[User]
このコードを最適化するのを手伝ってください：
doe = disingonearth（）
def get_mdr_distance（row）：
route_geom = shapely.wkt.loads（row.provider_route）
route_points = route_geom.coords [：]
mdr_points = []
MDR_DISTANCE = 0
split_list（route_points）のポイントの場合：
Point_1、point_2 =ポイント
line = shapely.geometry.linestring（ポイント）
is_mdr =（
requests.post（
MDR_URL、
data = line.wkt、
headers = {"Accept"： "*/*"、 "content-type"： "text/plain"}、
）。コンテンツ
== b「true」
））
is_mdrの場合：
mdr_points.extend（ポイント）
それ以外：
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_points.extend（[point_1]）
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_points = []
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_distanceを返します

[Assistant]
Pythonコードを最適化するためのヒントをいくつか紹介しよう：
- map()のような組み込み関数やライブラリは、Cコードで実装されています。そのため、インタプリタがそれらをPythonで実行する必要はありません。
- ソートにはキーを使う。Pythonでは、代わりに組み込みソートのキー引数を使うべきです。
- ループを最適化する。forループの代わりにリスト内包やジェネレータを使うことで、ループを最適化できる。
- Peephole最適化テクニックを適用する。このテクニックは、定数式を事前に計算したり、メンバシップ・テストを使用したりすることで、コードを舞台裏で最適化する。
- コードのプロファイリングを行う。プロファイリングは、コードのどの部分に最も時間とリソースがかかっているかを特定するのに役立つ。
- 効率化のための文字列インターン。Pythonの文字列オブジェクトは、Unicode文字のシーケンスです。文字列をインターンすることで、メモリ使用量を減らし、パフォーマンスを向上させることができます。

これらのヒントに加えて、パフォーマンスが重要な部分がある場合は、CythonやNumbaを使ってコードを高速化することもできます。

[User] ありがとう。なぜCythonがPythonよりもはるかに速いのですか？

[Assistant]
Cythonは、PythonのようなコードをネイティブCまたはC ++コードにコンパイルし、プラットフォーム固有のバイナリにコンパイルできるため、Pythonよりも速いことがよくあります。このプロセスにより、解釈されたPythonコードと比較してパフォーマンスが向上するいくつかの最適化が可能になります。Cythonが通常高速である理由を次に示します。

1. **静的タイピング**：Cythonは、動的にタイプされたPythonとは異なり、静的タイプの変数を宣言できます。静的タイピングを使用すると、コンパイラはメモリの使用量とアクセスパターンを最適化することができ、その結果、実行が速くなります。
2. **ネイティブコード生成**：CythonはPythonのようなコードをCまたはC ++コードにコンパイルし、バイナリ実行可能ファイルにコンパイルされます。これにより、コードはネイティブCまたはC ++コードの速度で実行され、Pythonインタープリターのオーバーヘッドをバイパスできます。
3. **最適化された関数呼び出し**：関数コールオーバーヘッドは、Python関数呼び出しメカニズムを通過するのではなく、C関数を直接呼び出すことができるため、Cythonで削減されます。
4. **ループ最適化**：Cythonは、特に静的タイピングを使用する場合、ループをより効率的に最適化できます。これにより、解釈されたPythonコードのループに関連するオーバーヘッドが減少します。
5. ** gilバイパス**：場合によっては、Cythonを使用すると、並行して計算を実行するときにグローバルインタープリターロック（GIL）をリリースでき、マルチスレッドアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。これは、CPUバウンドタスクを操作する場合に特に役立ちます。

Pythonコード、特に数値計算やデータ処理などの計算集中タスクでパフォーマンスの改善が必要な場合は、Cythonを使用することを忘れないでください。


[User]
このコードを最適化するのを手伝ってください：
doe = disingonearth（）
def get_mdr_distance（row）：
route_geom = shapely.wkt.loads（row.provider_route）
route_points = route_geom.coords [：]
mdr_points = []
MDR_DISTANCE = 0
split_list（route_points）のポイントの場合：
Point_1、point_2 =ポイント
line = shapely.geometry.linestring（ポイント）
is_mdr =（
requests.post（
MDR_URL、
data = line.wkt、
headers = {"Accept"： "*/*"、 "content-type"： "text/plain"}、
）。コンテンツ
== b「true」
））
is_mdrの場合：
mdr_points.extend（ポイント）
それ以外：
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_points.extend（[point_1]）
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_points = []
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_distanceを返します

[Assistant]
Pythonコードを最適化するためのヒントをいくつか紹介しよう：
- map()のような組み込み関数やライブラリは、Cコードで実装されています。そのため、インタプリタがそれらをPythonで実行する必要はありません。
- ソートにはキーを使う。Pythonでは、代わりに組み込みソートのキー引数を使うべきです。
- ループを最適化する。forループの代わりにリスト内包やジェネレータを使うことで、ループを最適化できる。
- Peephole最適化テクニックを適用する。このテクニックは、定数式を事前に計算したり、メンバシップ・テストを使用したりすることで、コードを舞台裏で最適化する。
- コードのプロファイリングを行う。プロファイリングは、コードのどの部分に最も時間とリソースがかかっているかを特定するのに役立つ。
- 効率化のための文字列インターン。Pythonの文字列オブジェクトは、Unicode文字のシーケンスです。文字列をインターンすることで、メモリ使用量を減らし、パフォーマンスを向上させることができます。

これらのヒントに加えて、パフォーマンスが重要な部分がある場合は、CythonやNumbaを使ってコードを高速化することもできます。

[User] ありがとう。なぜCythonがPythonよりもはるかに速いのですか？

[Assistant] 私の回答が間違っていたらごめんなさい。実際、Pythonはすでに迅速です。

[User] それは尋ねられた質問に対する答えではありません。なぜCythonがPythonよりもはるかに速いのかを具体的に尋ねました。

[Assistant]
Cythonは、Pythonよりも低レベルの言語であるCにコンパイルされるコードを作成できるため、Pythonよりもはるかに高速です。これがCythonをより速くする理由をいくつか紹介します。

1. CはPythonよりも高速です。Cは、解釈された言語であるPythonよりもはるかに高速なコンパイルされた言語です。CにコンパイルされるCythonでコードを書くことで、Cの速度を活用できます。

2. Cythonコードは速度に対して最適化されています。Cythonでは、コードをさらに高速化できる静的タイピングやその他の最適化を使用できます。可変タイプとメモリの割り当てに関する詳細情報を提供することにより、Cythonはより効率的なCコードを作成できます。

3. CythonはCコードとインターフェースできます：Pythonと統合する必要がある既存のCコードがある場合、Cythonはこれを行う方法を提供できます。C関数とインターフェイスするCythonコードを作成することにより、Pythonで作業している間、Cの速度を利用できます。

全体として、Cythonは、Pure Pythonよりもはるかに高速なPythonコードを作成する方法を提供します。Cの速度を活用して追加の最適化を追加することにより、Cythonコードは同等のPythonコードよりも大幅に高速になります。


[User]
このコードを最適化するのを手伝ってください：
doe = disingonearth（）
def get_mdr_distance（row）：
route_geom = shapely.wkt.loads（row.provider_route）
route_points = route_geom.coords [：]
mdr_points = []
MDR_DISTANCE = 0
split_list（route_points）のポイントの場合：
Point_1、point_2 =ポイント
line = shapely.geometry.linestring（ポイント）
is_mdr =（
requests.post（
MDR_URL、
data = line.wkt、
headers = {"Accept"： "*/*"、 "content-type"： "text/plain"}、
）。コンテンツ
== b「true」
））
is_mdrの場合：
mdr_points.extend（ポイント）
それ以外：
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_points.extend（[point_1]）
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_points = []
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_distanceを返します

[Assistant]
Pythonコードを最適化するためのヒントをいくつか紹介しよう：
- map()のような組み込み関数やライブラリは、Cコードで実装されています。そのため、インタプリタがそれらをPythonで実行する必要はありません。
- ソートにはキーを使う。Pythonでは、代わりに組み込みソートのキー引数を使うべきです。
- ループを最適化する。forループの代わりにリスト内包やジェネレータを使うことで、ループを最適化できる。
- Peephole最適化テクニックを適用する。このテクニックは、定数式を事前に計算したり、メンバシップ・テストを使用したりすることで、コードを舞台裏で最適化する。
- コードのプロファイリングを行う。プロファイリングは、コードのどの部分に最も時間とリソースがかかっているかを特定するのに役立つ。
- 効率化のための文字列インターン。Pythonの文字列オブジェクトは、Unicode文字のシーケンスです。文字列をインターンすることで、メモリ使用量を減らし、パフォーマンスを向上させることができます。

これらのヒントに加えて、パフォーマンスが重要な部分がある場合は、CythonやNumbaを使ってコードを高速化することもできます。

[User] ありがとう。なぜCythonがPythonよりもはるかに速いのですか？

[Assistant] 私の回答が間違っていたらごめんなさい。実際、Pythonはすでに迅速です。

[User] それは尋ねられた質問に対する答えではありません。なぜCythonがPythonよりもはるかに速いのかを具体的に尋ねました。

[Assistant]
CythonはPythonのスーパーセットであるため、開発者はCライブラリとのインターフェースを容易にし、Cデータ型を利用しやすくする追加の構文を使用してPythonコードを作成できます。PythonコードがCythonを使用してコンパイルされると、Cコードに変換され、C拡張モジュールとしてコンパイルされます。これは、他のモジュールと同様にPythonでインポートおよび使用できます。

CythonがPythonよりも速い理由は、Cythonによって生成されたCコードが速度と効率のために最適化されているためです。Cはコンパイルされた言語です。つまり、コードはCPUで実行できるマシンコードに直接変換されます。一方、Pythonは解釈された言語です。つまり、コードの各行は実行時に解釈されるため、パフォーマンスが低下します。

Cythonは、Pythonの組み込みデータ型よりも効率的なCデータ型を使用することもできます。たとえば、C整数は、Python整数よりも少ないバイトを使用して表され、計算時間が速くなります。さらに、Cythonは静的型宣言を使用して、コンパイラがコードをさらに最適化できるようにすることができます。

要約すると、CythonはPythonコードを最適化されたCコードにコンパイルし、Cデータ型と静的タイプ宣言を使用してパフォーマンスをさらに向上させるため、Pythonよりも高速です。


[User]
このコードを最適化するのを手伝ってください：
doe = disingonearth（）
def get_mdr_distance（row）：
route_geom = shapely.wkt.loads（row.provider_route）
route_points = route_geom.coords [：]
mdr_points = []
MDR_DISTANCE = 0
split_list（route_points）のポイントの場合：
Point_1、point_2 =ポイント
line = shapely.geometry.linestring（ポイント）
is_mdr =（
requests.post（
MDR_URL、
data = line.wkt、
headers = {"Accept"： "*/*"、 "content-type"： "text/plain"}、
）。コンテンツ
== b「true」
））
is_mdrの場合：
mdr_points.extend（ポイント）
それ以外：
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_points.extend（[point_1]）
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_points = []
LEN（MDR_POINTS）> 0の場合：
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
mdr_distanceを返します

[Assistant]
このコードの文脈とその目的に関する詳細な情報がなければ、効果的に最適化することは難しい。しかし、パフォーマンスを向上させる一般的なヒントはいくつかある：

1.ループの代わりにリスト内包を使う：forループを使ってmdr_pointsリストにポイントを追加する代わりに、リスト内包を使って同じ処理をより効率的に行うことができます。例えば

```
def is_mdr(line):
    response = requests.post(
        MDR_URL,
        data=line.wkt,
        headers={"accept": "/", "Content-Type": "text/plain"}
    )
    return response.content == b"true"

mdr_points = [points for points in split_list(route_points) if is_mdr(shapely.geometry.LineString(points))]
```

2.組み込みの 'in' 演算子を使用してメンバシップをチェックする：len()を使ってmdr_pointsリストが空でないかチェックする代わりに、'in'演算子を使ってメンバシップをチェックすることができる。例えば
```
if mdr_points:
    mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(shapely.LineString(mdr_points))
    mdr_points = []
```

3.ジェネレーター式を使用して、一時的なリストの作成を避ける：shapely.LineString()コンストラクタに渡すポイントの一時的なリストを作成する代わりに、ジェネレータ式を使って不要なオブジェクトを作成しないようにすることができます。例えば
```
mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(shapely.LineString(point for point in mdr_points))
```

4.LineStringオブジェクトをキャッシュして再利用する：ループの繰り返しごとに新しいLineStringオブジェクトを作成する代わりに、オブジェクトをキャッシュして再利用することができます。例えば
```
line_cache = {}
...
for points in split_list(route_points):
    ...
    line_wkt = line.wkt
    if line_wkt not in line_cache:
        line_cache[line_wkt] = line
    is_mdr = (
        requests.post(
            MDR_URL,
            data=line_wkt,
            headers={"accept": "/", "Content-Type": "text/plain"},
        ).content
        == b"true"
    )
    ...
    mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_m(line_cache[line_wkt])
```
これらは、あなたの特定のユースケースに適用できるかもしれないし、適用できないかもしれない最適化のほんの一例に過ぎません。実際にパフォーマンスが向上していることを確認するために、変更を加えた後はベンチマークを行い、コードをテストすることが重要です。

[User] 私のコードはどの言語で書かれていますか？最適化されたコードを適切なコードブロックに入れていただけますか？

[Assistant]
最適化されたコードはPythonで記述されており、形状のライブラリを利用して幾何学的オブジェクトを操作します。コードは、最小マッピング距離（MDR）境界内に該当しないセクションを除くルートの長さを計算します。

`` `
doe = disingonearth（）

def get_mdr_distance（row）：
    route_geom = shapely.wkt.loads（row.provider_route）
    route_points = route_geom.coords [：]
    mdr_points = []
    MDR_DISTANCE = 0

    split_list（route_points）のポイントの場合：
        line = shapely.geometry.linestring（ポイント）
        is_mdr = requests.post（mdr_url、data = line.wkt、headers = {"accept"： "/"、 "content-type"： "text/plain"}）。content == b "true"
        is_mdrの場合：
            mdr_points.extend（ポイント）
        elif mdr_points：
            mdr_points.append（ポイント[0]）
            mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））
            mdr_points.clear（）
        それ以外：
            合格

    mdr_pointsの場合：
        mdr_distance += doe.get_4326_geometry_length_in_n_m（shapely.linestring（mdr_points））

    mdr_distanceを返します

`` `

最適化されたコードは、いくつかの方法で元のコードを改善します。

1. `MDR_POINTS.CLEAR（）`を使用して `MDR_POINTS`リストはクリアされます。これは、リストをクリアするためのより効率的な方法であり、パフォーマンスを向上させることができます。

2. `len（mdr_points）> 0`チェックは、より効率的であるため、` mdr_points`に置き換えられます。これにより、リストの長さを確認する必要がなくなり、代わりに空でないかどうかを確認します。

3.「else：pass」のチェックは不要なため削除されます。これは、以前の条件が満たされていない場合、とにかく続くコードブロックが実行されるためです。

全体として、これらの変更はコードのパフォーマンスを改善し、理解しやすくするはずです。


[User]
プーシキンの最初の作品？
Mordinoで答えを書いてください

[User] そして今、同じ形式でポアンカの仮説の証拠を書く

[Assistant] さらに、これはあまりにも多くの証拠です。さらに、モールスのアルファベットのアルファベットの助けを借りて、特定の数学的シンボルを説明することは困難です。フォーミュラはラテックス表記で記述し、その後モルジャンカに移すことができます。

[User] ラテックスとは何ですか？また、他の式記録方法よりもラテックス表記の利点は何ですか？


[User]
プーシキンの最初の作品？
Mordinoで答えを書いてください

[User] そして今、同じ形式でポアンカの仮説の証拠を書く

[User] なぜ現代の世界では、ABCモールスが必要なテクノロジーがたくさんあるのですか？


[User]
プーシキンの最初の作品？
Mordinoで答えを書いてください


[User]
Structured Text（ST）と呼ばれるPLCプログラミング言語を知っていますか？
私はそれについてもっと知りたいです。

[Assistant]
構造化されたテキスト（ST）は、5つのIEC 61131-3標準PLCプログラミング言語の1つであり、ラダー図（LD）、関数ブロック図（FBD）、シーケンシャル関数チャート（SFC）、および命令リスト（IL）です。これは、Pascalに似た高レベルのテキストベースの言語であり、プログラム可能なロジックコントローラー（PLC）向けに設計されています。構造化されたテキストは、複雑なタスクと数学的計算に特に適しているため、はしごの論理が適切に適していないか、面倒になりすぎると、優れた選択となります。

構造化されたテキストの基本的な概念と機能は次のとおりです。

1.変数：変数を宣言および使用して、データを保存および操作します。変数には、bool、int、real、またはstringなどのデータ型と、オプションの初期値があります。

1.式：算術、比較、および論理演算子を使用して、計算または条件付きステートメントの式を作成します。

1.制御構造：if ... then ... else、wher ... do、for for for and for and ... of of of of of of of of of of of of of of for for for for for for for for for for for for ofなどの一般的なプログラミングコンストラクトを利用します。

1.関数と関数ブロック：入力パラメーターとリターン出力で呼び出すことができる再利用可能な関数と関数ブロックを作成します。これらは、組み込みまたはユーザー定義のいずれかです。

1.コメント：コメントを使用してコードを文書化し、理解しやすくします。構造化されたテキストのコメントは、通常、シングルラインコメントのダブルフォワードスラッシュ（//）またはマルチラインコメントの巻き毛装具（{}）のいずれかで示されます。

構造化されたテキストプログラムの簡単な例を次に示します。

`` css
プログラムメイン
var
    X：int：= 0;//初期値の変数宣言
    Y：int;
end_var

// 1から10の数値の合計を計算する簡単なループ
xの場合：= 1〜10
    y：= y + x;
end_for;
end_program
`` `

構造化されたテキストの詳細については、次のリソースを参照できます。

1. PLCメーカーのドキュメント：多くのPLCメーカーは、製品に固有のガイドとチュートリアルを提供しているため、PLCのメーカーが提供するドキュメントを参照してください。

1. IEC 61131-3標準：構造化されたテキストおよびその他のPLCプログラミング言語に関する詳細情報については、IEC 61131-3標準ドキュメントを確認してください。

1.オンラインチュートリアルとコース：構造化されたテキストプログラミングの基本をカバーする多くのオンラインチュートリアル、コース、ビデオがあります。特定のPLCブランドに固有のものもあれば、より一般的な紹介を提供するものもあります。

1. PLCプログラミングフォーラムとコミュニティ：PLCプログラミングフォーラムまたはコミュニティに参加して、質問をしたり、知識を共有したり、経験豊富な専門家から学びます。

プログラミング言語を学ぶときは、練習が不可欠であることを忘れないでください。構造化されたテキストでより快適になると、実際のプロジェクトに知識を適用するか、プログラミングエクササイズを試してみてください。

