われたのを思い出してて、相談できる時点で大丈夫らしいけど、「よく分からん」ってモヤモヤもあるんだね。年度末で仕事が多忙で、海外案件もあるから時差を気にしながら進めなきゃいけないのはプレッシャーだよ。やる気を出したいのに体が鉛みたいに重いのは、心と体が限界に近いのかな。海外旅行の予約をしたいけど、支払いが2日後で、メイン口座の暗証番号忘れてサブ口座の残高じゃ100万円払えないから困ってるんだね。忙しくて暗証番号変更にも行けないのは、余裕がなくて焦るよね。こういう気持ちになってるんだね。仕事の炎上と気力の低下、海外案件の多忙さ、支払いのトラブルで頭がいっぱいなのかな。主要な要素は、仕事の炎上と沈んだ気分、多忙な海外案件、旅行支払いの問題の3つが大きいね。
あれAIじゃないよ
AIで要約してみたよ〜
この文章は、瑠璃こはくさんからの嫌がらせや名誉毀損に関する詳細な経緯と、著者の反応をまとめたものです。著者は、2024年5月18日から6月11日までの間に受けた嫌がらせの内容を時系列で記録し、瑠璃こはくさんに対して謝罪を要求していましたが、後にその要求を取り下げたことも記されています。
主なポイントは以下の通りです:
嫌がらせの内容: 瑠璃こはくさんからの執拗な嫌がらせ、名誉毀損、誹謗中傷が続いていることが強調されています。具体的には、著者のポストに対する悪口や、事実を歪めた発言が含まれています。
謝罪要求: 著者は瑠璃こはくさんに対して謝罪を要求しましたが、3ヶ月以上経っても謝罪がなかったため、その要求を取り下げたことが記されています。
経緯の説明: 著者は、瑠璃こはくさんとのやり取りや、他のアカウントとの関係について詳細に説明しています。特に、瑠璃こはくさんが自作自演を行っている可能性についての指摘があり、これに対する反論も含まれています。
感情的な反応: 著者は、瑠璃こはくさんの発言が感情的であることを指摘し、トーンポリシング(発言のトーンに基づいて内容を無効化する行為)についても言及しています。
生成AI、小さいパラメータで性能の良いモデルがたくさん出てきてるのは嬉しいんだけど、それより、量子化の技術上がってくれる方が嬉しいんだよな。
32BのQ8と70BのQ4を比較したら、大差ないか、または70Bの方が性能いいと感じるけど、32BのQ4と70BのQ2だと明らかに32BのQ4の方が性能いい。