【AI】OpenAIが「GPT 4.1」のAPIを公開、100万トークン対応と実用性能で飛躍的進化を遂げた次世代AIモデル [すらいむ★]

OpenAIが「GPT 4.1」のAPIを公開、100万トークン対応と実用性能で飛躍的進化を遂げた次世代AIモデル

　OpenAIが「GPT-4.1」「GPT-4.1 mini」「GPT-4.1 nano」のAPIを2025年4月14日に発表しました。
　GPT-4.1シリーズは最大100万トークンの入力に対応したほか、コーディングと命令追跡能力がGPT-4oシリーズよりも大幅に改善され、低レイテンシーかつ高コストパフォーマンスなモデルになっています。

　Introducing GPT-4.1 in the API | OpenAI
　https://openai.com/index/gpt-4-1/

（以下略、続きはソースでご確認ください）

Gigazine 2025年04月15日 11時15分
https://gigazine.net/news/20250415-openai-gpt-4-1-released/

>>149
AIに聞いたものをここに書けばいのでは？

反射面における照度と輝度の両者の関係について考えてみましょう。この関係は、ヒューマンビジョン、マシンビジョンを問わず、物体を照明して肉眼やカメラで観察するあらゆる場合に密接に関係してきます。
なお、この関係は、放射照度と放射輝度との関係、あるいはセンサー照度とセンサー輝度との関係についても全く同様です。
二次光源 としての反射面
「反射面」では、その面に向かって入射した光が（一部は吸収・透過され、残りが）反射するという現象が起こっています。大雑把に言えば、その面に（単位面積あたりに）どれだけの光束が入射しているかに着目したものが「照度」で、その面から（単位面積あたりに）どちらの方向にどれだけの光束を反射しているのかが「輝度」になります。つまり、反射面は「照度を受けて光る二次光源」と見做すことができ、反射面によって照度が輝度に変換されている、と考えることができます。
反射率が小さい場合には入射光束の殆どが吸収されてしまいますので、「光源」というイメージからは程遠くなってしまいますが、反射率がゼロでない限り理論的には「光源（二次光源）」として扱うことができます。

一般の物体ではその反射面の特性によって、どの方向から照明するのか（ θ i ） 、また、どの方向から観察するのか（ θ r ）によって、観察される「明るさ」は様々に変わることになります。
マシンビジョンでは、試料に印刷された文字や模様の異常、試料表面の汚れやキズなどを検査する場合、正常品の反射配光特性と異常品の反射配光特性の「差異」ができるだけ大きくなるような照明角度（ θ i ）と観察（撮像）角度（ θ r ）の組合せを設定してやり、その状態で試料を撮像・解析することによって、信号対雑音比（ S / N ）の高い異常情報を抽出取得することが重要な技術の一つになる訳です。

視細胞には大きく分けて 2 つの種類があります。一つ目は、比較的明るいところで働く錐体(すいたい)と呼ばれる視細胞で、もう一つは比較的暗いところで働く杆体(かんたい)と呼ばれる視細胞です≪※3≫。我々が「色」を感じることができるのは、この内の錐体という視細胞の働きによるものなのです。この錐体は更に波長感度特性が異なる 3 種の錐体に分類されます。主に可視域短波長域の感度が高い S 錐体、主に可視域中波長域の感度が高い M 錐体、および主に可視域長波長域の感度が高い L 錐体です≪※4≫。
眼に入射した光によってこれら 3 種の錐体がそれぞれの波長感度特性に応じた刺激を受け、それぞれの刺激の大きさに応じた信号が視神経を経由して脳に伝えられます。脳は、視神経を通じて 3 種の錐体から送られてくる信号の強さの比率から「色」を認識していると言われています。つまり、「色」は最終的に脳によって初めて認識される訳で、それまでのプロセスではまだ「色」というものは成り立っていないのです。

「杆体(かんたい)」は桿体(かんたい)という文字を使うこともあります。錐体のことを錐状体と呼ぶ場合もあります。また、杆体（桿体）のことを杆状体（桿状体）と呼ぶ場合もあります。これらの名称は、それぞれの視細胞の形状に由来しています。錐体細胞は円錐のような尖った形状をしており、杆体（桿体）細胞は棒のような形状をしています。