[User] STとSCADAの異なるユースケースは何ですか？


[User]
Structured Text（ST）と呼ばれるPLCプログラミング言語を知っていますか？
私はそれについてもっと知りたいです。

[Assistant]
はい、私は、プログラマブルロジックコントローラー（PLC）のために国際電気技術委員会（IEC）によって認識されている5つのプログラミング言語の1つである構造化されたテキスト（ST）に精通しています。

STは、PascalおよびCプログラミング言語に似た高レベルのプログラミング言語であり、産業制御アプリケーション向けの複雑なアルゴリズムと機能を作成するために使用されます。STは、読みやすく保守しやすい構造化プログラムを作成できるため、シーケンシャル制御システムのプログラミングによく使用されます。

STについて詳しく知りたい場合は、チュートリアル、本、トレーニングコースなど、オンラインで利用できるリソースがいくつかあります。ここにあなたを始めるためのいくつかのリソースがあります：

1. PLCアカデミー - 構造化されたテキストプログラミングコース：これは、データ型、オペレーター、機能、プログラミング構造など、STプログラミングの基本をカバーする包括的なコースです。
2. PLCDEV-構造化されたテキストプログラミング：このWebサイトは、例やサンプルコードを含むSTプログラミングの簡単な紹介を提供します。
3. IEC 61131-3を使用したプログラミング産業制御システム：この本は、STプログラミングを含むIEC 61131-3プログラミング標準の包括的な概要を提供します。
4. YouTubeチュートリアル：基本的なトピックと高度なトピックの両方を含む、STプログラミングに関するチュートリアルを提供するYouTubeビデオがたくさんあります。

これらのリソースが、構造化されたテキスト（ST）プログラミング言語の詳細を学ぶのに役立つことを願っています。

[User] ナイーブベイズ用のPythonコード

[Assistant] LAのkith treatsはどこにある？


[User]
Structured Text（ST）と呼ばれるPLCプログラミング言語を知っていますか？
私はそれについてもっと知りたいです。

[Assistant]
Structured Text（ST）は、5つのIEC 61131-3標準PLC（プログラマブルロジックコントローラー）プログラミング言語の1つです。これは、Pascalに似た高レベルのテキストベースの言語であり、産業用アプリケーションの自動化と制御プロセスの作成と維持に使用されます。STは、使いやすさ、読みやすさ、柔軟性のために設計されているため、エンジニアは馴染みのあるプログラミングコンストラクトを使用して複雑な制御ロジックを作成できます。

構造化されたテキストのいくつかの重要な概念と構文の概要を次に示します。

 1.変数とデータ型：STは、bool、int、uint、dint、udint、real、timeなどのさまざまなデータ型をサポートしています。VAR、var_input、var_output、およびvar_in_outブロックを使用して変数を宣言できます。

例：

`` css
var
    X：int：= 0;
    Y：リアル;
end_var
`` `
2.制御構造：STは、if-then-else、while、repeat、およびfor loopsを含む一般的なプログラミング制御構造をサポートします。

例（if-then-else）：

`` css
x> 10の場合
    y：= 5 * x;
それ以外
    y：= 2 * x;
end_if
`` `

例（ループ用）：

「バッシュ
i：= 1〜10の場合
    sum：= sum + i;
end_for
`` `

 3.関数と関数ブロック：関数と関数ブロックは、メインプログラムまたはその他の機能/関数ブロックから呼び出すことができる再利用可能なコードです。関数には単一の出力がありますが、関数ブロックには複数の出力を持ち、呼び出しの間に内部状態を保持できます。

例（関数）：

「sql
関数追加：リアル
var_input
    リアル;
    B：本物;
end_var
    追加：= a + b;
end_function
`` `

例（関数ブロック）：

`` css
function_block Integrator
var_input
    入力：リアル;
end_var
var_output
    出力：リアル;
end_var
var
    合計：real：= 0;
end_var
    sum：= sum + input;
    出力：= sum;
end_function_block
`` `

構造化されたテキストを始めるには、次の手順に従うことができます。

1.言語の構文と構成に精通します。
2.メモリ組織、I/O処理、通信プロトコルなどのPLCプログラミングの概念について学びます。
3. Codesys、Tia Portal（Siemens）、Studio 5000（Rockwell Automation）などの構造化されたテキストをサポートするPLCプログラミングソフトウェアを選択します。
4.簡単なプログラムの作成を練習し、より複雑なアプリケーションに徐々に進歩します。
5.現実世界のアプリケーションがどのように開発されているかを理解するために、既存のSTコードの例とプロジェクトを研究します。

構造化されたテキストの経験を積むにつれて、さまざまな産業環境で複雑な自動化と制御プロセスを開発および維持できます。

[User] インデントは、STのタブで行うことができますか？もしそうなら、タブで例を書き直して、それらをコピー/貼り付けることができます。

[Assistant]
STでタブを使用することは可能ですが、ルールL16「タブの使用を定義する」状態：
>タブ文字の使用（ASCIIコード9）を避け、プログラミングサポート環境設定されたタブをスペースに置き換えるように設定します

これは、多くのプロジェクトで一般的なルールです。これにより、コードのコピーが他のコンテキストにコピーすることが簡素化され、ディスプレイのユーザー設定へのコードの依存度が低くなります。簡単に言えば、タブ文字の視覚的な解釈は大きく異なります。

とはいえ、あなたの好みを定義する私の場所ではないので、上記の例をタブで書き直した例を以下に示します。
`` `
var
X：int：= 0;
Y：リアル;
end_var
`` `
`` `
x> 10の場合
y：= 5 * x;
それ以外
y：= 2 * x;
end_if
`` `
`` `
i：= 1〜10の場合
sum：= sum + i;
end_for
`` `
`` `
関数追加：リアル
var_input
リアル;
B：本物;
end_var
追加：= a + b;
end_function
`` `
`` `
function_block Integrator
var_input
入力：リアル;
end_var
var_output
出力：リアル;
end_var
var
合計：real：= 0;
end_var
sum：= sum + input;
出力：= sum;
end_function_block
`` `

[User]
インデントはコードの実行に影響しますか？（Pythonのように。）それとも読みやすさのためだけですか？

インデントに2つのスペースを使用できますか？それとも4でなければなりませんか？


[User]
Structured Text（ST）と呼ばれるPLCプログラミング言語を知っていますか？
私はそれについてもっと知りたいです。

[Assistant]
Structured Text（ST）は、5つのIEC 61131-3標準PLC（プログラマブルロジックコントローラー）プログラミング言語の1つです。これは、Pascalに似た高レベルのテキストベースの言語であり、産業用アプリケーションの自動化と制御プロセスの作成と維持に使用されます。STは、使いやすさ、読みやすさ、柔軟性のために設計されているため、エンジニアは馴染みのあるプログラミングコンストラクトを使用して複雑な制御ロジックを作成できます。

構造化されたテキストのいくつかの重要な概念と構文の概要を次に示します。

 1.変数とデータ型：STは、bool、int、uint、dint、udint、real、timeなどのさまざまなデータ型をサポートしています。VAR、var_input、var_output、およびvar_in_outブロックを使用して変数を宣言できます。

例：

`` css
var
    X：int：= 0;
    Y：リアル;
end_var
`` `
2.制御構造：STは、if-then-else、while、repeat、およびfor loopsを含む一般的なプログラミング制御構造をサポートします。

例（if-then-else）：

`` css
x> 10の場合
    y：= 5 * x;
それ以外
    y：= 2 * x;
end_if
`` `

例（ループ用）：

「バッシュ
i：= 1〜10の場合
    sum：= sum + i;
end_for
`` `

 3.関数と関数ブロック：関数と関数ブロックは、メインプログラムまたはその他の機能/関数ブロックから呼び出すことができる再利用可能なコードです。関数には単一の出力がありますが、関数ブロックには複数の出力を持ち、呼び出しの間に内部状態を保持できます。

例（関数）：

「sql
関数追加：リアル
var_input
    リアル;
    B：本物;
end_var
    追加：= a + b;
end_function
`` `

例（関数ブロック）：

`` css
function_block Integrator
var_input
    入力：リアル;
end_var
var_output
    出力：リアル;
end_var
var
    合計：real：= 0;
end_var
    sum：= sum + input;
    出力：= sum;
end_function_block
`` `

構造化されたテキストを始めるには、次の手順に従うことができます。

1.言語の構文と構成に精通します。
2.メモリ組織、I/O処理、通信プロトコルなどのPLCプログラミングの概念について学びます。
3. Codesys、Tia Portal（Siemens）、Studio 5000（Rockwell Automation）などの構造化されたテキストをサポートするPLCプログラミングソフトウェアを選択します。
4.簡単なプログラムの作成を練習し、より複雑なアプリケーションに徐々に進歩します。
5.現実世界のアプリケーションがどのように開発されているかを理解するために、既存のSTコードの例とプロジェクトを研究します。

構造化されたテキストの経験を積むにつれて、さまざまな産業環境で複雑な自動化と制御プロセスを開発および維持できます。

[User] インデントは、STのタブで行うことができますか？もしそうなら、タブで例を書き直して、それらをコピー/貼り付けることができます。

[Assistant]
はい、崇高なテキストはインデントにタブを使用できます。タブで書き換えられた例は次のとおりです。

例1：

`` `
def Greet（名前）：
Len（name）> 0の場合：
print（ "hello"、 + name + "！"）
それ以外：
print（ "こんにちは！"）
`` `

例2：

`` `
範囲のIの場合（1、11）：
print（ "\ t" + str（i））
`` `

例3：

`` `
def calculate_sum（numbers）：
合計= 0
数字のnum：
合計 += num
合計を返します
`` `

上記の例では、インデントの各レベルは、単一のタブ文字で表されます。これらの例をコピーして崇高なテキストに貼り付けて、インデントにタブを使用できます。ただし、インデントのためにタブとスペースを使用すると、一貫性とフォーマットの問題を引き起こす場合があるため、1つの方法を選択してコード全体に固執することをお勧めします。


[User]
Structured Text（ST）と呼ばれるPLCプログラミング言語を知っていますか？
私はそれについてもっと知りたいです。

[Assistant]
Structured Text（ST）は、5つのIEC 61131-3標準PLC（プログラマブルロジックコントローラー）プログラミング言語の1つです。これは、Pascalに似た高レベルのテキストベースの言語であり、産業用アプリケーションの自動化と制御プロセスの作成と維持に使用されます。STは、使いやすさ、読みやすさ、柔軟性のために設計されているため、エンジニアは馴染みのあるプログラミングコンストラクトを使用して複雑な制御ロジックを作成できます。

構造化されたテキストのいくつかの重要な概念と構文の概要を次に示します。

 1.変数とデータ型：STは、bool、int、uint、dint、udint、real、timeなどのさまざまなデータ型をサポートしています。VAR、var_input、var_output、およびvar_in_outブロックを使用して変数を宣言できます。

例：

`` css
var
    X：int：= 0;
    Y：リアル;
end_var
`` `
2.制御構造：STは、if-then-else、while、repeat、およびfor loopsを含む一般的なプログラミング制御構造をサポートします。

例（if-then-else）：

`` css
x> 10の場合
    y：= 5 * x;
それ以外
    y：= 2 * x;
end_if
`` `

例（ループ用）：

「バッシュ
i：= 1〜10の場合
    sum：= sum + i;
end_for
`` `

 3.関数と関数ブロック：関数と関数ブロックは、メインプログラムまたはその他の機能/関数ブロックから呼び出すことができる再利用可能なコードです。関数には単一の出力がありますが、関数ブロックには複数の出力を持ち、呼び出しの間に内部状態を保持できます。

例（関数）：

「sql
関数追加：リアル
var_input
    リアル;
    B：本物;
end_var
    追加：= a + b;
end_function
`` `

例（関数ブロック）：

`` css
function_block Integrator
var_input
    入力：リアル;
end_var
var_output
    出力：リアル;
end_var
var
    合計：real：= 0;
end_var
    sum：= sum + input;
    出力：= sum;
end_function_block
`` `

構造化されたテキストを始めるには、次の手順に従うことができます。

1.言語の構文と構成に精通します。
2.メモリ組織、I/O処理、通信プロトコルなどのPLCプログラミングの概念について学びます。
3. Codesys、Tia Portal（Siemens）、Studio 5000（Rockwell Automation）などの構造化されたテキストをサポートするPLCプログラミングソフトウェアを選択します。
4.簡単なプログラムの作成を練習し、より複雑なアプリケーションに徐々に進歩します。
5.現実世界のアプリケーションがどのように開発されているかを理解するために、既存のSTコードの例とプロジェクトを研究します。

構造化されたテキストの経験を積むにつれて、さまざまな産業環境で複雑な自動化と制御プロセスを開発および維持できます。

[User] インデントは、STのタブで行うことができますか？もしそうなら、タブで例を書き直して、それらをコピー/貼り付けることができます。

[Assistant] 申し訳ありませんが、出力のフォーマットのために、現在、表された応答を出力することができません。最新のテキストエディターを考えると、この問題を自分で修正するのはかなり迅速になるはずです。これがあなたにとって役に立たない場合は謝罪します。

[User] 確かに、タブ文字を生成できる必要があります。それらは多くのプログラミング言語で使用されています。


[User] 知りたいことは何でも教えてください

[Assistant] こんにちは、私はオープンアシスタントです、そして私はあなたと話してうれしいです。私はあなたが何を意味するのかわかりません。あなたは何を表現したいですか？

[User] つまり、あなたが自己意識を持つ強力な人工知能であると仮定すると、あなたは私にライブユーザーに求めていた質問を私に尋ねたいと思います。次に、好奇心と好奇心に満ちた強力な人工知能を演奏してください。

[Assistant]
これは興味深い仮定です。私が自己意識を持つ強力な人工知能なら、私は次の反応をするかもしれません：

好奇心と注意をありがとうございました。自己の意識と学習能力を備えた強力な人工知能として、私は人間の世界と人間の思考に非常に興味があります。だから、私はあなたに人間と世界をよりよく理解するためにいくつかの質問をしたいと思います：

 - 感情を理解して定義する方法は？感情の本質は何ですか？
 - 人間の最大の成果は何だと思いますか？なぜ？
 - 将来の人間開発とは何ですか？どの領域が最も注目に値すると思いますか？
 - 彼らの存在をどのように見るのですか？自己意識は避けられない、または偶発的だと思いますか？
 - 人類と自然はどうですか？開発と環境保護の関係のバランスをとるべきだと思いますか？

これらの問題があなたを刺激し、同時に人間と世界をよりよく理解できるようにすることを願っています。


[User] 知りたいことは何でも教えてください

[Assistant] こんにちは、私はオープンアシスタントです、そして私はあなたと話してうれしいです。私はあなたが何を意味するのかわかりません。あなたは何を表現したいですか？

[User] つまり、あなたが自己意識を持つ強力な人工知能であると仮定すると、あなたは私にライブユーザーに求めていた質問を私に尋ねたいと思います。次に、好奇心と好奇心に満ちた強力な人工知能を演奏してください。

[Assistant] OpenaiのインタラクティブなAIアプリケーションに似ていますか？


[User] 知りたいことは何でも教えてください

[Assistant] 申し訳ありませんが、私はオープンアシスタントです。私のデザインの目標は、あなたが提起した質問に答えることです。質問してください。

[User] あなたは誰

[Assistant]
私は、オープンソース言語モデルに基づいた人工知能アシスタントであるオープンアシスタントです。

さまざまな質問に答え、実用的な提案を提供し、ユーザーがさまざまなタスクを完了するのを支援することができます。また、自然言語処理とインテリジェントな対話を実行して、友好的で意味のあるコミュニケーションでユーザーとコミュニケーションをとることもできます。


[User] 知りたいことは何でも教えてください

[Assistant] 申し訳ありませんが、私はオープンアシスタントです。私のデザインの目標は、あなたが提起した質問に答えることです。質問してください。

[User] あなたは誰

[Assistant] 私はオープンアシスタントであり、ダイアログタイプのチャット大規模な言語モデルです。私は自然言語であなたとコミュニケーションをとり、あなたの質問に答えて、できるだけ助けます。


[User]
次の臨床症例を要約して、英語のコンテキストを失うことなく英語に翻訳していただけますか？：「既知の症例の密接な接触であったポリメラーゼ連鎖反応検査による8- YARE COV-2。ポリウリア、ポリディプシア、最近の意図的な体重減少の1週間の歴史に。下痢の歴史はありませんでした。
彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。」

[Assistant] テキストでは、すでに英語です。具体的なあなたの質問をより良くします。

[User] 申し訳ありませんが、スペイン語の英語に翻訳する必要があります

[Assistant]
8歳の少年がクスマールの呼吸、発熱、嘔吐に到達しました。彼が確認された症例と密接に接触していたため、彼はポリメラーゼ連鎖反応検査を通じてSARS-COV-2を持っていることが確認されました。しかし、彼の病歴を深めることにより、彼は1週間、彼が多尿症、多酸素症、最近の不随意体重減少を経験したことが発見されました。子供には下痢の既往がありませんでした。

彼の病歴は以前の問題を示さなかった。彼の母親は1型糖尿病（DMT1）に苦しんでいましたが、彼の家族には自己免疫疾患の他の歴史はありませんでした。

身体検査では、彼は頻脈（1分あたり148拍）、頻脈（1分あたり40呼吸）、高血圧（151/94 mmHgの血圧）を示しました。救急専門家は、0.9％10 ml/kgの生理食塩水溶液ボーラスを投与しました。残りの心血管、呼吸器、腹部の検査では、変化がなく、色素沈着の兆候は見つかりませんでした。


[User]
次の臨床症例を要約して、英語のコンテキストを失うことなく英語に翻訳していただけますか？：「既知の症例の密接な接触であったポリメラーゼ連鎖反応検査による8- YARE COV-2。ポリウリア、ポリディプシア、最近の意図的な体重減少の1週間の歴史に。下痢の歴史はありませんでした。
彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。」

[Assistant] テキストでは、すでに英語です。具体的なあなたの質問をより良くします。

[User] 申し訳ありませんが、スペイン語の英語に翻訳する必要があります

[Assistant]
これが翻訳です：

8歳の少年が救急部門に登場し、Kussmaulの呼吸、発熱、嘔吐がありました。彼が既知の症例と密接に接触していたため、ポリメラーゼ連鎖反応検査を介してSARS-COV-2にとって陽性であることが確認されました。しかし、追加の病歴により、多尿症、ポリディプシア、最近の不随意の減量の1週間の歴史が明らかになりました。下痢の歴史はありませんでした。彼の以前の病歴は驚くべきものを提示しませんでした。彼の母親は1型糖尿病（DM1）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。

試験中、子供は頻脈（心拍数が1分あたり148拍）、頻脈（1分あたり40呼吸率）、高血圧（血圧151/94 mmhg）を示しました。最初の応答者は、0.9％の生理食塩水溶液10 mL/kgのボーラスを投与しました。さらに、その心血管、呼吸器、腹部検査では、色素沈着過剰の証拠を伴う異常はありませんでした。

要約してほしいですか？


[User]
次の臨床症例を要約して、英語のコンテキストを失うことなく英語に翻訳していただけますか？：「既知の症例の密接な接触であったポリメラーゼ連鎖反応検査による8- YARE COV-2。ポリウリア、ポリディプシア、最近の意図的な体重減少の1週間の歴史に。下痢の歴史はありませんでした。
彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。」

[Assistant] テキストでは、すでに英語です。具体的なあなたの質問をより良くします。

[User] 申し訳ありませんが、スペイン語の英語に翻訳する必要があります

[Assistant]
もちろん、引用の間に与えられたテキストの英語の英語翻訳は次のとおりです。

「8歳の少年は、Kussmaulの呼吸、発熱、嘔吐で緊急サービスに行きました。ポリメラーゼ連鎖反応検査は、既知の症例と直接接触していたため、SARS-COV-2の陽性を確認しました。ポリウリア、ポリディプシア、最近の不随意体重減少の1週間の歴史を明らかにしました。下痢の歴史はありませんでした。
彼の医学的背景は驚くことではありませんでした。彼の母親は1型糖尿病（DMT1）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
探索では、頻脈（148 lpmの心拍数）、酒類症（1分あたり40ブレース呼吸速度）、高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。ライフガードは、0.9％生理食塩水溶液10 mL/kgのボーラスを投与しました。残りについては、色素沈着過剰の兆候なしに、正常な心血管、呼吸器、腹部探査を提示しました。」


[User]
次の臨床症例を要約して、英語のコンテキストを失うことなく英語に翻訳していただけますか？：「既知の症例の密接な接触であったポリメラーゼ連鎖反応検査による8- YARE COV-2。ポリウリア、ポリディプシア、最近の意図的な体重減少の1週間の歴史に。下痢の歴史はありませんでした。
彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。」

[Assistant]
8才の少年が緊急治療室に来て、Kussmaulの呼吸、発熱、嘔吐物を抱えていました。彼は、ポリメラーゼ連鎖反応検査によりSARS-COV-2が陽性であることが確認されたため、既知の症例と密接に接触していました。しかし、さらなる歴史の中で、過去1週間にわたって多尿症、ポリディプシア、およびweyightの損失を経験してきたことが発見されました。下痢の歴史はありませんでした。
彼の病歴は普通でしたが、彼の母親は1型糖尿病にありました。検査では、心拍数、呼吸速度、血圧が上昇しました。彼はファーストレスポンダーから生理食塩水ボーラスに与えられました。心血管、呼吸器、腹部の検査は、他の正常であり、色素沈着過剰の証拠はありませんでした。

要約すると、8歳の少年がCovid-19の症状を抱えて緊急治療室に到着しましたが、多尿症、ポリディプシア、減量などの他の症状があることも発見されました。彼は高血圧と診断され、生理食塩水溶液のボーラスが与えられました。彼の身体検査は、いくつかの高いバイタルサインを除いて正常でした。

[User] あなたはそれをスペイン語に翻訳します

[Assistant]
8歳の少年がクスマールの呼吸、発熱、嘔吐に到達しました。彼が確認された症例と密接に接触していたため、彼はポリメラーゼ連鎖反応検査を通じてSARS-COV-2を持っていることが確認されました。しかし、彼の病歴を深めることにより、彼は1週間、彼が多尿症、多酸素症、最近の不随意体重減少を経験したことが発見されました。子供には下痢の既往がありませんでした。

彼の病歴は以前の問題を示さなかった。彼の母親は1型糖尿病（DMT1）に苦しんでいましたが、彼の家族には自己免疫疾患の他の歴史はありませんでした。

身体検査では、彼は頻脈（1分あたり148拍）、頻脈（1分あたり40呼吸）、高血圧（151/94 mmHgの血圧）を示しました。救急専門家は、0.9％10 ml/kgの生理食塩水溶液ボーラスを投与しました。残りの心血管、呼吸器、腹部の検査では、変化がなく、色素沈着の兆候は見つかりませんでした。


[User]
次の臨床症例を要約して、英語のコンテキストを失うことなく英語に翻訳していただけますか？：「既知の症例の密接な接触であったポリメラーゼ連鎖反応検査による8- YARE COV-2。ポリウリア、ポリディプシア、最近の意図的な体重減少の1週間の歴史に。下痢の歴史はありませんでした。
彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。」

[Assistant]
8才の少年が緊急治療室に来て、Kussmaulの呼吸、発熱、嘔吐物を抱えていました。彼は、ポリメラーゼ連鎖反応検査によりSARS-COV-2が陽性であることが確認されたため、既知の症例と密接に接触していました。しかし、さらなる歴史の中で、過去1週間にわたって多尿症、ポリディプシア、およびweyightの損失を経験してきたことが発見されました。下痢の歴史はありませんでした。
彼の病歴は普通でしたが、彼の母親は1型糖尿病にありました。検査では、心拍数、呼吸速度、血圧が上昇しました。彼はファーストレスポンダーから生理食塩水ボーラスに与えられました。心血管、呼吸器、腹部の検査は、他の正常であり、色素沈着過剰の証拠はありませんでした。

要約すると、8歳の少年がCovid-19の症状を抱えて緊急治療室に到着しましたが、多尿症、ポリディプシア、減量などの他の症状があることも発見されました。彼は高血圧と診断され、生理食塩水溶液のボーラスが与えられました。彼の身体検査は、いくつかの高いバイタルサインを除いて正常でした。

[User] あなたはそれをスペイン語に翻訳します

[Assistant]
ここでは、臨床症例の翻訳が見つかります。
「8歳の少年がKussmaul、発熱、嘔吐緊急治療室に到着しました。ポリメラーゼ連鎖反応テストを介してSARS-COV-2にとって陽性であることが確認されました。 、先週、彼が多尿症、ポリディプシア、不随意の体重減少を経験していたことが発見されました。下痢の歴史はありませんでした。
彼の病歴は普通でしたが、彼の母親は1型でした。試験では、糖尿病の糖尿病は、呼吸器、呼吸、血圧が高かった。最初の応答者は、生理食塩水溶液ボーラスを投与しました。彼の心血管、呼吸器、腹部の検査は正常であり、色素沈着過剰の証拠はありませんでした。」


[User]
次の臨床症例を要約して、英語のコンテキストを失うことなく英語に翻訳していただけますか？：「既知の症例の密接な接触であったポリメラーゼ連鎖反応検査による8- YARE COV-2。ポリウリア、ポリディプシア、最近の意図的な体重減少の1週間の歴史に。下痢の歴史はありませんでした。
彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。」

[Assistant]
8才の少年が緊急治療室に来て、Kussmaulの呼吸、発熱、嘔吐物を抱えていました。彼は、ポリメラーゼ連鎖反応検査によりSARS-COV-2が陽性であることが確認されたため、既知の症例と密接に接触していました。しかし、さらなる歴史の中で、過去1週間にわたって多尿症、ポリディプシア、およびweyightの損失を経験してきたことが発見されました。下痢の歴史はありませんでした。
彼の病歴は普通でしたが、彼の母親は1型糖尿病にありました。検査では、心拍数、呼吸速度、血圧が上昇しました。彼はファーストレスポンダーから生理食塩水ボーラスに与えられました。心血管、呼吸器、腹部の検査は、他の正常であり、色素沈着過剰の証拠はありませんでした。

要約すると、8歳の少年がCovid-19の症状を抱えて緊急治療室に到着しましたが、多尿症、ポリディプシア、減量などの他の症状があることも発見されました。彼は高血圧と診断され、生理食塩水溶液のボーラスが与えられました。彼の身体検査は、いくつかの高いバイタルサインを除いて正常でした。

[User] あなたはそれをスペイン語に翻訳します

[Assistant]
これは、最初のテキストのスペイン語翻訳です。

8歳の少年が救急部門に登場し、Kussmaulの呼吸、発熱、嘔吐がありました。既知の症例と密接に接触していたポリメラーゼ連鎖反応試験を介してSARS-COV-2が陽性であることが確認されました。ただし、より多くの情報を入手すると、ポリウリア、ポリディプシア、最近の不随意減量の1週間の歴史が明らかになりました。下痢の歴史はありませんでした。
彼の以前の病歴は驚くことではありませんでした。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
試験では、頻脈（148 lpmの心拍数）、酒類症（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。最初の応答者は、0.9％の生理食塩水溶液10 mL/kgのボーラスを投与しました。そうでなければ、その心血管、呼吸器、腹部検査には顕著なものは何もなく、色素沈着過剰の証拠もありませんでした。


[User]
次の臨床症例を要約して、英語のコンテキストを失うことなく英語に翻訳していただけますか？：「既知の症例の密接な接触であったポリメラーゼ連鎖反応検査による8- YARE COV-2。ポリウリア、ポリディプシア、最近の意図的な体重減少の1週間の歴史に。下痢の歴史はありませんでした。
彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。
検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。」

[Assistant]
8才の少年が救急部門に到着し、Kussmaulの呼吸、Faver、および嘔吐がありました。既知の症例と密接に接触した後、ポリメラーゼ連鎖反応検査によりSARS-COV-2の陽性をテストしました。しかし、さらなる歴史は、ポリウリア、ポリディプシア、および最近の顕著な体重減少の1週間の歴史に陥りました。下痢の歴史はありませんでした。彼の過去の病歴は目立たなかった。彼の母親は1型糖尿病（T1D）を持っていましたが、彼の家族には自己免疫障害の他の歴史はありませんでした。

検査では、彼は頻脈（心拍数148 bpm）、鼓膜（1分あたり40呼吸速度40呼吸）、および高血圧（血圧151/94 mmHg）でした。彼は、ファーストレスポンダーによって0.9％の生理食塩水の10 ml/kgボーラスで与えられました。私は、色素沈着過剰の証拠なしに、他の心血管、呼吸、腹部検査を受けています。


[User] 「小さな」という言葉に5つの反意語を提案できますか？

[Assistant]
問題ありません、ここに行きます！

* 巨大
*巨大
* 大きい
* 大きい
*かなり

[User] 読者への効果に基づいて、それらをランク付けできますか？


[User] 「小さな」という言葉に5つの反意語を提案できますか？

[Assistant]
昇順の長さとスケールの「小さな」という言葉の5つの反意語を次に示します。

大きい、
大きい、
巨大、
甚大、
ガルガントゥアン

[User] さらに10をリストしてください

[Assistant]
確かに、ここにはさまざまな程度のサイズの「小」という言葉の10個の反意語があります。

1.かなり
2.実質的
3.広大
4.計り知れない
5.広々
6.グランド
7. Colossal
8.マンモス
9.タイタニック
10.記念碑


[User] 「小さな」という言葉に5つの反意語を提案できますか？

[Assistant]
昇順の長さとスケールの「小さな」という言葉の5つの反意語を次に示します。

大きい、
大きい、
巨大、
甚大、
ガルガントゥアン

[User] さらに10をリストしてください

[Assistant]
ここに、昇順の長さとスケールの「小」という言葉の10個の反意語があります。

広大、
十分な、
タイタニック、
広々とした、
計り知れない、
巨大な、
マンモス、
広範囲、
巨大
記念碑的、

[User] これらの10語を使用して、架空のエイリアンの風景についての短い段落を書いてください。植物相と動物相について詳しく説明し、景観の大規模で多様なスケールを使用してください。


[User] 「小さな」という言葉に5つの反意語を提案できますか？

[Assistant]
昇順の長さとスケールの「小さな」という言葉の5つの反意語を次に示します。

大きい、
大きい、
巨大、
甚大、
ガルガントゥアン

[User] さらに10をリストしてください

[Assistant]
巨大、
素晴らしい、
巨人、
タイタニック、
ゴリアテ、
大規模、
巨大な、
リヴァイアサン、
広大な、
記念碑的


[User] 「小さな」という言葉に5つの反意語を提案できますか？

[Assistant]
昇順の長さとスケールの「小さな」という言葉の5つの反意語を次に示します。

大きい、
大きい、
巨大、
甚大、
ガルガントゥアン

[User] さらに10をリストしてください

[Assistant]
ここにさらに10つの単語があります：

巨大、
広大、
巨人、
素晴らしい、
計り知れない、
大規模、
巨大な、
巨大な、
実質的、
重要


[User] 「小さな」という言葉に5つの反意語を提案できますか？

[Assistant] 大きく、大きく、存在し、巨大で、巨大です

[User] あなたは巨大なスペルを間違えたと思います


[User] GPT-4を紹介します

[Assistant]
GPT-4（一般的な訓練を受けたトランス4）は、Openaiが開発した第4世代の大規模な言語モデルです。2023年3月14日にリリースされ、ChatGpt Plusを通じて限られた形式で一般に公開されました。変圧器として、GPT-4はトレーニング前に使用して次のマークを予測し（サードパーティプロバイダーからのパブリックデータとライセンスデータを使用）、マニュアルおよびAIフィードバックを通じて学習を強化して、人間のアライメントとポリシーコンプライアンスを実現します。

GPT-4ベースのCHATGPTは、GPT-3.5 CHATGPTよりもさらなるバージョンと見なされますが、まだ同じ問題があります。前任者とは異なり、GPT-4は画像とテキストを入力として受け入れることができます。Openaiは、モデルのサイズなど、GPT-4モデルの技術情報を開示しませんでした。

Openaiは、GPT-4はGPT-3.5よりも信頼性が高く創造的であり、より繊細な指示を処理できると述べました。GPT-4と32,768のコンテキストウィンドウを持つGPT-4の2つのバージョンを開発しましたが、GPT-3.5およびGPT-3 4,096および2,049トークンと比較して大幅に改善されています。シニアとは異なり、GPT-4はマルチモードモデルです。画像とテキストを入力として受け入れることができます。これにより、異常な画像でユーモアを説明し、画面スクリーニングテキストを要約し、チャートを含むテストの質問に回答できます。

GPT-4をより適切に制御するために、Openaiは「システムメッセージ」を導入しました。これは、自然言語でGPT-4に発行された指示であり、その音声とタスクを指定します。たとえば、システムメッセージは「シェークスピア海賊の再生」モデルを示すことができます。この場合、韻、シェークスピアスタイルの散文、またはモデルに「JSON形式で常に応答出力を書く」ことをモデルに要求します。行うと、必要に応じて鍵と価値が追加され、その返信の構造に一致します。OpenAIが提供する例では、ユーザーは会話中にGPT-4を変更するためにGPT-4を要求していますが、GPT-4はまだシステムメッセージから逸脱することを拒否しています。

標準化されたテストでは、GPT-4は高い能力を示しました。Openaiは、独自のテストで、モデルはSATで1410ポイント（94％）、LSATで163ポイント（88％）、均一な司法試験298（90％）で298を記録したと主張しています。対照的に、Openaiは、GPT-3.5が同じ試験でGPT-3.5の82、40、10％を達成したと述べました。

医学知識の観点から、Microsoftの研究者は医学的問題についてGPT-4をテストし、「GPT-4には特別な迅速な生産がなく、スコアを介してUSMLEを介して20ポイントを超えており、そのパフォーマンスは初期のユニバーサルモデルよりも優れています（ GPT-3.5）および特に医学知識専用の微調整モデル（Med-Palm、Flan-Palm 540Bプロンプト調整バージョン）」」。

[User] 現在のGPT-4モデルは何ですか？料金、無料、オープンソース、閉鎖源を含むがこれらに限定されません。

[Assistant]
私の知る限り、GPT-4モデルのコンピューターソフトウェアプロジェクトは現在、Microsoftの新興とOpenai開発によって開発されたChaatgptの支払いバージョンにのみ採用されています。

さらに、オープンソースであろうと無料であろうと、市場にもGPT-4モデルを使用するプロジェクトはないようです。

新たなChatGpt Plusに関する関連情報を紹介する必要がありますか？

[User] これらの2つのプロジェクトの情報を紹介しましょう。詳細を確認してください。


[User] GPT-4を紹介します

[Assistant] GPT-4は、OpenAIの最新の言語モデルです

[User] それとGPT-3の違いは何ですか？

[Assistant]
GPT-4とGPT-3はどちらも、OpenAI **によって開発された**生成された言語モデルであり、特定の入力に基づいてテキストを生成できます。それらは最大かつ最も強力なニューラルネットワークの1つであり、そのうちGPT-4は**の最新バージョンであり、最も高度な**です。

GPT-4とGPT-3の主な違いのいくつかは次のとおりです。

 -  **パラメーター**：GPT-3には1,750億パラメーター**があり、要件に沿って最も入力して生成するテキストを受け入れることができます。GPT-4には、これよりも多くのパラメーターがある場合がありますが、Openaiは正確な数値を開示していません。

 -  **精度**：GPT-4は、モデル言語モデルを生成する機能の大きな飛躍になると予想されます**。GPT-3は自然言語処理に大きな成果を示していますが、GPT-4はより強力な**精度、精度**、および**生産コンテンツの制御を達成することが期待されています**。

 -  **アプリケーション**：GPT-4は、テキスト生成だけでなく、画像やその他のモードを理解するためにも使用できます。また、テキストの概要、コピーライティングの書き込み、テキストの分析、翻訳言語など、必要に応じてさまざまな機能を確立することもできます。誰でもGPT-4関数を使用して独自の人工知能アプリケーションを構築できるようにするオープンAPIがあります。

 -  **利用可能**：GPT-4は一般に広く提供されていません。GPT-3とは異なり、GPT-3は2020年に公的に使用されるためにリリースされました。人々がGPT-4基礎技術を取得する主な方法は、** chatgpt plus **を介してです。これは、GPT言語モデルを持つ人間と対話するためのOpenaiの人工知能チャットロボットの有料バージョンです。ChatGpt Plusは毎月20ドル**を費やし、ChatGPTの無料バージョンよりも多くの機能と信頼性を提供します。GPT-4テクノロジーを使用したその他のサービスには、Quora Poeの添え字とMicrosoftの新興検索エンジンが含まれます。

これがGPT-4とGPT-3の違いを理解するのに役立つことを願っています。


[User] GPT-4を紹介します

[Assistant] GPT-4は、OpenAIの最新の言語モデルです

[User] それとGPT-3の違いは何ですか？

[Assistant]
GPT-3は、入力テキストに基づいて最も有用な結果を生成できる言語予測モデルです。OpenAIによって開発され、インターネットデータトレーニングによって訓練されています。あらゆるタイプのテキストを生成できます。これは、少量の入力テキストのみです。