人間の眼の錐体は S 、M 、L の 3 種に分類されますが、この名前はこれらの錐体の波長感度特性（分光応答度特性）に由来しています。つまり、S 錐体は「短（ Short ）」波長域、M 錐体は「中（ Middle ）」波長域、L 錐体は「長（ Long ）」波長域に主たる感度域を持っていることから名付けられています。ｖｖ

物体色の場合、例えば同じ太陽の下で、イチゴとレモンは異なった色に見えます。
光源からの光が物体に当って反射される時、物体の表面で、或る波長の光は反射し、或る波長の光は吸収されます。この特性（分光反射率特性 ≪※1≫ ）が物体の種類によって異なりますので同じ照明光の下でもモノによって色が違って見えることになります。
イチゴとレモンの分光反射率特性を比較すると、大雑把に言って、可視域の長波長光（赤く見える光）が多く反射され、短波長光（青く見える光）が殆ど吸収されているのは概ね共通していますが、中波長光（緑に見える光）の特性が大きく異なります。中波長光は、イチゴでは殆ど吸収されるのに対してレモンではかなり反射されてしまいます。この違いが、イチゴ（赤）とレモン（黄）の色の違いとなって認識される訳です。
イチゴの場合は長波長光を多く反射し短波長光や中波長光は殆ど吸収してしまいます。従って、私達の身の周りに有る普通の白色光源（太陽光や蛍光灯など）の下では、眼に入射する光は長波長光の成分が強い光となり、L 錐体が強い刺激を受け、S および M 錐体はあまり刺激を受けません。その結果イチゴの実は「赤い」と認識されます。
それに対してレモンは長波長光だけでなく中波長光もかなり多く反射します。（短波長光はイチゴと同様、殆ど吸収されてしまいます。）従って、レモンの場合は、L 錐体が最も強い刺激を受け、次いで M 錐体もかなりの強い刺激を受けます（ S 錐体は殆ど刺激を受けません）。その結果、脳はレモンを赤と緑が加法混色された「黄」と判断することになります。
結局、モノの色というのは、光源の特性（分光分布）と物体の特性（分光反射率または分光透過率）と眼（視細胞）の特性の組合せによって決まるということになります。
モノ自体に「色」がついているのではない
物体色の三要素の内、どれが変化しても物体の「色」は変化することになります。「光源」と「視覚」は「色」が成り立つための必須条件であり、「物体」は「光源」からの色・・・・・といっても、眼に入射する前の段階ではまだ「色」は成立していませんが・・・・・を途中で変化させる、まさに「脚色」する働きをしている、ということができますね。上述のイチゴとレモンの色の違いの説明だけでは、まだモノ自体に色がついている、という先入観念から抜けきれない人もいるかもしれません。
上述の例では照明光源は太陽光のような可視域にエネルギー成分が全体的に分布している「白色光」で照明した場合です。

赤色 LED で照明すると・・・
イチゴだけではなくレモンも鮮やかな赤い色に見えます。その理由は、イチゴもレモンも長波長域では反射率が高く、多くの光（長波長光）が反射されて眼に入って来るからです。短波長、中波長域については、照明する赤色 LED 自身にそれらの成分が含まれていません。従って、反射率が高くても低くても反射する光は無いので全く関係ありません。
青色 LED で照明すると・・・
イチゴもレモンもどちらも非常に暗い青（青みがかった黒）に見えます。その理由は、イチゴもレモンも短波長域（青く見える光）の反射率は非常に低いので、殆どが吸収されてしまい、ほんの僅かの光が反射されるだけだからです。青色 LED には短波長域の光しか含まれていませんので、中波長・長波長域の反射率は高くても低くても全く関係ありません。
緑色 LED で照明すると・・・
レモンは明るい緑色に見えますが、イチゴは非常に暗い緑（緑がかった黒）に見えます。レモンの中波長域の反射率はかなり高く、多くの中波長光が反射されて眼に入ってきます。それに対してイチゴは中波長域の光は殆ど吸収されてしまい、ほんの僅か反射されるだけです。（緑色 LED には中波長域の光しか含まれていませんので、短波長・長波長域の反射率は関係ありません。）
つまり、赤色 LED や青色 LED で照明すれば、イチゴとレモンの色の差異は殆ど無くなってしまい、中波長域のみにエネルギーをもつ緑色 LED で照明すると、反射率特性が異なるイチゴとレモンの色は大きく異なってしまいます。

クロロフィルの吸収スペクトルは、短波長域と長波長域が高く、中波長域が非常に低いことが分かります。
葉面に降り注いだ光（太陽光や電球光などの白色光）の内、一部は反射され、残りが葉の内部に進入します。葉の内部に進入した光がクロロフィルに遭遇すると、短波長光と長波長光はクロロフィルによって殆どが吸収されて光合成に使われるのに対して、中波長光はクロロフィルに吸収されにくいため、吸収されなかった中波長光の多くが葉から再び外部に放出されることになります≪※2≫。
従って、この放出光の波長成分は、短・長波長成分が少なく、中波長成分が多くなっており、この光を私たちが見ている訳です。可視光の中波長域の光は、私たちは緑色に感じますので、葉の色も緑色に見えることになります。また、私達の眼の波長感度特性は、可視域中央部の感度が最も高い（第 1 回でお話しました標準分光視感効率 V ( λ ) を思い出して下さい）こともあって、葉の色はより一層明るく鮮やかな緑色に見えるということになります。

新緑の季節には明るい鮮やかな緑色であった草木の葉の色も、季節の移ろいとともに秋には黄色く色づきやがて枯れていきます。秋から冬にかけては草木の葉の寿命の晩年ということもできますが、晩年にはクロロフィルが分解されていくに従い光合成の活動も低下し、やがて停止していきます。光合成の活動が低下していくということは、クロロフィルがそれまで効率よく吸収していた短波長光、長波長光が吸収されなくなるということです。
一方、葉にはクロロフィルの他にもカロテノイドという色素体も含まれています。カロテノイドは、短波長域の光を吸収し、中波長域や長波長域の光は反射または透過するため黄色く見える色素体です。葉の色が通常は緑に見えるのは、カロテノイドの量がクロロフィルの量に比べて少ないため、クロロフィルが元気な間はその色は殆ど表に出て来ないからです。クロロフィルの分解が進むと、それまで目立たなかったカロテノイドの存在が相対的に前面に出てきます。
クロロフィルの分解によって吸収されなくなった光の内、カロテノイドによって短波長光（青）は吸収され、長波長光（赤）は透過されることになます。その結果私達の眼に入ってくる光は、元々存在した中波長光（緑）に加えて長波長光（赤）を多く含む光となり、全体として黄色く見えることになる訳です。つまり、カロテノイドが黄色フィルタの役割を演じているともいえます。

植物によっては紅葉するものもありますが、これは、秋になるとアントシアニンと呼ばれる色素体が葉の内部に作られるからです。アントシアニンは、短・中波長光を吸収し、長波長光を透過します。元々存在した中波長光（緑）と、クロロフィルの分解とともに吸収されなくなった短波長成分（青）がアントシアニンによって吸収され、長波長成分（赤）が透過されるようになるため、葉が紅く染まって見えることになります。

数分〜十数分経つと徐々に眼が慣れてきて、うっすらと周囲の状況がわかるようになってくることを経験した人も多いと思います。しかし、この時、「色」ははっきりとはわかりません。これは、暗い場所への移動直後は、錐体の感度が足らないため殆ど光を感じなくなり、また杆体もまだ本格稼動しないため、結局脳は「真っ暗」と認識してしまう訳です。暗い中で時間が経過して、徐々に杆体が本格稼動してくると、錐体では感じることができない光に対しても杆体は感じることができるようになり、所謂「眼が慣れた」状態になって周囲がうっすらと見えるようになってくる訳です。ただし、杆体は1種しかありませんので「色」までは分かりません。この状態を「暗所視」と呼んでいます。

暗所視に対して、充分明るいところ、即ち、錐体が活発に機能する状態を「明所視」と呼んでいます。明所視の領域では、杆体には明る過ぎて機能しません。
暗所視と明所視の中間段階の明るさでは、杆体と錐体が混在して働いています。中間段階の明るさのレベルに応じて、両者の活性度の比率が連続的に変化していきますが、この中間段階の明るさを「薄明視 mesopic vision 」と呼んでいます。