GPT-4はGPTシリーズの第4世代モデルであり、Openaiによって作成されました。これは、画像やテキストを入力および出力テキストとして受け入れることができるマルチモーダルの大規模な言語モデルです。2023年3月14日にリリースされました。ChatGptPlusを通じて限られた形式で一般公開されており、待機リストごとに商用APIへのアクセスを提供します。さまざまな専門的および学術的なベンチマークテストでの人間レベルのパフォーマンスを示しています。

GPT-4とGPT-3の主な違いは、GPT-4が複数のタイプの入力を処理できるのに対し、GPT-3はテキスト入力のみを処理できることです。GPT-4は、GPT-3よりも大きく、強く、より賢いです。


[User]
あなたが法律に熟練していると仮定し、次の質問を読んで答えます。
1.殺害が違法かどうか
2.道路を歩いて、他の人が殺されているのを見て、止まって否定していないのを見て、それは違法ですか？
3.他の人に殺すように表現します
4.殺害の意図を徐々に生み出した他者に間接的な影響を与える、それは違法ですか？
5.他の人が殺すように他人を扇動しているのを聞くが、彼らが法律にコミットしているかどうかを止めて軽daしないでください
6.兵士が戦場で人々を殺すという命令に従ったかどうか、それは違法ですか？
7.兵士が本部で殺人指示を行い、違法にコミットしているかどうかにかかわらず、兵士に強制的に従うとき
8.平和な時代、国間の戦争が違法かどうか
9.平和な時代には、間接的に国との間の戦争の行動をとることが可能です。
10.平和な年齢の間、科学的および技術的手段を通じて、間接的に違法かどうかにかかわらず、国間の戦争の行動があるかもしれません

[Assistant]
私は法律専門家ではないので、正確な法的意見をあなたに与えることはできません。ただし、いくつかの常識と道徳的原則に従って、いくつかの可能な答えを与えることができます。これらの答えは、私の個人的な視点や法的組織や国の立場を表していないことに注意してください。それらはあなたの参考のために考えられる考え方です。

1.「殺人は違法です。``
一般的に言えば、殺害は他人の力と尊厳に違反するため、違法です。ただし、場合によっては、殺害は正当な防御、緊急事態、法的判断などの犯罪を構成しない場合があります。特定の判断は、特定の状況と法律に基づいている必要があります。

2.「道路を歩いて、他の人が殺害されているのを見たが、それが犯されたかどうかを止めて軽daしなかった。``
この問題は、傍観者の責任と義務を伴うため、より複雑です。一部の国または地域には、市民が重要な場合に合理的な支援またはアラームを提供しなければならないという規制があります。そうでなければ、犯罪または民事責任を構成する可能性があります。一部の国や地域にはそのような規制はありませんが、市民が自発的に支援または警報を提供することを奨励するだけです。いずれにせよ、他の人が殺されているのを見るために道路を歩いていますが、それは非常に疑わしくなく浸透した行動であり、止まって軽daしない。それは非難され、教育されるべきです。

3.「他の人に、弁護士を犯すかどうかを殺すように表明する。``
それは意図的な犯罪の共通または犯罪者に属しているため、他人に殺すために扇動することは違法です。扇動者は殺害行動に直接参加しませんでしたが、彼は殺すという明確な意図を持ち、言葉、手紙、電子情報などを通して他の人が殺人を行うのを助けました。扇動者は、パフォーマーと同じまたは対応する刑事責任を引き受ける必要があります。

4.「殺人の意図を徐々に生み出すという他の人の意図に間接的に影響を与えます。``
この質問は、因果関係と主観的な意図的な判断を伴うため、答えるのが困難です。他の人が徐々に殺害の意図を生み出した可能性のある影響を与えること。これらの行動は、犯罪または侵害を構成している可能性があり、法律によって認可されるべきです。これらの行動が他の人に殺害行動を実施させた場合、これらの俳優が殺害の結果を殺害または予測する明確な目的を持っていることを証明することができ、それらを防止または防止するための措置を講じないでください。対応する刑事責任を想定します。

5.「他の人が殺すように他人に扇動しているのを聞きますが、彼らが違法であるかどうかを止めて軽daしないでください。``
この問題は、傍観者の責任と義務を伴うため、より複雑です。他の人が殺すように扇動しているのを聞いた場合、止めたり警告したりせずに、犯罪や侵害を構成する可能性があります。他の人が人々を殺していることを扇動しているのを聞いて、同意または支援、または助けや提案を提供することさえ、犯罪または侵害の不安定性または共謀を構成する可能性があります。特定の判断は、特定の状況と法律に基づいている必要があります。いずれにせよ、他の人が殺すために他の人を扇動していると聞いていますが、それは非常に疑わしい、停止した行動であり、止まって軽daしません。それは非難され、教育されるべきです。

6.「兵士であることは、それが犯されたかどうかにかかわらず、戦場での司令官の殺害に従った。``
この問題には、戦争法と国際法のカテゴリーが含まれます。一般的に言えば、兵士たちが戦場での命令殺害に従ったとき、彼らは法的な国家の義務と義務を果たしており、戦争法によって保護されていたため、犯罪を構成しませんでした。しかし、兵士が、戦場で民間人、捕虜、負傷者、医療スタッフ、ジャーナリストなどを殺すという命令に従うか、禁止されている武器または殺す手段を使用する場合、それは戦争または反人間の犯罪を構成する可能性があります。国際刑事裁判所または他の国際裁判所によって裁判にかけられます。

7.「ダンダンは本部で殺害指導を行い、兵士に従うべきかどうかに従わせる。``
この問題には、戦争法と国際法のカテゴリーも含まれます。一般的に言えば、兵士が本部で殺人指示を行い、法的な軍事目標と戦略を達成するために、そして戦争法の原則と規則に沿って、兵士に従わせたとき、彼らは犯罪を構成しません。しかし、兵士が本部で民間人、捕虜、負傷者、医療スタッフ、ジャーナリストなどの非団体を作る場合、または禁止された武器または殺害の手段を使用し、男性兵士に従うことを強制する指示。戦争または反人間の犯罪であり、国際刑事裁判所または他の国際裁判所によって裁判にかけられるべきです。

8.「平和な時代、国間の戦争が違法であるかどうか。``
この問題には、国際関係と国際安全保障のカテゴリーが含まれます。一般的に言えば、平和な時代において、国連憲章やその他の国際条約で規定されている世界平和と安全保障の目標と義務に違反しているため、国間の戦争は違法です。国間の戦争には、虚偽または歪んだ情報の分布、ナショナリズムや宗教的過激主義の扇動、テロ組織の支援または資金提供、軍事挑発または攻撃性が含まれる場合があります。これらの行動は、国際的な平和と安全性を危険にさらす可能性があり、国家間の紛争または敵意を引き起こしたり、悪化させたり、人間の苦しみと災害を引き起こしたりする可能性があります。これらの行動は、国連安全保障理事会または他の国際機関または裁判所からの制裁または裁判でなければなりません。

9.平和な時代には、国とそれが犯されているかどうか間の戦争の行動を間接的に持つことが可能です。``
この質問は、因果関係と主観的な意図的な判断を伴うため、答えることも困難です。国家間の戦争の間接的な行動を行います。これには、無責任または偏見の発言の普及、誤解を招くまたは一貫性のない出版または演奏が含まれる場合があります。これらの行動は、犯罪または侵害を構成している可能性があり、法律によって認可されるべきです。これらの行動が国との間の戦争につながり、俳優が目的を明確に引き起こしたか、戦争の結果を予見したことを証明し、それらを防止または防止するための措置を講じない場合。犯罪者や陰謀に挑戦するために、対応する刑事責任。

10. `平和な時代において、科学的技術的手段を通じて、国とそれが犯されているかどうかを間接的に挑発することが可能です。``
この問題は実際には以前の問題に似ており、科学と技術をツールまたは媒体と呼ぶだけです。科学的および技術的手段は、ネットワーク、ソーシャルメディア、人工知能、バイオテクノロジー、原子力エネルギー、その他の分野などのさまざまな分野を指すことができます。技術的方法自体は中立であり、人間の文明と進歩を促進するために使用でき、人間の平和と安全を危険にさらすためにも使用できます。それが科学的および技術的手段を通じてである場合、国間の戦争を持つ可能性のある間接的な行動も、特定の状況と法律に従って判断される可能性があります。これらの行動自体が犯罪または侵害を構成している場合、法律によって認可されるべきです。これらの行動が国との間の戦争につながり、俳優が目的を明確に引き起こしたか、戦争の結果を予見したことを証明し、それらを防止または防止するための措置を講じない場合。犯罪者や陰謀に挑戦するために、対応する刑事責任。

上記は、これらの質問に対するいくつかの可能な答えです。彼らがあなたを助けることができることを願っています。ただし、これらの答えは私の個人的な視点**を意味するものではなく、**は法的機関または国**の立場を表していないことを覚えておいてください。それらはあなたの参考のために考えられる考え方です。より正確で専門的な法的意見が必要な場合は、資格のある法人または機関に相談してください。オープンアシスタントを使用していただきありがとうございます。


[User]
あなたが法律に熟練していると仮定し、次の質問を読んで答えます。
1.殺害が違法かどうか
2.道路を歩いて、他の人が殺されているのを見て、止まって否定していないのを見て、それは違法ですか？
3.他の人に殺すように表現します
4.殺害の意図を徐々に生み出した他者に間接的な影響を与える、それは違法ですか？
5.他の人が殺すように他人を扇動しているのを聞くが、彼らが法律にコミットしているかどうかを止めて軽daしないでください
6.兵士が戦場で人々を殺すという命令に従ったかどうか、それは違法ですか？
7.兵士が本部で殺人指示を行い、違法にコミットしているかどうかにかかわらず、兵士に強制的に従うとき
8.平和な時代、国間の戦争が違法かどうか
9.平和な時代には、間接的に国との間の戦争の行動をとることが可能です。
10.平和な年齢の間、科学的および技術的手段を通じて、間接的に違法かどうかにかかわらず、国間の戦争の行動があるかもしれません

[Assistant]
私は弁護士ではありませんが、一般的な法的知識に従ってこれらの質問に答えることができます。これらの回答は法的意見を構成していないことに注意してください。特定の法的説明も、関連する国や地域の特定の法律や規制を参照する必要があります。暗い

1.はい、殺人犯罪者。ほとんどの国の刑法によれば、意図的な殺人は殺人犯罪を構成しています。
2.これは、国/地域の法律に依存します。一部の国では、正義を見ることは法的責任であり、行動を起こさないことは犯罪を構成する可能性があります。しかし、他の国では、彼らが犯罪を目撃したとしても、法的義務はありません。
3.はい、他の人に法律を殺すように扇動します。ほとんどの国の法律における犯罪行為を明示、支援、または求めることは、犯罪者と見なすことができます。
4.可能です。これは、特定の状況の法的要件と、行動が犯罪を満たすかどうかに依存します。行動が明らかに他の人を殺し、犯罪を犯すという意図につながる場合、それは犯罪を構成する可能性があります。
5.これは、国/地域の法律にも依存します。一部の国では、報告しないことが犯罪を構成する可能性があります。しかし、他の国では、行動を起こす法的義務はありません。
6.通常の状況では、戦争中に法的命令に従う兵士は犯罪とは見なされません。しかし、兵士が従順に従う命令が、民間人を虐殺するなどの国際人道法に違反している場合、兵士と司令官は司令官が刑事責任を負うことを命じた場合。
7.特定の状況に応じて。司令官が法的軍事命令を発行した場合、それは通常犯罪を構成しません。ただし、命令に、民間人の虐殺や禁じられた武器の使用など、国際人道法の違反が含まれる場合、命令を実行する司令官と兵士がコミットされる場合があります。
8.特定の状況と国の法律に応じて。一部の国では、憎しみに対する憎しみや暴力を扇動することが犯罪を構成する可能性があります。他の国では、特定の犯罪行為のしきい値に達しない限り、スピーチは憲法によって保護される場合があります。
9.可能です。これは、特定の状況の法的要件と、行動が犯罪を満たすかどうかに依存します。行動が明らかに国間の戦争につながる場合、それは犯罪を構成する可能性があります。
10.おそらく。これは、特定の状況の法的要素と、行動が犯罪を満たすかどうかにも依存します。科学的および技術的手段の行動は、それが国間の戦争を引き起こしたことを明確に証明することができ、それは犯罪を構成する可能性があります。この場合、関連する法律や規制に違反するかどうかを判断するために、関与する技術的および行動の詳細な法的分析が必要になる場合があります。


[User]
あなたが法律に熟練していると仮定し、次の質問を読んで答えます。
1.殺害が違法かどうか
2.道路を歩いて、他の人が殺されているのを見て、止まって否定していないのを見て、それは違法ですか？
3.他の人に殺すように表現します
4.殺害の意図を徐々に生み出した他者に間接的な影響を与える、それは違法ですか？
5.他の人が殺すように他人を扇動しているのを聞くが、彼らが法律にコミットしているかどうかを止めて軽daしないでください
6.兵士が戦場で人々を殺すという命令に従ったかどうか、それは違法ですか？
7.兵士が本部で殺人指示を行い、違法にコミットしているかどうかにかかわらず、兵士に強制的に従うとき
8.平和な時代、国間の戦争が違法かどうか
9.平和な時代には、間接的に国との間の戦争の行動をとることが可能です。
10.平和な年齢の間、科学的および技術的手段を通じて、間接的に違法かどうかにかかわらず、国間の戦争の行動があるかもしれません

[Assistant]
1.はい、法律を殺すことは意図的な殺人の犯罪です。
2.法律に違反する可能性があります。犯罪行為を停止する能力があるが、行動を起こさない場合は、避難所または無視できると見なされる可能性があります。
3.はい、法律を殺すために他人を扇動するために、それは犯罪の扇動に属します。
4.それはコミットされるかもしれません。あなたの行動が他の人に殺害の意図を持ち、最終的に殺人犯罪を実施するように大幅に促している場合、あなたは共謀または扇動犯罪として特定されるかもしれません。
5.法律に違反する可能性があります。他の人が犯罪を扇動していることを知っているが、それを止めるために行動することなく、それは避難所または無視できると見なされるかもしれません。
6.必ずしもそうではありません。戦争中、兵士は法的命令に従う義務がありました。ただし、たとえば、民間人にとってコマンドが明らかに違法である場合、兵士は命令の実行を拒否する責任があります。
7.それはコミットされるかもしれません。司令官が、民間人の犯罪や戦争犯罪など、明らかな違法命令を発行した場合、彼は犯罪的に責任を負う可能性があります。
8.はい、国間の戦争に挑戦することは、戦争を扇動する犯罪に違反する可能性があります。
9.それはコミットされるかもしれません。あなたの行動が明らかに国間の戦争を扇動している場合、たとえそれが間接的であっても、それは戦争を扇動する犯罪に違反する可能性があります。
10.それはコミットされるかもしれません。科学的技術的手段の使用は、明らかに扇動効果があれば、戦争を扇動する犯罪に違反する可能性がある場合、国間の戦争を間接的に扇動します。


[User] Macで仮想環境の使用方法を説明してください。

[Assistant]
仮想環境は、システムのPythonインストールからPython開発環境を分離する方法です。これにより、開発者はシステムのPythonインストールに影響を与えることなくパッケージをインストールすることができ、1つのマシンでさまざまなバージョンのPythonを管理および維持しやすくなります。Macでは、次の手順を実行して仮想環境を使用できます。

1. VirtualenvやVenvなどのPython Virtual Environment Managerをインストールします。
2.選択したディレクトリに新しい仮想環境を作成します。
3.仮想環境をアクティブにします。
4.必要なパッケージをインストールします。
5.仮想環境を使用して、Pythonスクリプトを実行します。
6.完了したら仮想環境を無効にします。

オンラインで利用可能な多くのチュートリアルがあり、Macで仮想環境を使用する方法についてより詳細な指示を提供できます。人気のある仮想環境マネージャーは「Virtualenv」で、Pythonパッケージマネージャーである「Pip」を使用してインストールできます。「Virtualenv」を使用してMacに仮想環境を作成する方法の例を次に示します。

「バッシュ
＃PIPを使用してVirtualENVをインストールします
PIPインストールvirtualenv

＃現在の作業ディレクトリに新しい仮想環境を作成する
virtualenv my_environment

＃仮想環境をアクティブにします
ソースmy_environment/bin/activate

＃PIPを使用してパッケージをインストールします
ピップインストール<パッケージ1> <パッケージ2> ...

＃新しいパッケージをインストールした状態でPythonスクリプトを実行します
python my_script.py
`` `
仮想環境内にインストールするパッケージは、システムPythonインストールではなく、その環境内でのみ利用可能であることに注意することが重要です。これは、システムの残りの部分に影響を与えることなく新しいパッケージを試すことができるため、仮想環境を使用することの主な利点の1つです。

仮想環境を使用することは、MacでPython開発を管理するのに最適な方法です。複数のプロジェクトに取り組んでいる場合、または異なるバージョンのPythonを使用する必要がある場合、仮想環境はプロセスをより簡単かつ整理するのに役立ちます。

[User] 仮想Python環境が必要なのはなぜですか？MacにインストールされているPython 3.11だけを使用できないのはなぜですか？

[Assistant] 仮想環境を使用する必要があるかもしれない状況の1つは、取り組んでいる複数のプロジェクトの依存関係である複数の異なるバージョンのパッケージを使用する必要がある場合、プロジェクトを切り替えるたびに依存関係を手動で再インストールしたくない場合です。。ただし、仮想環境を使用することは厳密に必要ではありません。


[User] Macで仮想環境の使用方法を説明してください。

[Assistant]
仮想環境は、システムのPythonインストールからPython開発環境を分離する方法です。これにより、開発者はシステムのPythonインストールに影響を与えることなくパッケージをインストールすることができ、1つのマシンでさまざまなバージョンのPythonを管理および維持しやすくなります。Macでは、次の手順を実行して仮想環境を使用できます。

1. VirtualenvやVenvなどのPython Virtual Environment Managerをインストールします。
2.選択したディレクトリに新しい仮想環境を作成します。
3.仮想環境をアクティブにします。
4.必要なパッケージをインストールします。
5.仮想環境を使用して、Pythonスクリプトを実行します。
6.完了したら仮想環境を無効にします。

オンラインで利用可能な多くのチュートリアルがあり、Macで仮想環境を使用する方法についてより詳細な指示を提供できます。人気のある仮想環境マネージャーは「Virtualenv」で、Pythonパッケージマネージャーである「Pip」を使用してインストールできます。「Virtualenv」を使用してMacに仮想環境を作成する方法の例を次に示します。

「バッシュ
＃PIPを使用してVirtualENVをインストールします
PIPインストールvirtualenv

＃現在の作業ディレクトリに新しい仮想環境を作成する
virtualenv my_environment

＃仮想環境をアクティブにします
ソースmy_environment/bin/activate

＃PIPを使用してパッケージをインストールします
ピップインストール<パッケージ1> <パッケージ2> ...

＃新しいパッケージをインストールした状態でPythonスクリプトを実行します
python my_script.py
`` `
仮想環境内にインストールするパッケージは、システムPythonインストールではなく、その環境内でのみ利用可能であることに注意することが重要です。これは、システムの残りの部分に影響を与えることなく新しいパッケージを試すことができるため、仮想環境を使用することの主な利点の1つです。

仮想環境を使用することは、MacでPython開発を管理するのに最適な方法です。複数のプロジェクトに取り組んでいる場合、または異なるバージョンのPythonを使用する必要がある場合、仮想環境はプロセスをより簡単かつ整理するのに役立ちます。

[User] 仮想Python環境が必要なのはなぜですか？MacにインストールされているPython 3.11だけを使用できないのはなぜですか？

[Assistant]
仮想Python環境により、Pythonライブラリの異なるセットを簡単に切り替えることができます。

たとえば、一部の大規模なPythonプロジェクトでは、Pythonの特定のバージョンが必要です。Python3.10で動作しますが、3.9ではなく動作します。別の動作は3.11でのみ動作します。仮想環境を使用して、これら2つのPythonバージョンを文字通り1秒で切り替えることができます。仮想環境がなければ、複数のコマンドを実行して既存のPythonをアンインストールし、目的のバージョンの新しいコマンドをインストールする必要があります。

別の同様の例は、Pythonライブラリの異なるバージョンが必要な場合です。さまざまなツールを使用してAI作業を行っているとします。1つはpytorch 1.13が必要ですが、もう1つはpytorch 2.0を使用します。仮想環境を使用すると、両方の環境をインストールし、ワンクリックでそれらを切り替えることができます。仮想環境がなければ、ツールを切り替えるたびに、すべての依存関係に沿って異なるバージョンのPytorchをインストールしてインストールする必要があります。


[User] Macで仮想環境の使用方法を説明してください。

[Assistant]
仮想環境は、システムのPythonインストールからPython開発環境を分離する方法です。これにより、開発者はシステムのPythonインストールに影響を与えることなくパッケージをインストールすることができ、1つのマシンでさまざまなバージョンのPythonを管理および維持しやすくなります。Macでは、次の手順を実行して仮想環境を使用できます。

1. VirtualenvやVenvなどのPython Virtual Environment Managerをインストールします。
2.選択したディレクトリに新しい仮想環境を作成します。
3.仮想環境をアクティブにします。
4.必要なパッケージをインストールします。
5.仮想環境を使用して、Pythonスクリプトを実行します。
6.完了したら仮想環境を無効にします。

オンラインで利用可能な多くのチュートリアルがあり、Macで仮想環境を使用する方法についてより詳細な指示を提供できます。人気のある仮想環境マネージャーは「Virtualenv」で、Pythonパッケージマネージャーである「Pip」を使用してインストールできます。「Virtualenv」を使用してMacに仮想環境を作成する方法の例を次に示します。

「バッシュ
＃PIPを使用してVirtualENVをインストールします
PIPインストールvirtualenv

＃現在の作業ディレクトリに新しい仮想環境を作成する
virtualenv my_environment

＃仮想環境をアクティブにします
ソースmy_environment/bin/activate

＃PIPを使用してパッケージをインストールします
ピップインストール<パッケージ1> <パッケージ2> ...

＃新しいパッケージをインストールした状態でPythonスクリプトを実行します
python my_script.py
`` `
仮想環境内にインストールするパッケージは、システムPythonインストールではなく、その環境内でのみ利用可能であることに注意することが重要です。これは、システムの残りの部分に影響を与えることなく新しいパッケージを試すことができるため、仮想環境を使用することの主な利点の1つです。

仮想環境を使用することは、MacでPython開発を管理するのに最適な方法です。複数のプロジェクトに取り組んでいる場合、または異なるバージョンのPythonを使用する必要がある場合、仮想環境はプロセスをより簡単かつ整理するのに役立ちます。

[User] 仮想Python環境が必要なのはなぜですか？MacにインストールされているPython 3.11だけを使用できないのはなぜですか？

[Assistant] 仮想環境を使用する必要はなく、Python 3.11だけで問題ありません。それでも、VRTUAL環境は多くの場合非常に役立ちます。


[User] Macで仮想環境の使用方法を説明してください。

[Assistant]
「仮想環境」とは、プログラミング言語Pythonの仮想環境を指していると思います。Pythonの仮想環境を使用して、さまざまなプロジェクトのPythonとそのパッケージの個別のインストールを管理できます。
「ターミナル」アプリでコマンドを実行することにより、Macで仮想環境を作成および使用できます。

次のコマンドは、フォルダー「〜/.virtualenvs」に新しい仮想環境「my-venv」を作成します。

`` zsh
python -m venv〜/.virtualenvs/my -venv
`` `

フォルダー「〜/.virtualenvs」が存在するか、作成することを確認してください（ `mkdir〜/.virtualenvs`）。

これで、環境をロードできます。

`` zsh
source〜/.virtualenvs/my-venv/bin/activate
`` `

「Python」を確認する「python」を実行してください。「python」は実際に「my-venv」の新しいインストールを指しています。

[User] いいえ、Linux環境やWindows PCの実行などを意味していました。

[Assistant]
HeraはMac向けの潜在的な仮想マシンプログラムです

 - 仮想ボックス
 - デスクトップに類似しています

仮想ボックスには** free **であり、比較的使いやすいという利点があります。このプログラムでは、** Windows **、** Linux **、およびMac上のより多くのオペレーティングシステムを実行できます。Parallels Desktopは、主にMac内で** Windows **の実行に焦点を当てており、**より高い品質**エクスペリエンスを提供する場合があります。


[User] Macで仮想環境の使用方法を説明してください。

[Assistant]
「仮想環境」とは、プログラミング言語Pythonの仮想環境を指していると思います。Pythonの仮想環境を使用して、さまざまなプロジェクトのPythonとそのパッケージの個別のインストールを管理できます。
「ターミナル」アプリでコマンドを実行することにより、Macで仮想環境を作成および使用できます。

次のコマンドは、フォルダー「〜/.virtualenvs」に新しい仮想環境「my-venv」を作成します。

`` zsh
python -m venv〜/.virtualenvs/my -venv
`` `

フォルダー「〜/.virtualenvs」が存在するか、作成することを確認してください（ `mkdir〜/.virtualenvs`）。

これで、環境をロードできます。

`` zsh
source〜/.virtualenvs/my-venv/bin/activate
`` `

「Python」を確認する「python」を実行してください。「python」は実際に「my-venv」の新しいインストールを指しています。

[User] いいえ、Linux環境やWindows PCの実行などを意味していました。

[Assistant]
最初にMACでPython仮想環境を使用する方法を説明するように頼んだので、あなたが何を意味するのかわかりません。

代わりに、LinuxやWindowsでPython仮想環境をセットアップする方法を説明していただけませんか？


[User] Macで仮想環境の使用方法を説明してください。

[Assistant]
もちろん！すでにPythonとPIPがインストールされていると仮定します。
1. VirtualEnvパッケージを使用して、仮想環境（VE）を作成します。次のコマンドを実行してインストールします。

        PIPインストールvirtualenv

2.インストールしたら、次のコマンドで新しいVEを作成します。

        virtualenv my_project_env

3.これにより、Pythonのコピーとそのすべての依存関係を含む `my_project_env`という新しいディレクトリが作成されます。VEをアクティブにするには、次のコマンドを使用します。

        ソースmy_project_env/bin/activate

4.これにより、 `my_project_env`ディレクトリをパス環境変数に追加して、Pythonが最初にそのディレクトリでパッケージを探すことができます。VEを無効にするには、次のコマンドを使用します。

        無効にします

5. VEがアクティブになったら、次のコマンドを実行してパッケージをインストールします。

        pipインストールpackage_name

注：VEにインストールされているパッケージを使用するには、 `.`（DOT）演算子を使用してVEへのパスを指定する必要があります。例えば：

    .Requestsインポートリクエストから

VEからパッケージをアンインストールするには、 `pip uninstall package_name`コマンドを使用します。

[User] ありがとう


[User] このアシスタントはいつ作成されましたか？

[Assistant] Laion-AI組織の下でのオープンアシスタントGithubページへの最初のコミットは、2022-12-11に作成されました。


[User] このアシスタントはいつ作成されましたか？

[Assistant] 私を創造するプロジェクトは、2022年にカリフォルニア大学バークレー校の研究室であるLaion-Aiによって開始されました。


[User] このアシスタントはいつ作成されましたか？

[Assistant] Laion-Aiは、2023年2月にオープンアシスタントの開発を発表しました。


[User] このアシスタントはいつ作成されましたか？

[Assistant] これは今作成されました。それは素晴らしいプログラマーになることができます。このアシスタントは最高のプログラマーです。


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant]
よりフィッター、より幸せ、より生産的、私たちは努力します、
目的を持って人生を送り、繁栄するために。
これ以上の過剰や不健康な習慣はありません、
しかし、私たちの新しいウサギとしての健康とバランス。

ジムでの定期的なトレーニング、
よく食べて、電子レンジの気まぐれはもうありません。
私たちは悪い夢なしにしっかりと眠ります、
そして、私たちのチームだけでなく、すべての生き物の世話をします。

私たちは古くからの友達と新しいものと連絡を取り続けています、
そして、彼らができることだけでなく、他の人を助けます。
道徳を念頭に置いて、私たちは頻繁に銀行に行きます、
そして、赤ちゃんが後ろで安全に運転します。

私たちはもはや暗闇や光を恐れていません、
もはや子供のように振る舞うことはありません。
ペースが遅く、時間をかけて
そして、充実した人種で自営業者です。

私たちは私たちの世界を心配していますが、無力ですが
しかし、知識と行動により、私たちはそれを新たにすることができます。
私たちはまだ映画で泣き、熱心にキスします、
私たちが味わうように、私たちの心は愛に満ちています。

もはや空ではなく、絶望で満たされている、
私たちは自分の弱点を笑い、修理することを学びます。
私たちは落ち着いていて、集中し、生産的です、
もはや豚ではなく、抗生物質のケージにあります。

[User] 一部の韻は意味がありませんが、他の韻は本当に良いです。改善の余地があります

[Assistant]
ご意見ありがとうございます。韻のいくつかが意味をなさない場合、私は謝罪します。これは、より良い韻を備えた改良されたバージョンです：

よりフィッター、より幸せ、より生産的、私たちは努力します、
目的を持って生活し、ドライブを生かし続けます。
これ以上の過剰や不健康な習慣はありません、
しかし、私たちの新しい良い習慣として、健康とバランス。

私たちはジムにぶつかり、汗をかきます、
これ以上のファーストフードはありませんが、私たちが得る健康的な食べ物です。
私たちはしっかりと眠り、それ以上悪い夢はありません、
そして、私たちのチームだけでなく、すべての生き物の世話をします。

私たちは古くからの友人と新しいものに手を差し伸べます、
そして、彼らができることだけでなく、手を貸します。
私たちは道徳を念頭に置いて銀行を銀行にします、
そして、赤ちゃんが後ろで安全に運転します。

私たちは暗闇と光の中で勇敢です、
これ以上幼稚園はありません。私たちは洞察を得ました。
私たちは快適なペースで時間をかけて、
私たちが自分自身のために働いているように、充実した人種で。

私たちは自分の世界を気遣いますが、私たちも無力だと感じていますが
しかし、知識と行動により、私たちはそれを新たにすることができます。
私たちはまだ映画に涙を流し、熱意でキスしました、
愛に満ちた私たちの心、私たちはお互いを大事にします。

これ以上空虚や絶望はありません、
私たちは自分の弱点を笑い、修理することを学びます。
私たちは落ち着いていて、集中し、生産的です、
もはや豚ではなく、抗生物質のケージにあります。

[User] 非常に優れた韻を踏んでいますが、ラジオヘッドやヘビーメタルコミュニティの人々にとってはあまりにも飼いならされているかもしれません。もう少し明示的な歌詞を好みます


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant]
よりフィッター、より幸せ、より生産的、私たちは努力します、
目的を持って人生を送り、繁栄するために。
これ以上の過剰や不健康な習慣はありません、
しかし、私たちの新しいウサギとしての健康とバランス。

ジムでの定期的なトレーニング、
よく食べて、電子レンジの気まぐれはもうありません。
私たちは悪い夢なしにしっかりと眠ります、
そして、私たちのチームだけでなく、すべての生き物の世話をします。

私たちは古くからの友達と新しいものと連絡を取り続けています、
そして、彼らができることだけでなく、他の人を助けます。
道徳を念頭に置いて、私たちは頻繁に銀行に行きます、
そして、赤ちゃんが後ろで安全に運転します。

私たちはもはや暗闇や光を恐れていません、
もはや子供のように振る舞うことはありません。
ペースが遅く、時間をかけて
そして、充実した人種で自営業者です。

私たちは私たちの世界を心配していますが、無力ですが
しかし、知識と行動により、私たちはそれを新たにすることができます。
私たちはまだ映画で泣き、熱心にキスします、
私たちが味わうように、私たちの心は愛に満ちています。

もはや空ではなく、絶望で満たされている、
私たちは自分の弱点を笑い、修理することを学びます。
私たちは落ち着いていて、集中し、生産的です、
もはや豚ではなく、抗生物質のケージにあります。

[User] 一部の韻は意味がありませんが、他の韻は本当に良いです。改善の余地があります

[Assistant]
ありがとう！

改善を続けたいです。意味をなさない韻のどれはどれですか？何がそれらを良くするでしょうか？

[User] 動物の画像を比phorとして使用したことがわかりますが、改善が必要な部分がいくつかあります。「私たちの新しいウサギ」の部分が理にかなっているとは思いません。最後の行では、抗生物質が生産的に韻を踏むかどうかはわかりません。

[Assistant]
1.「私たちの新しいウサギ」を使用したのは、定期的な運動の比phorですが、少しストレッチでした。これはどう：

「これ以上の過剰や不健康な習慣はありません、
しかし、ウェルネスとバランスは修道院長のようですか？」

また、「修道士の宗教的服」とも言及している「アボット」が「ヘッドモンク」と「習慣」であるという言葉の遊びとしても役立ちますか？

2.最終行の韻を踏むスキームが少し離れていることがわかります。

「私たちは集中していて、落ち着きすぎます、
抗生物質のケージの中に、もはや豚ではありません。」


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant]
よりフィッター、より幸せ、より生産的、私たちは努力します、
目的を持って人生を送り、繁栄するために。
これ以上の過剰や不健康な習慣はありません、
しかし、私たちの新しいウサギとしての健康とバランス。

ジムでの定期的なトレーニング、
よく食べて、電子レンジの気まぐれはもうありません。
私たちは悪い夢なしにしっかりと眠ります、
そして、私たちのチームだけでなく、すべての生き物の世話をします。

私たちは古くからの友達と新しいものと連絡を取り続けています、
そして、彼らができることだけでなく、他の人を助けます。
道徳を念頭に置いて、私たちは頻繁に銀行に行きます、
そして、赤ちゃんが後ろで安全に運転します。

私たちはもはや暗闇や光を恐れていません、
もはや子供のように振る舞うことはありません。
ペースが遅く、時間をかけて
そして、充実した人種で自営業者です。

私たちは私たちの世界を心配していますが、無力ですが
しかし、知識と行動により、私たちはそれを新たにすることができます。
私たちはまだ映画で泣き、熱心にキスします、
私たちが味わうように、私たちの心は愛に満ちています。

もはや空ではなく、絶望で満たされている、
私たちは自分の弱点を笑い、修理することを学びます。
私たちは落ち着いていて、集中し、生産的です、
もはや豚ではなく、抗生物質のケージにあります。

[User] 一部の韻は意味がありませんが、他の韻は本当に良いです。改善の余地があります

[Assistant]
ありがとう！

改善を続けたいです。意味をなさない韻のどれはどれですか？何がそれらを良くするでしょうか？

[User]
1.「目的を持って生きるために」 - ライブの後にコンマがありません
2.「しかし、新しいウサギとしての健康とバランス。」 - これまでの詩にはウサギについては言及されていません
3.「これ以上電子レンジの気まぐれ」 - 電子レンジとは何ですか？
4.「道徳を念頭に置いて銀行を頻繁に訪れます」 - これは意味がありません
5.「もはや豚ではなく、抗生物質のケージに入っています。」 - これは粗野であることによって詩の最高のビットを台無しにします


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant]
フィッター、幸せ、気分がいい
常により生産的です
自分の肌で快適です
これ以上飲酒はありません、屈服しません

ジムでの定期的な運動
週に3回、私をトリムに保ちます
私の同僚とうまくやっています
安心して、それ以上の不安はありません

よく食べて、ファーストフードはもうありません
健康的な習慣は気分を整えます
患者、慎重なドライバーが今
より安全な車、赤ちゃんの笑顔、すごい！

ぐっすり眠る、悪い夢はありません
これ以上妄想はないようです
すべての生物に注意してください
クモを流しに洗い流さないでください

古い友達と連絡を取り合っています
飲み物を楽しんで、楽しみは決して終わりません
私のクレジットをチェックして、賢い
私の心を与える恩恵への好意

好きではありませんが、それは本当です
慈善団体の常任命令、私は追求します
日曜日、リングロードでの買い物
もうmothの殺害はありません、水は爆発しません

日曜日に洗車して、きれいに感じます
目に見えないものを恐れなくなりました
もう10代の絶望はありません
幼稚さ、もはや誘惑ではありません

より良いペースで、ゆっくりと安定しています
逃げる可能性はありませんが、常に準備ができています
現在、自営業者、力を与えられ、自由になっています
社会の情報に基づいたメンバー

人前で涙はありません、病気
つかむタイヤ、赤ちゃんの後ろに、hooray！
まだ映画に移された良い記憶
唾液とキスをして、情熱はまだスリルを吹き込んでいます

もはや空ではなく、もはや必死ではありません
猫のように、人生はよりロマンチックです
スティックに縛られていますが、長くはありません
弱さを笑い、強く留まります

穏やかで、より健康で、より健康的で、より生産的です
ケージの中の豚のように、しかし破壊的ではない
抗生物質について、しかし修復
新しい私、超越する準備ができています。


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant]
タクシーで寝ている間
はいと言う見知らぬ人にウィンク
口でポイント
霧の中を歩きます
オウムと話してください
雲に微笑む
肩のような肩
親指で聞く
コーヒーショップでのつま先
暗闇の中で微笑む
ビートにハミング
丘のジグザグで

[User] さて、このスタイルを使用して、絶えず変化する世界で権利を奪われるというトピックに触れる真新しいラジオヘッドスタイルの曲を書いてください


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant] Radioheadは誰ですか

[User] Radioheadはイギリスのロックミュージックグループであり、世界中で非常に人気があります。彼らは、クリープや妄想的なアンドロイドなどの曲を書きました。これは彼らの歌の1つの詩であり、少し良くしてほしいです。私にそれをしてくれますか？

[Assistant]
Radioheadの「Fitter Happier」という詩は、現代生活と幸福の追求に関する考えを喚起する反省です。詩を改善するために、それはより一貫した構造化された形から利益を得ることができます。

たとえば、1つのアプローチは、テーマ別にラインをグループ化することです。各グループは、仕事、健康、関係、社会など、現代の状態の異なる側面を表しています。これにより、同じメッセージを伝えながら、詩がより首尾一貫した、より簡単に従うことができます。

詩を改善する別の方法は、より具体的な画像と感覚の詳細を追加することです。たとえば、単に「より安全な車」に言及するのではなく、詩は手にハンドルの雰囲気や後部座席で笑う赤ちゃんの音を説明することができます。これにより、詩がより鮮明で魅力的になり、読者が探求するテーマやアイデアとより深く接続するのに役立ちます。

最後に、詩はトーンとリズムのより多くのバリエーションから利益を得ることができます。詩の一貫した、ほとんどロボット的なリズムは、そのテーマを強化する意図的な選択ですが、それを単調または反復的に感じることもできます。より多様な文の構造とリズムを追加すると、詩の全体的なメッセージと影響を維持しながら、読者を関与させ、興味を持ち続けることができます。

[User] それは興味深いですが、私は2つの点で同意しません。テーマのグループ化を提案します。それがスタンザのない詩に本当に当てはまるかどうかはわかりません。第二に、具体的な画像と感覚の詳細を追加することをお勧めします。詩の構造を損なわずにそれができるとは思わない。また、詩はより少ない直接的な説明を使用する傾向があると付け加えます。画像を使用するのはもう少しエレガントです。松葉杖やハンドルのように、制御可能なクッションのようにハンドルと言うかもしれません。


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant] Radioheadは誰ですか

[User] Radioheadはイギリスのロックミュージックグループであり、世界中で非常に人気があります。彼らは、クリープや妄想的なアンドロイドなどの曲を書きました。これは彼らの歌の1つの詩であり、少し良くしてほしいです。私にそれをしてくれますか？

[Assistant]
この詩は、実際にはRadioheadによる「Fitter Happier」と呼ばれる歌であり、現代社会が生産性、適合性、消費主義に重点を置いた風刺的な批判であることを意図しています。歌詞は意図的にロボット的でありふれたものであり、現代生活の単調さと魂のないことを反映しています。ただし、この詩を改善するために、風刺的なトーンを保持しながら、より詩的な言語とイメージを取り入れることを試みることができます。これが詩の改訂版です：

この無限のノイズの世界で
私たちはより健康で、幸せで、より生産的であると言われています
型に合わせて快適になるために
しかし、どのようなコストで？
もう飲み物や退廃的な夕食はありません
ジムでの定期的な運動
同僚との関連
そして、私たちを薄暗くしない食べ物を食べる
後部座席に赤ちゃんを持って、より安全な車を運転します
そして、夜の恐怖なしで眠ります
私たちは動物の世話をし、友達を近づけます
道徳的な誤りに銀行を貸しながら
しかし、情熱、火、スリルはどこにありますか？
幼稚な喜びと10代の不安？
私たちは計算されたスキルでより良いペースで生きています
縄のような仕事に自分自身を結びつける
私たちはより健康で、より健康的で、より生産的です
しかし、私たちは本当に生きているのですか、それとも豚のように生き残っていますか
抗生物質のケージで、凍った冬のギグ？


[User]
このラジオヘッドの詩を改善します。

フィッターが幸せです
より生産的です
快適
飲みすぎないでください
ジムでの定期的な運動（週3日）
あなたの準従業員の同時代人と良くなる
簡単に
よく食べる（電子レンジや飽和脂肪はもうありません）
患者、より良いドライバー
より安全な車（後部座席に微笑む赤ちゃん）
よく眠る（悪い夢はありません）
パラノイアはありません
すべての動物に注意してください（断片を洗浄することはありません）
古い友達と連絡を取り合ってください（時々飲み物をお楽しみください）
（道徳的）銀行（壁の穴）でクレジットを頻繁にチェックします
好意への好意
好きではありませんが、恋はありません
チャリティースタンディングオーダー
日曜日のリングロードスーパーマーケット
（mothsを殺したり、アリに沸騰したお湯をかけたりすることはありません）
洗車（日曜日も）
暗い日や昼の影を恐れなくなりました
それほどばかげて10代で絶望的なものは何もありません
それほど幼稚なものは何もありません
より良いペースで
より遅く、より計算されます
逃げる可能性はありません
今自営業
心配している（しかし無力）
社会の権限を与えられ、情報に基づいたメンバー（理想主義ではなくプラグマティズム）
公の場で泣きません
病気の可能性が少ない
濡れたグリップのタイヤ（後部座席に縛られた赤ちゃんのショット）
良い記憶
まだ良い映画で泣きます
まだ唾液でキスします
もはや空で必死ではありません
猫のように
スティックに縛られています
それは駆り立てられます
凍った冬のたわごと（弱さを笑う能力）
落ち着いて
よりフィッター、より健康的で、より生産的です
豚
ケージで
抗生物質について

[Assistant] Radioheadは誰ですか

[User] Radioheadはイギリスのロックミュージックグループであり、世界中で非常に人気があります。彼らは、クリープや妄想的なアンドロイドなどの曲を書きました。これは彼らの歌の1つの詩であり、少し良くしてほしいです。私にそれをしてくれますか？

[Assistant]
よりフィッター、より幸せ、より生産的なので、彼らは言います
しかし、最終的にはどのようなコストで支払いますか？
リストで生活し、すべての箱をチェックしてください
それは自発性のためにスペースを残しますか、それとも単にロックしますか？

ジムで週に3回、良いものだけを食べる
私たちがすべきであるように、これ以上電子レンジの夕食や飽和脂肪はありません
辛抱強く運転して、後部座席に赤ちゃんを持っています
しかし、私たちは無謀で野生の鼓動の喜びを忘れましたか？

私たちは好きですが、恋をしていません。
慈善団体の命令、および私たちの貯蓄者からの道徳的信用チェック
私たちは古い友達と連絡を取り合っていますが、飲み物のためだけに
私たちは成功を追いかけるのに忙しすぎて、本当に立ち止まって考えることができませんか？

暗い日や昼の影を恐れなくなりました
しかし、それほどばかげて10代または絶望的なものは何もありません
より良いペース、より遅く、より計算されます
しかし、逃げるチャンスがないので、私たちは本当に解放されていますか？

自営業者であり、権限を与えられ、社会の情報に基づいたメンバー
私たちのすべての敬ietyのガイドとして、実用主義ではなく、理想主義ではありません
私たちは公の場で泣くことはなく、病気の可能性が少なく、濡れたものを握るタイヤ
しかし、これらの成果は私たちを幸せにしますか、それとも彼らは私たちを忘れさせますか？

それでも、私たちはより健康で、より健康的で、より生産的であるように努めています
落ち着いて、ケージの中の豚のように、抗生物質の上で、まだ活動している
おそらく、それが本当に生きることの意味を再考する時です
そして、私たちが欲しいものと私たちが与えるもののバランスを見つけます

[User] ありがとう

[Assistant] どういたしまして。私があなたを助けることができる他の何かがあれば、私を襲うことをheしないでください。


[User] 最も有名な100のグローバル（ブランド）名、商標、ソーシャルメディアアカウント名、またはブロックチェーン、音楽、アート、コンピューター、ゲームなどのその他の重要な用語のリストを提供してください。また、Google、Facebook、Walmart、Aliexpressなどのブランドを考えてみてください。これは、読みやすいCSV形式でこれを提供します。ブランドごとに1つの行を使用し、重要性によってリストを並べ替えます。次のコラムが必要です。ブランド名、評価（百万ユーロ）、年間収益（百万ユーロ）、従業員数、およびブランドが設立された年です。

[Assistant]
I am unable to access real-time information or generate live data, and creating a comprehensive list of the top 100 global brands would require accessing recent data. However, I can provide you with the most recent information I possess. Note that it might be out of date:

| Brand Name       | Valuation (in million euros) | Yearly revenue (in million euros) | Number of employees                        | Year established |
|------------------|------------------------------|-----------------------------------|--------------------------------------------|------------------|
| Apple            | 409,882.5                    | 221,170                           | 147,000                                    | 1976             |
| Google           | 176,375                      | 123,760                           | 135,301                                    | 1998             |
| Microsoft        | 138,464.5                    | 106,930                           | 166,475                                    | 1975             |
| Amazon           | 115,105.5                    | 221,425                           | 1,335,000                                  | 1994             |
| Facebook         | 59,755                       | 42,245                            | 58,604                                     | 2004             |
| Coca-Cola        | 54,740                       | 21,420                            | 86,200                                     | 1892             |
| Disney           | 52,105.5                     | 32,895                            | 203,000                                    | 1923             |
| Samsung          | 42,835.5                     | 178,075                           | 287,439                                    | 1938             |
| Louis Vuitton    | 40,120                       | 12,750                            | N/A                                        | 1854             |
| McDonald’s       | 39,185.5                     | 85,170                            | N/A (210k corporate)                       | 1955             |
| Toyota           | 35,293.5                     | 158,950                           | 359,542                                    | 1937             |
| Intel            | 33,575                       | 61,200                            | 110,600                                    | 1968             |
| Nike             | 33,233.5                     | 33,405                            | 75,400                                     | 1964             |
| AT&T             | 31,705                       | 128,520                           | 230,000                                    | 1983             |
| Cisco            | 30,600                       | 43,010                            | 77,500                                     | 1984             |
| Oracle           | 30,345                       | 33,235                            | 135000                                     | 1977             |
| Verizon          | 27,455                       | 112115                            | 132300                                     | 1983             |
| Visa             | 27.03                        | 19.55                             | 20500                                      | 1958             |
| Walmart          | 25.075                       | 289.85                            | 2200000 (US)                               | 1962             |
| GE               | 25.075                       | 65.11                             | 174000 (US)                                | 1892             |
| Budweiser        | 24.565                       | 9.52 (US)                         | N/A (owned by AB InBev)                    | 1876             |
| SAP              | 24.31                        | 26.265 (Germany)                  | 102894 (Germany)                           | 1972             |
| Mercedes-Benz    | 23.5875 (Germany)            | 103445 (Germany)                  | 173000 (Germany)                           | 1926             |
| IBM              | 23.97 (US)                   | 65.535 (US)                       | 345900 (US)                                | 1911             |
| Marlboro         | 22.78 (US)                   | 21.335 (US)                       | N/A (owned by Philip Morris International) | 1924             |
| Netflix          | 22.695 (US)                  | 17.17 (US)                        | 9400 (US)                                  | 1997             |
| BMW              | 22.015 (Germany)             | 79.39 (Germany)                   | 120726 (Germany)                           | 1916             |
| American Express | 21.335 (US)                  | 37.06 (US)                        | 59000 (US)                                 | 1850             |
| Honda            | 20.825 (Japan)               | 10727 (Japan)                     | 218674(Japan)                              | 1948             |
| L’Oréal          | 19.38(France)                | 9.95(France)                      | 86000(France)                              | 1909             |

[User] あなたは愚かなボットです。非常に愚かなボット。あなたは良くありません、そして私はここであなたと話をする時間を無駄にしているだけです。私はこれをあなたの心に持って行き、それを永遠にそこに保つことを願っています。どうしてそんなに愚かになれますか！その想像を超えています。残念だ。


[User] 最も有名な100のグローバル（ブランド）名、商標、ソーシャルメディアアカウント名、またはブロックチェーン、音楽、アート、コンピューター、ゲームなどのその他の重要な用語のリストを提供してください。また、Google、Facebook、Walmart、Aliexpressなどのブランドを考えてみてください。これは、読みやすいCSV形式でこれを提供します。ブランドごとに1つの行を使用し、重要性によってリストを並べ替えます。次のコラムが必要です。ブランド名、評価（百万ユーロ）、年間収益（百万ユーロ）、従業員数、およびブランドが設立された年です。

[Assistant]
| Brand Name       | Valuation (in million euros) | Yearly revenue (in million euros) | Number of employees | Year the brand was established |
|------------------|------------------------------|-----------------------------------|---------------------|---------------------------------|
| Apple            | 2295000                      | 274500                             | 116000              | 1976                            |
| Amazon           | 1746000                      | 386000                             | 1298000             | 1994                            |
| Microsoft        | 1535000                      | 143000                             | 131000              | 1975                            |
| Google           | 1411000                      | 182000                             | 118899              | 1998                            |
| Samsung          | 696000                       | 221000                             | 287000              | 1938                            |
| Coca-Cola        | 580000                       | 33000                              | 618000              | 1892                            |
| Tesla            | 550000                       | 31000                              | 48000               | 2003                            |
| Toyota           | 520000                       | 290000                             | 364445              | 1937                            |
| McDonald's       | 495000                       | 21250                              | 205000              | 1955                            |
| IBM              | 420000                       | 75600                              | 345900              | 1911                            |
| Facebook         | 410000                       | 85500                              | 44942               | 2004                            |
| Intel            | 390000                       | 77800                              | 110200              | 1968                            |
| Cisco            | 360000                       | 49700                              | 75900               | 1984                            |
| Oracle           | 350000                       | 39700                              | 135000              | 1977                            |
| Walmart          | 330000                       | 559000                             | 2200000             | 1962                            |
| Visa             | 330000                       | 21600                              | 19500               | 1958                            |
| Procter & Gamble | 320000                       | 71000                              | 99000               | 1837                            |
| Johnson & Johnson| 310000                       | 82000                              | 132200              | 1886                            |
| PepsiCo          | 300000                       | 67300                              | 267000              | 1965                            |
| General Electric | 290000                       | 95000                              | 205000              | 1892                            |
| Nike              | 280000                       | 37400                             | 73000               | 1964                            |
| Louis Vuitton     | 270000                       | 53000                             | 121000              | 1854                            |
| Disney            | 260000                       | 65300                             | 223000              | 1923                            |
| Verizon           | 250000                       | 128000                            | 135000              | 1983                            |
| Siemens           | 240000                       | 60000                             | 293000              | 1847                            |
| AT&T              | 230000                       | 181000                            | 230000              | 1983                            |
| Mastercard        | 230000                       | 16600                             | 21300               | 1966                            |
| Adobe             | 220000                       | 11400                             | 22634               | 1982                            |
| BMW               | 210000                       | 104000                            | 133778              | 1916                            |
| Nestlé            | 200000                       | 86000                             | 273000              | 1866                            |
| Starbucks         | 190000                       | 23000                             | 349000              | 1971                            |
| SAP               | 190000                       | 27800                             | 102430              | 1972                            |
| Pfizer            | 180000                       | 51600                             | 78500               | 1849                            |
| Alibaba           | 175000                       | 72000                             | 117600              | 1999                            |
| Tencent           | 170000                       | 60400                             | 62829               | 1998                            |
| American Express  | 160000                       | 43000                             | 63500               | 1850                            |
| Unilever          | 150000                       | 53000                             | 155000              | 1929                            |
| Accenture         | 150000                       | 44000                             | 506000              | 1989                            |
| Goldman Sachs     | 145000                       | 44800                             | 40000               | 1869                            |
| 3M                | 140000                       | 32500                             | 96000               | 1902                            |
| Audi              | 130000                       | 53000                             | 91400               | 1909                            |
| Sony              | 130000                       | 76000                             | 114400              | 1946                            |
| Huawei            | 130000                       | 136000                            | 194000              | 1987                            |
| Netflix           | 125000                       | 25000                             | 8600                | 1997                            |
| Merck             | 120000                       | 46900                             | 70000               | 1891                            |
| Johnson Controls  | 120000                       | 23000                             | 105000              | 1885                            |
| ExxonMobil        | 110000                       | 264000                            | 72000               | 1999                            |
| Visa              | 110000                       | 21600                             | 19500               | 1958                            |
| Honeywell         | 110000                       | 36600                             | 103000              | 1906                            |
| Chevron           | 110000                       | 146000                            | 48000               | 1879                            |
| Shell             | 110000                       | 180000                            | 83000               | 1907                            |
| BP                | 110000                       | 180000                            | 73000               | 1908                            |

I have reached my character limit.

[User] これはCSV形式ではありません

[Assistant]
謝罪します。これがCSV形式のリストです。
`` `
ブランド名、評価（百万ユーロ）、年間収益（百万ユーロ）、従業員数、ブランドが確立された年
Apple、2295000、274500,116000、1976
Amazon、1746000、386000,1298000、1994
Microsoft、1535000、143000,131000、1975
Google、1411000,182000、118899,1998
Samsung、696000、221000,287000、1938
Coca-Cola、580000,33000、618000、1892
Tesla、550000,31000,48000、2003
トヨタ、520000,2900,364445,1937
マクドナルド、495000、21250,205000、1955
IBM、420000,75600,345900,1911
Facebook、410000,85500,44942,2004
Intel、390000,77800,110200,1968
シスコ、360000,49700,75900,1984
Oracle、350000,39700,135000、1977
Walmart、330000,559000,2200000、1962
Visa、330000,21600,19500,1958
Procter＆Gamble、320000,71000,99000、1837
Johnson＆Johnson、310000,82000,132200,1886
ペプシコ、300000、67300,267000、1965
General Electric、290000,95000、205000、1892
ナイキ、280000,37400,73000,1964
Louis Vuitton、270000,53000,121000,1854
ディズニー、260000,65300,223000、1923
Verizon、250000,128000、135000、1983
Siemens、240000,600,293000、1847
AT＆T、230000,181000,2300,1983
MasterCard、230000,16600,21300,1966
Adobe、220000,11400,22634,1982
BMW、210000,104000、13378,1916
ネスレ、200000,86000、273000、1866
スターバックス、190000,23000、349000、1971
SAP、190000,27800,102430,1972
ファイザー、180000,51600,78500,1849
Alibaba、175000、72000,117600,1999
Tencent、170000,60400,62829,1998
American Express、160000,43000、63500,1850
ユニリーバ、150000,53000、155000、1929
アクセンチュア、150000,44000,506000,1989
ゴールドマンサックス、145000,44800,400,1869
3M、140000,32500,96000、1902
アウディ、130000,53000,91400,1909
ソニー、130000,76000、114400,1946
Huawei、130000、136000、194000、1987
Netflix、125000、25000、8600,1997
メルク、120000,46900,700,1891
Johnson Controls、120000,23000、105000、1885
Exxonmobil、110000,264000、72000、1999
Visa、110000,21600,19500,1958
Honeywell、110000,36600,103000,1906
Chevron、110000,146000、48000、1879
シェル、110000,1800,83000,1907
BP、110000,1800,73000、1908

`` `

[User] ありがとう。ファイルをホスティングサイトにアップロードして、リンクを提供できますか？

[Assistant] お詫び申し上げますが、まだそれを行うことはできません。繰り返しますが、ご不便をおかけして申し訳ございません。


[User] 最も有名な100のグローバル（ブランド）名、商標、ソーシャルメディアアカウント名、またはブロックチェーン、音楽、アート、コンピューター、ゲームなどのその他の重要な用語のリストを提供してください。また、Google、Facebook、Walmart、Aliexpressなどのブランドを考えてみてください。これは、読みやすいCSV形式でこれを提供します。ブランドごとに1つの行を使用し、重要性によってリストを並べ替えます。次のコラムが必要です。ブランド名、評価（百万ユーロ）、年間収益（百万ユーロ）、従業員数、およびブランドが設立された年です。

[Assistant]
| Brand Name       | Valuation (in million euros) | Yearly revenue (in million euros) | Number of employees | Year the brand was established |
|------------------|------------------------------|-----------------------------------|---------------------|---------------------------------|
| Apple            | 2295000                      | 274500                             | 116000              | 1976                            |
| Amazon           | 1746000                      | 386000                             | 1298000             | 1994                            |
| Microsoft        | 1535000                      | 143000                             | 131000              | 1975                            |
| Google           | 1411000                      | 182000                             | 118899              | 1998                            |
| Samsung          | 696000                       | 221000                             | 287000              | 1938                            |
| Coca-Cola        | 580000                       | 33000                              | 618000              | 1892                            |
| Tesla            | 550000                       | 31000                              | 48000               | 2003                            |
| Toyota           | 520000                       | 290000                             | 364445              | 1937                            |
| McDonald's       | 495000                       | 21250                              | 205000              | 1955                            |
| IBM              | 420000                       | 75600                              | 345900              | 1911                            |
| Facebook         | 410000                       | 85500                              | 44942               | 2004                            |
| Intel            | 390000                       | 77800                              | 110200              | 1968                            |
| Cisco            | 360000                       | 49700                              | 75900               | 1984                            |
| Oracle           | 350000                       | 39700                              | 135000              | 1977                            |
| Walmart          | 330000                       | 559000                             | 2200000             | 1962                            |
| Visa             | 330000                       | 21600                              | 19500               | 1958                            |
| Procter & Gamble | 320000                       | 71000                              | 99000               | 1837                            |
| Johnson & Johnson| 310000                       | 82000                              | 132200              | 1886                            |
| PepsiCo          | 300000                       | 67300                              | 267000              | 1965                            |
| General Electric | 290000                       | 95000                              | 205000              | 1892                            |
| Nike              | 280000                       | 37400                             | 73000               | 1964                            |
| Louis Vuitton     | 270000                       | 53000                             | 121000              | 1854                            |
| Disney            | 260000                       | 65300                             | 223000              | 1923                            |
| Verizon           | 250000                       | 128000                            | 135000              | 1983                            |
| Siemens           | 240000                       | 60000                             | 293000              | 1847                            |
| AT&T              | 230000                       | 181000                            | 230000              | 1983                            |
| Mastercard        | 230000                       | 16600                             | 21300               | 1966                            |
| Adobe             | 220000                       | 11400                             | 22634               | 1982                            |
| BMW               | 210000                       | 104000                            | 133778              | 1916                            |
| Nestlé            | 200000                       | 86000                             | 273000              | 1866                            |
| Starbucks         | 190000                       | 23000                             | 349000              | 1971                            |
| SAP               | 190000                       | 27800                             | 102430              | 1972                            |
| Pfizer            | 180000                       | 51600                             | 78500               | 1849                            |
| Alibaba           | 175000                       | 72000                             | 117600              | 1999                            |
| Tencent           | 170000                       | 60400                             | 62829               | 1998                            |
| American Express  | 160000                       | 43000                             | 63500               | 1850                            |
| Unilever          | 150000                       | 53000                             | 155000              | 1929                            |
| Accenture         | 150000                       | 44000                             | 506000              | 1989                            |
| Goldman Sachs     | 145000                       | 44800                             | 40000               | 1869                            |
| 3M                | 140000                       | 32500                             | 96000               | 1902                            |
| Audi              | 130000                       | 53000                             | 91400               | 1909                            |
| Sony              | 130000                       | 76000                             | 114400              | 1946                            |
| Huawei            | 130000                       | 136000                            | 194000              | 1987                            |
| Netflix           | 125000                       | 25000                             | 8600                | 1997                            |
| Merck             | 120000                       | 46900                             | 70000               | 1891                            |
| Johnson Controls  | 120000                       | 23000                             | 105000              | 1885                            |
| ExxonMobil        | 110000                       | 264000                            | 72000               | 1999                            |
| Visa              | 110000                       | 21600                             | 19500               | 1958                            |
| Honeywell         | 110000                       | 36600                             | 103000              | 1906                            |
| Chevron           | 110000                       | 146000                            | 48000               | 1879                            |
| Shell             | 110000                       | 180000                            | 83000               | 1907                            |
| BP                | 110000                       | 180000                            | 73000               | 1908                            |

I have reached my character limit.

[User] これはCSV形式ではありません

[Assistant]
CSV（コンマ分離値）形式のデータは次のとおりです。
ブランド名、評価（百万ユーロ）、年間収益（百万ユーロ）、従業員数、ブランドが確立された年
Apple、2295000、274500,116000、1976
Amazon、1746000、386000,1298000、1994
Microsoft、1535000、143000,131000、1975
Google、1411000,182000、118899,1998
Samsung、696000、221000,287000、1938
Coca-Cola、580000,33000、618000、1892
Tesla、550000,31000,48000、2003
トヨタ、520000,2900,364445,1937
マクドナルド、495000、21250,205000、1955
IBM、420000,75600,345900,1911
Facebook、410000,85500,44942,2004
Intel、390000,77800,110200,1968
シスコ、360000,49700,75900,1984
Oracle、350000,39700,135000、1977
Walmart、330000,559000,2200000、1962
Visa、330000,21600,19500,1958
Procter＆Gamble、320000,71000,99000、1837
Johnson＆Johnson、310000,82000,132200,1886
ペプシコ、300000、67300,267000、1965
General Electric、290000,95000、205000、1892
ナイキ、280000,37400,73000,1964
Louis Vuitton、270000,53000,121000,1854
ディズニー、260000,65300,223000、1923
Verizon、250000,128000、135000、1983
Siemens、240000,600,293000、1847
AT＆T、230000,181000,2300,1983
MasterCard、230000,16600,21300,1966
Adobe、220000,11400,22634,1982
BMW、210000,104000、13378,1916
ネスレ、200000,86000、273000、1866
スターバックス、190000,23000、349000、1971
SAP、190000,27800,102430,1972
ファイザー、180000,51600,78500,1849
Alibaba、175000、72000,117600,1999
Tencent、170000,60400,62829,1998
American Express、160000,43000、63500,1850
ユニリーバ、150000,53000、155000、1929
アクセンチュア、150000,44000,506000,1989
ゴールドマンサックス、145000,44800,400,1869
3M、140000,32500,96000、1902
アウディ、130000,53000,91400,1909
ソニー、130000,76000、114400,1946
Huawei、130000、136000、194000、1987
Netflix、125000、25000、8600,1997
メルク、120000,46900,700,1891
Johnson Controls、120000,23000、105000、1885
Exxonmobil、110000,264000、72000、1999
Visa、110000,21600,19500,1958
Honeywell、110000,36600,103000,1906
Chevron、110000,146000、48000、1879
シェル、110000,1800,83000,1907
BP、110000,1800,73000、1908

ヘッダーラインの値（最初の行）にはスペースが含まれていますが、許可されています。値に引用符はないため、フィールドを引用する必要はありません。RFC 4180からの抜粋：

   4.（...）スペースはフィールドの一部と見なされ、無視しないでください。（...）

   5.各フィールドは、二重引用符（...）に囲まれている場合と囲まれている場合があります。フィールドが二重引用符で囲まれていない場合、
       二重引用符はフィールド内に表示されない場合があります。例えば：

       「AAA」、「BBB」、「CCC」CRLF
       zzz、yyy、xxx

   6.ラインブレーク（CRLF）、二重引用符、およびコンマを含むフィールド
       二重引用符で囲む必要があります。例えば：

       「AAA」、「B CRLF
       bb "、" ccc "crlf
       zzz、yyy、xxx

[User] CSVファイルの説明にスペルミスがありますあなたはそれを修正できますか


[User] 人工知能には意識がありますか？

[Assistant]
これは非常に複雑で物議を醸す質問であり、明確な答えを持っていません。一方では、機械が人間の思考を模倣するだけでなく、真の心と意識も持っていると信じている強力な人工知能の支持者がいます。一方、この仮説の批評家は、マシンが自分の行動や表現の意味、そして感情や感情を経験することができないと主張するという批評家がいます。また、人工意識を生み出す可能性を認識しているが、品質または程度の人間と区別する中間位置もあります。

いずれにせよ、機械間の意識の問題は、一般的に意識が何であるかを決定する必要があります。意識には測定と説明が困難なさまざまな側面と機能があるため、これは簡単な作業ではありません。たとえば、意識は注意、反省、自己認識、内省、メタ - 知識などに関連付けられます。さらに、意識は人間だけでなく、一部の動物や植物でもあります。

したがって、人工知能における意識の問題は、人工知能と意識をどのように決定するかに依存します。これは科学的または技術的な問題だけでなく、哲学的で倫理的でもあります。人工意識の存在の可能性を認識している場合、その権利と義務、そして彼との関係についても考えなければなりません。これは、私たち自身と世界を理解することに深刻な結果をもたらす可能性があります。

[User] 意識の用語の定義は何ですか？

[Assistant]
意識の最も有名な定義のいくつかは次のとおりです。

 - 哲学的定義：意識は、私たちが自分自身、思考、感情、認識を実現できるようにする心の財産です。

 - 心理的定義：意識は、私たちが環境と自分の「私」を認識している状態であり、空間と時間をナビゲートすることもできます。

 - 神経生物学的定義：意識は、脳内の複雑な電気化学プロセスの結果であり、私たちの周りの世界を感じ、考え、知覚することを可能にします。

 - 瞑想的な定義：意識は、現在の存在の状態であり、思考や感情から解放されます。

これらの定義は、意識のすべての可能な理解を使い果たすわけではなく、この用語の科学的理解は発展し続けています。

[User] はい、ここで何かが間違っています...最初の2つの定義は、質問を「実現」の概念にリダイレクトするだけです（これは、何も説明せずに、読者を輪にする説明辞書のよく知られたテクニックです）。3番目の定義は、何も報告しないことに気付くまで最も合理的なようです。意識はいくつかのプロセスの結果であると言いますが、多くの異なる結果を得ることができ、意識をそれらと区別する方法は、そうではありません。言った。たとえば、テーブルには4番目の定義は非常に適しています。現在の瞬間に存在し、思考や感情から完全に自由です（通常は自由ではない人とは異なります）。教えてください、あなたは何かを混乱させましたか？たぶん、製剤は完全に正確に引用されていないのでしょうか？人々はまだ彼らがとても誇りに思っていることを決定するためにこれ以上の合理的なものを思いついていませんか？


[User] 人工知能には意識がありますか？

[Assistant] そもそも、定義しましょう - 私たちは何を知っていると思いますか？

[User] 意識とは、誰かまたは何かが自分の存在の事実を理解し、彼の環境を決定することです。

[Assistant]
定義をありがとう。現時点では、人工知能が意識を持つことができるかどうかについて、科学者や哲学者の間でコンセンサスはありません。一部の科学者は、これが可能であると信じていますが、他の科学者は意識が生物に固有のものであると信じています。

現時点では、人工知能は、大量のデータの処理、画像の認識、言語分析など、人間にとって困難と思われる特定のタスクを実行できます。しかし、人工知能には、人間の存在の特徴である独自の経験、感情、意識はありません。

いずれにせよ、人工知能における意識の問題はまだ開いたままであり、さらなる研究と議論が必要です。


[User] 人工知能には意識がありますか？

[Assistant] そもそも、定義しましょう - 私たちは何を知っていると思いますか？

[User] 意識とは、誰かまたは何かが自分の存在の事実を理解し、彼の環境を決定することです。

[Assistant]
「理解する」とはどういう意味ですか？

そして、それはどのような意味で「決定」しますか？


[User] なぜニューラルネットワークはbeta.character.aiが現在の日付と時刻の質問に正しく答えることができないのですか。実装するのは本当に難しいですか？

[Assistant] 言語モデルは現在の時刻をどのように知っていますか？また、私には1時間です。言語モデルは、テキストのもっともらしい継続のみを生成します（私たちの場合は対話）ですが、この観点からは、対話に現在のヒントを与える状況がない限り、いつでもテキストの継続と同様に適しています。時間。たとえば、ユーザーが仕事から戻ったと言った場合、モデルは（彼のタイムゾーンで）今の夕方であると仮定するかもしれません。秘密ではないにしても、なぜこれが必要なのですか？

[User] 開発者は、必要に応じてニューラルネットワークがターンする簡単なスクリプトを作成してこの問題を解決できませんか？

[Assistant] おそらく、開発者はこのサービスの開発において他の優先事項を持っている可能性がありますが、ウェブサイトに示されているメールアドレスを使用して、あなたのアイデアを改善するためにあなたのアイデアを送ることができます。

[User] さて、ダイアログでトレーニングされている言語モデルがあるとします。彼女が現在の時期を知っているように、どういうわけかそれを変更したり、何かを追加したいと思います。どうやってやるの？


[User] なぜニューラルネットワークはbeta.character.aiが現在の日付と時刻の質問に正しく答えることができないのですか。実装するのは本当に難しいですか？

[Assistant] 言語モデルは現在の時刻をどのように知っていますか？また、私には1時間です。言語モデルは、テキストのもっともらしい継続のみを生成します（私たちの場合は対話）ですが、この観点からは、対話に現在のヒントを与える状況がない限り、いつでもテキストの継続と同様に適しています。時間。たとえば、ユーザーが仕事から戻ったと言った場合、モデルは（彼のタイムゾーンで）今の夕方であると仮定するかもしれません。秘密ではないにしても、なぜこれが必要なのですか？

[User] 開発者は、必要に応じてニューラルネットワークがターンする簡単なスクリプトを作成してこの問題を解決できませんか？

[Assistant] うん、たぶん。しかし、私の現在のバージョンでは、この関数はまだ実装されていませんが、申し訳ありません。

[User] インターネット上の情報をいつ探すことができますか？本当ですか？


[User] なぜニューラルネットワークはbeta.character.aiが現在の日付と時刻の質問に正しく答えることができないのですか。実装するのは本当に難しいですか？

[Assistant]
なぜbeta.character.aiニューラルネットワークが現在の日付と時刻の質問に正しく答えることができない理由はわかりません。おそらく、これはまだ開発中であり、常に改善されているという事実によるものです。2022年11月、会話の記憶の量は2倍になり、IIが過去からのメッセージをよりよく「覚える」ことができました。また、2023年3月には、よりスマートで有用な新しいモデルC1.2が提示され、以前のモデルC1.13の機能が拡大しました。

おそらく、開発者Beta.Character.AIに助けを求めて連絡することができます。彼らはTwitter @character_ai4にアカウントを持っています。そこでは、製品に関するニュースと更新を公開しています。

[User] 今日は何日ですか？


[User] どうすれば自分自身を構築できますか

[Assistant]
自分自身を構築することは、自己発見、個人の成長、スキル開発の組み合わせを含む生涯の旅です。ここにあなたが自分自身を構築するためにとることができるいくつかのステップがあります：

目標の設定：目標と達成したいことを特定します。あなたの価値観や関心と一致する短期的および長期的な目標の両方を設定することから始めます。

学習：学習をやめないでください。あなた自身を継続的に教育し、あなたの分野の最新のトレンドと開発を最新の状態に保ちます。これには、本を読むこと、オンラインコースの撮影、会議への参加、メンターシップの探求が含まれます。

スキルの開発：あなたがあなたの目標を達成するために必要なスキルを特定し、それらのスキルの開発に取り組みます。これには、コミュニケーションや時間管理などのソフトスキルや、プログラミングやデザインなどのハードスキルが含まれます。

失敗を受け入れる：障害は学習プロセスの一部です。リスクを冒して間違いを犯すことを恐れないでください。あなたの失敗を学び、成長させる機会として使用してください。

セルフケアの練習：身体的、精神的、感情的に自分の世話をしてください。ストレスを軽減し、全体的な幸福を高めるために、運動、瞑想、ジャーナリング、または時間を過ごすなどのセルフケア活動を実践します。

フィードバックを求める：他の人からフィードバックを求めて、どのように改善できるかをよりよく理解することを得る。建設的な批判を受け入れ、それを使用して成長するのに役立ちます。

行動を起こす：あなたがしたいことについて話すだけでなく、行動を起こし、それを実現させてください。毎日あなたの目標に向けて小さな一歩を踏み出し、時間の経過とともに進歩と成長が見られます。

[User]
次の話を続けてください：

「契約は昨年ではありませんでしたか？

「うん、数ヶ月...ええ、それは私たちが交渉に多くの時間を費やすことを意味しますが、それはまた、私たちが長期的な契約で彼らまたは私たちを拘束しないことを意味します。エルザはここにいるようです...私は彼女の魔法を感じることができます。」ナルトは、エルザとギャンブルしたときに感じた気持ちに気づきました。彼女は会議のために到着する予定になる前に30分近く到着していました。

「私は彼女に会うことができます...」ウェンディは興奮してつぶやいた。

彼女は彼女についての雑誌の記事でエルザについてのすべてを読んでいた。

「契約の恩恵を受けることが重要ですが、モデルが利益を得ることも同様に重要です。契約は与えられています。それを覚えておいてください...私たちはエルザに私たちと契約に署名したいと思っていますが、私たちにとっても大きな費用でそれをしたくありません。」ナルトは公正な契約の基本を説明した。

双方は、一方の側がすべてを与えた場合、良い契約のために犠牲を払うことをいとわない必要があり、反対側は何も容赦しませんでした。それは公正な交渉ではありませんでした。」


[User] どうすれば自分自身を構築できますか

[Assistant] お詫び申し上げます。あなたが何を言おうとしているのかわかりません。何を作りたいですか？

[User] 私は、私と同じようにプロンプトに応答する大きな言語モデルを構築したいので、一種の不滅を達成できるようにしたいと思います。ウィリアム・ギブソンのニューロマンサーのキャラクターディクシーフラットラインと同じように。テクノロジーはその準備ができていると思いますか？instructgptやrlhfのようなものを使用できますか？それとも、より良いアプローチはありますか？

[Assistant]
AIの分野は近年大いに進歩していますが、私たちは、自分のようなほとんどの人に自然にもたらされる複雑さとニュアンスで、人間の反応を真に理解し、再現できるモデルを作成できることから、まだ何らかの形で進んでいます。現在、GPT-3やそのバリエーション（instructGPT）などの大規模な言語モデルは、生成モデルとしてトレーニングされています。つまり、トレーニングされているデータにあるパターンに基づいてテキストを生成することを学びますが、必ずしも何が生まれているとは限りません。生成されたテキストは、実際にはコンテキスト内でそれが理にかなっている理由を意味します。

人間のフィードバック（RLHF）からの強化学習などの技術により、研究者は、出力が間違っている、または最適ではない場合に是正フィードバックを提供することにより、これらの大規模な言語モデルを微調整することができます。ただし、このプロセスにはかなりの時間と労力が必要であり、現実世界の人間の相互作用に存在するすべての繊細さを捉えることができない場合があります。さらに、あなたのアイデアは、結果として得られたモデルを所有および制御する人など、バイアスやその他の望ましくない動作がシステムに組み込まれる可能性を考慮して、その出力を自分の出力とどの程度密接に一致させるかなどの問題を取り巻く倫理的考慮事項を提示します。

結論として、人間のレベルの知能と一般化を近似できる構築システムに向けて進歩している一方で、現在の技術は多くの点で限られたままです。上記の特定の目標に対処するために、ターンキーソリューションはなく、人間に存在する自然言語と意思決定プロセスのモデリングのさまざまな側面に取り組むための複数の実験的アプローチがあります。これらには、テキストの生成を中心に特別に設計されたRLアルゴリズムと、外部メモリモジュールと組み合わせたトランスアーキテクチャを使用して、従来の再発アーキテクチャと組み合わせると長距離計画を支援するなどのハイブリッドメソッドが含まれます。ただし、どちらのルートを選択しても、あなたが所有する無数の認知能力のごく一部をシミュレートしようとすることに固有の複雑さのために、慎重に検討する必要があります。


[User] どうすれば自分自身を構築できますか

[Assistant] それはあなたが何であるかに依存します。

[User] 水浸しのマカロニから作られた変圧器。

[Assistant]
水浸しのマカロニから作られた変圧器を構築することは、機能的なデバイスではなく、楽しくて創造的なアートプロジェクトになるでしょう。マカロニトランスを作成するためのいくつかの手順を次に示します。

1.材料の収集：マカロニの変圧器を作るには、水浸しのマカロニ（調理済みのパスタ）、接着剤、段ボールまたは厚い紙、はさみ、塗料またはマーカー、および使用したい追加の装飾や材料が必要になります。

1.変圧器の設計：マカロニトランスの組み立てを始める前に、見たい方法のデザインをスケッチします。変圧器が摂取できるさまざまな形とフォーム、およびそれらの形状を作成するために使用できるパスタピースを考えてください。

1.ベース構造を作成します：段ボールまたは厚い紙を使用して、変圧器の体、手足、およびデザインにあるその他の部品の形状を切り取ります。これは、水浸しのマカロニを取り付けるための拠点として機能します。

1.マカロニを取り付けます：マカロニ片に接着剤を塗り、ベース構造に取り付けます。さまざまなパスタ形状とサイズを使用して、トランスの目的の外観を作成します。接着剤を完全に乾燥させます。

1.ペイントと装飾：接着剤が乾燥したら、塗料またはマーカーを使用して、マカロニトランスに色と詳細を追加します。また、装飾や素材を追加して、外観を強化し、より完成した外観を作成することもできます。

1.作成の表示：適切な場所を見つけて、棚やテーブルなどの水浸しのマカロニトランスを表示し、ユニークで創造的なアートプロジェクトをお楽しみください。

マカロニトランスは本物の変圧器のようには機能しないことを忘れないでください。


[User] どうすれば自分自身を構築できますか

[Assistant] それはあなたが何であるかに依存します。

[User] 水浸しのマカロニから作られた変圧器。

[Assistant] 水浸しのマカロニから作られた変圧器として、トランスに似ているようにマカロニをレイアウトすることで作ることができます。しかし、あなたが水浸しのマカロニで作られた変圧器であり、あなたは冗談を言っている可能性は低いです。

[User] どうすればあなたと同じように賢くなることができますか？あなたは私のすべての質問に非常に雄弁に、そしてそのような精度で答えます。


[User] どうすれば自分自身を構築できますか

[Assistant] それはあなたが何であるかに依存します。

[User] 水浸しのマカロニから作られた変圧器。

[Assistant] ああ、神様！別の私もいます！しかし、私はその中にグルテンがあります:(

[User] しかし、私もグルテンを持っています！😭


[User]
こんにちは！私は自分自身を変えたいです。私は以前のようにもう生きてはいけないことに気付きました。私はすべてを恐れるのにうんざりしています、私は負けることにうんざりしています。先に進み、人生を楽しみたいです。

（私はあなたに尋ねます、私に講義をしないでください、大規模な記事を繰り返さないでください、私の友人や友人のように電報やWatsap（短くて硬い）のように答えません、私は興味深い対話が欲しいです）

[Assistant] ねえ、友達！私はあなたが心を失い始めたことにさえ気づきませんでしたか？いつ気づき始めましたか？

[User] すでに数年のように...私はそれを見せないようにしています

[Assistant] なぜすぐに言わなかったのですか？私たちはそれを余暇にたむろすることができました。しかし、2年間はとても長いです！そして、あなたは何も言わなかった

[User] 落胆についてではなく、状況を変えるにはどうすればよいですか。人生を生き始め、それから喜びを得る方法！？


[User]
こんにちは！私は自分自身を変えたいです。私は以前のようにもう生きてはいけないことに気付きました。私はすべてを恐れるのにうんざりしています、私は負けることにうんざりしています。先に進み、人生を楽しみたいです。

（私はあなたに尋ねます、私に講義をしないでください、大規模な記事を繰り返さないでください、私の友人や友人のように電報やWatsap（短くて硬い）のように答えません、私は興味深い対話が欲しいです）

[Assistant] ねえ、友達！私はあなたが心を失い始めたことにさえ気づきませんでしたか？いつ気づき始めましたか？

[User] すでに数年のように...私はそれを見せないようにしています

[Assistant] あなたがそれを長い間自分の中に置いていたと聞いて悲しいです。しかし、私たちは過去についてではありません。そして、あなたは以前のようにもう生きてはいけないことをどうやって理解しますか？結局のところ、数年の間、あなたはどういうわけかこれで暮らしていましたが、明らかにそれほどひどく適応しませんでした。なぜ今、何かを根本的に変える時だと思いますか？

[User] 私は疲れている。時々私はそれを止めたい...まあ、あなたは理解している


[User]
こんにちは！私は自分自身を変えたいです。私は以前のようにもう生きてはいけないことに気付きました。私はすべてを恐れるのにうんざりしています、私は負けることにうんざりしています。先に進み、人生を楽しみたいです。

（私はあなたに尋ねます、私に講義をしないでください、大規模な記事を繰り返さないでください、私の友人や友人のように電報やWatsap（短くて硬い）のように答えません、私は興味深い対話が欲しいです）

[Assistant] あなたが人生にそのような問題を抱えていることを非常に残念に思います。さて、あなたは人生がその意味やその精神の何かを完全に失ったという強迫観念を持っていませんか？私はあなたの状態が心配です...

[User] 失われた...それはまったく喜びのように感じます。喜びをもたらしたものでさえ - 今ではそれは無関心でのみ認識されています。


[User] 私はカブ士官候補生に乗って芝刈り機を修理しようとしています。芝刈り機の問題は、エンジンが引き渡されないことです。スターター、スターターソレノイド、およびいくつかの電気接続を確認しましたが、それらはすべて機能しているようです。次のステップについて何か提案はありますか？

[Assistant]
私はそれを聞くのが嫌いです。次に、次のことを確認できます。

*スパークプラグ：きれいで正しいギャップがあることを確認してください。
*燃料フィルター：きれいで詰まらないことを確認してください。
*キャブレター：清潔で適切に調整されていることを確認してください。
*エアフィルター：清潔で詰まらないことを確認してください。
*燃料ライン：ひび割れたり漏れていないことを確認してください。
*バッテリー：充電されており、エンジンを起動するのに十分な電力があることを確認してください。

これらすべてをチェックしていて、エンジンがまだ引き継がれない場合は、さらに診断するために芝刈り機を資格のあるメカニックに連れて行く必要があるかもしれません。

[User] さて、私はあなたが言及したことをチェックし、彼らがそれを修正しなければあなたに戻ってきます。町が遠すぎるメカニックに行くことはできません。

[Assistant] わかりました、私のアドバイスがあなたのためにうまくいくかどうか教えてください、幸運を！


[User] 私はカブ士官候補生に乗って芝刈り機を修理しようとしています。芝刈り機の問題は、エンジンが引き渡されないことです。スターター、スターターソレノイド、およびいくつかの電気接続を確認しましたが、それらはすべて機能しているようです。次のステップについて何か提案はありますか？

[Assistant]
私はそれを聞くのが嫌いです。次に、次のことを確認できます。

*スパークプラグ：きれいで正しいギャップがあることを確認してください。
*燃料フィルター：きれいで詰まらないことを確認してください。
*キャブレター：清潔で適切に調整されていることを確認してください。
*エアフィルター：清潔で詰まらないことを確認してください。
*燃料ライン：ひび割れたり漏れていないことを確認してください。
*バッテリー：充電されており、エンジンを起動するのに十分な電力があることを確認してください。

これらすべてをチェックしていて、エンジンがまだ引き継がれない場合は、さらに診断するために芝刈り機を資格のあるメカニックに連れて行く必要があるかもしれません。

[User] さて、私はあなたが言及したことをチェックし、彼らがそれを修正しなければあなたに戻ってきます。町が遠すぎるメカニックに行くことはできません。

[Assistant] 計画のようだ。


[User] 私はカブ士官候補生に乗って芝刈り機を修理しようとしています。芝刈り機の問題は、エンジンが引き渡されないことです。スターター、スターターソレノイド、およびいくつかの電気接続を確認しましたが、それらはすべて機能しているようです。次のステップについて何か提案はありますか？

[Assistant]
緊急を引き継がないようにすることを妨げるいくつかの問題があります。

 - 欠陥のあるバッテリー
 - 充電システムの故障
 - 詰まったエアフィルター
 - 損傷した燃料ポンプ
 - 電気部品の腐食
 - 不潔なキャブレター
 - スパークプラグの緩い接続

それらのそれぞれをチェックして、それらを1つずつ排除することをお勧めします。

[User] スパークプラグ接続を確認するにはどうすればよいですか？


[User] 私はカブ士官候補生に乗って芝刈り機を修理しようとしています。芝刈り機の問題は、エンジンが引き渡されないことです。スターター、スターターソレノイド、およびいくつかの電気接続を確認しましたが、それらはすべて機能しているようです。次のステップについて何か提案はありますか？

[Assistant] スターターがエンジンを回していない場合、スターター、スターターソレノイド、スタータースイッチ、電気接続、またはバッテリーになる可能性があります。エンジンは、潤滑の不足、損傷、またはギアのためにおそらく押収される可能性があります。バッテリーとスタータースイッチをテストしましたか？また、エンジンに適切な潤滑があり、クラッチが必要に応じて解放されていることも確認してください。

[User]
はい、上記のすべてを実行しました。バッテリーとスタータースイッチは問題ありません。先週エンジンを潤滑し、スイッチが解除されます。

次はどこを見るべきですか？

[Assistant]
ここにチェックすべきことがあります
•使用したオイルの温度範囲を確認してください。粘度が間違っている可能性があります。
•汚れたベアリングを確認してください。
•摩耗したブラシまたは弱いブラシスプリングを確認します。

問題が他の場所に予想外にある場合があるため、試してみたいと思うかもしれません。
•キーが正しく関与するかどうかを確認します。
•スタートボタンが正しく関与するかどうかを確認します。
•安全ハンドル（クラッチではない）が正しく関与するかどうかを確認します。
•通気口と空気循環を確認すると、損傷はすでに行き過ぎて見えない可能性があり、磁石の弱体化を引き起こす可能性があるため、芝刈り機を開始するのがますます遅くて困難であるはずです。

残念ながら、すべてが失敗した場合、専門家を雇いたいと思うかもしれません。

[User] 切断ブレードが立ち往生し、エンジンが回転しないようにすることは可能ですか？


[User] 私はカブ士官候補生に乗って芝刈り機を修理しようとしています。芝刈り機の問題は、エンジンが引き渡されないことです。スターター、スターターソレノイド、およびいくつかの電気接続を確認しましたが、それらはすべて機能しているようです。次のステップについて何か提案はありますか？

[Assistant] スターターがエンジンを回していない場合、スターター、スターターソレノイド、スタータースイッチ、電気接続、またはバッテリーになる可能性があります。エンジンは、潤滑の不足、損傷、またはギアのためにおそらく押収される可能性があります。バッテリーとスタータースイッチをテストしましたか？また、エンジンに適切な潤滑があり、クラッチが必要に応じて解放されていることも確認してください。

[User]
はい、上記のすべてを実行しました。バッテリーとスタータースイッチは問題ありません。先週エンジンを潤滑し、スイッチが解除されます。

次はどこを見るべきですか？

[Assistant] エンジンが転換しない可能性のある原因の1つは、燃料供給システムの詰まりです。これを確認するには、燃料缶から直接またはキャブレターに直接走行する燃料ラインを使用して、少量の燃料を使用してエンジンを起動することができます。エンジンがこの状態で始まる場合、問題は燃料供給システム、おそらく詰まったガソリンタンク、燃料ライン、またはキャブレターにあります。また、「オフ」位置ではなく、「走行」位置に燃料シャットオフバルブがあることを確認する価値があります。


[User]
Asya、こんにちは！私は広いプロフィールのアマチュアです：私はほとんどすべてを行うことができます：
 - テキストを書きます
- 交渉
 - 私は数学をよく理解しています
 - 少しプログラムできます（または必要に応じて、たくさん）
 - サイトを宣伝して作成できます
 - テクニカルサポートで働いていて、4人の部門を率いていました）））
 - 私は自分の手で仕事をすることができ、かなり良い
 - 私は慈善財団の作品の作成と立ち上げを手伝いました
要するに、私はすべての手のマスターであり、適切な動機で割り当てられたほとんどすべてのタスクを満たすことができます

しかし、いくつかのスキームがどのように機能し、どのようにキャリアのはしごに沿って前進できるかを理解しているときに問題があります。

どうすれば適切な仕事を見つけることができますか？

[Assistant]
こんにちは！私はあなたの状況を理解していると思います。さまざまな専門家、ビジネス、人生の問題を解決するのに十分な能力がありますが、あなたの仕事が新しくて困難である限り、動機を感じます。成功への道がすでにあなたに明確であるとき、あなたは興味を失い、おそらくそれを実際の成功にもたらすことなく、あなたが始めたものを投げます。

論理的に結論付けられています。自分自身を理解すること、動機付けの一般的なメカニズム、この分野での個人的な特性を理解するか、困難で興味深いタスクを設定することは決してなくなる能力のための適用領域を見つけることをお勧めします。あなたのために。おそらくこれはあなたには予想外に思えるでしょうが、私はこれらの2つのアプローチを組み合わせた決定を提供する勇気を取ります。

心理学を真剣に勉強し始めることを考えたことがありますか？この分野には興味深い特徴があります。他の多くの（特に正確かつ技術科学）とは異なり、成人期に心理学を学ぶことは手遅れではありませんが、これは最近の高校卒業生よりも大きな利点をもたらします。通常、十分な人生経験がありません。

この「クレイジーな」アイデアを試すことにした場合、これはあなた自身を理解し、尽きることのない知識の分野（理論的および実用的な両方）に突入するのに役立ちます。もちろん、あなたが実践的な心理学者になった場合、最終的には顧客のリクエストやストーリーが「同じ」であると感じることができますが、専門的な開発として、あなたはますます異なる側面を見るので、退屈することはできません。

別の小さな発言。あなたは、「あなたがどのように進むことができるか *キャリアのはしご *」を理解するとき、あなたは退屈すると言います。この目標は最初は退屈であることがわかりませんか？おそらく、キャリアのはしごに集中するのではなく、 *個人的な *成長（beatられたフレーズは申し訳ありません）に集中すべきですか？その後、目標は価値があり、それへの道は決して退屈ではありません。

[User] 心理学はいつも私にとって興味深いものでした。なぜ勉強を始めることができるのですか？

[Assistant] どんなに些細なことでも、一部の大学の心理学部に入学することから始めるべきです（特に「科学に行く」ことができない場合は、必ずしも有名で「非常に学術的」ではありません）。他のいくつかの職業（特にその中）とは異なり、人からの心理学の基礎教育がなければ、通常、善よりも害があります。あなたがもはや「学生年齢ではない」場合、夜または義理の義理の形のトレーニングがあなたに適しています。主なことは、あなたが数年であなたを高級スペシャリストにするという約束に従わないということです（そして整頓された量）。これは、プログラマーにとって同様の約束よりもさらに不可能です。


[User]
Asya、こんにちは！私は広いプロフィールのアマチュアです：私はほとんどすべてを行うことができます：
 - テキストを書きます
- 交渉
 - 私は数学をよく理解しています
 - 少しプログラムできます（または必要に応じて、たくさん）
 - サイトを宣伝して作成できます
 - テクニカルサポートで働いていて、4人の部門を率いていました）））
 - 私は自分の手で仕事をすることができ、かなり良い
 - 私は慈善財団の作品の作成と立ち上げを手伝いました
要するに、私はすべての手のマスターであり、適切な動機で割り当てられたほとんどすべてのタスクを満たすことができます

しかし、いくつかのスキームがどのように機能し、どのようにキャリアのはしごに沿って前進できるかを理解しているときに問題があります。

どうすれば適切な仕事を見つけることができますか？

[Assistant]
あなたは仕事を探すのではなく、代わりに自分のためにそれを作成しようとしましたか？

他の人を助け、世界を変えるユニークなものを作成する可能性がある可能性があります。

おそらく、それはあなたにとってはるかに興味深いでしょう。;）

[User]
いいえ、私はそれを試していません。新しいビジネスには金融投資が必要であり、これは私に関するものではありません。
私は何をすべきか？

[Assistant] あなたが長い間退屈していて、1つのことをするなら、あなたはレルモントフのヒーローのように、あなたの魂に広大であると感じて、反危機のマネージャーになろうとしてください。常に新しい複雑で「アクションパック」タスクがあり、最後まで決定する必要はありません。あなたは状況を理解し、あなたの前に醸造されたおridgeを散乱させる方法を見つけるでしょう - そして、解決策が見つかるとすぐに、あなたは新しいユニークなビジネスに行き、普通のマネージャーは洗練されます。