暗所（映画館など）から明所へ移ると、その瞬間は非常に眩しく感じますが、じきに目が慣れて普通の状態になりますね。これは、明所に移動すると、それまで高感度で働いていた杆体の出力が明るい光のために飽和してしまうため一瞬眩しく感じた後、（明る過ぎるために杆体は機能しなくなり）応答速度の速い錐体がすぐに働くようになって通常の見え方になる、と言う訳です。

標準分光視感効率 V ( λ ) 、V ’ ( λ ) は、視細胞（錐体、杆体）の特性のみで決まるのではなく、眼球内の網膜に至るまでの角膜、水晶体、黄斑などを含めた総合的な分光特性で決まります。

ヒトは、網膜上に分布した 3 種の錐体と呼ばれる視細胞が受ける刺激によって色を認識しています。L 、M 、S という 3 種の錐体は、それぞれ可視域の長波長域、中波長域、短波長域に主たる感度をもっていて、網膜に入射する光によってそれぞれの錐体が光刺激を受けます。その刺激の強さが視神経を通じて脳に伝えられ、脳がそれらの信号間の強度比から色を認識していると考えられています。
これらの錐体（ L 、M 、S ）の感度特性については、厳密に調べると個人個人によって微妙に異なっていることが多いようですが、多数の人たちについては、現実の生活面で問題になるような大きな差異はありません。従って、通常は、二人の人（ A さんと B さん）が同じ「赤いイチゴ」を見ると、二人ともほぼ同じような「赤」を認識しています。（ただ厳密に全く同じ「赤」を感じているかどうかは確認のしようがありません。）

後天色覚異常の要因としては、白内障（加齢による水晶体の着色）、網膜病変や緑内障、視神経病変、等々が知られています。
先天色覚異常は幾つかのタイプに分類されますが、いずれも何らかの原因により、 3 種の錐体の内のどれか 1 種または複数種の特性が、波長感度的にずれていたり、感度が低かったり、極端な場合はその錐体自体を持たないことに起因します。色を認識する為のセンサーである錐体の特性が異なれば、当然眼に入射する光からの刺激の受け方が異なり、視神経を通じて脳に送られる刺激信号も異なってきますので、その結果、脳で認識する色も変わってくる、ということになります。

>>168
また、色覚の異常の原因となるのがどの視細胞にあるのか、によって 1 型、 2 型、 3 型に分けられます。 1 型は L 錐体の、 2 型は Ｍ 錐体の、 3 型は Ｓ 錐体の特性が、多数派（健常三色覚）に対して、感度が異なっている、あるいはその錐体自体を持たない場合に対応します。
実際に生じる色覚異常は、上記の 2 つの観点からの分類の組合せになる訳で、この組合せを表わしたもの

(減法混色)」
三原色を混ぜ合わせると、様々な色を作り出せるということは多くの人がご存知です。ところが、混色の方式によって三原色が異なるということは、意外に理解されていない場合があるようです。
加法混色の三原色は、色光の三原色と言われることもあり、青 （ Blue ）、
緑 （ Green ）、赤 （ Red ）の三色です。英語の頭文字から、それぞれ
B、G、Rと略称されることも多くあります。
減法混色の三原色は、色料の三原色と言われることもあり、 黄（ Yellow ）、 赤紫（ Magenta ）≪※2≫、 青緑（ Cyan ）≪※3≫の三色です。
英語の頭文字から、それぞれ Y 、M 、C と略称されることも多く有ります≪

同時加法混色の原理
加法混色を説明する図として、右のような図を見た人も多いと思います。
赤 （ R ）、緑 （ G ）、青 （ B ）の色光を発するプロジェクター3台からの光を真っ暗なスクリーン上に投射すると、それぞれの色光の重なり方によって「新しい色」が作り出されます。
赤 （ R ） と 緑 （ G ）の光が等量重なり合うと黄（ Y ）になり、緑 （ G ） と 青 （ B ）の光が等量重なり合うと青緑（ C ）になり、青（ B ） と 赤 （ R ）の光が等量重なり合うと赤紫 （ M ）になります。更にまた、3 原色 ( B 、G 、R ) の光が等量重なり合うと白（ W ）になる、というものです。

青色光 B と 緑色光 G の加法混色
青色光 B の分光分布は（模式的には）可視域短波長域にエネルギーが集中し、中波長域、長波長域にはエネルギーを持っていません。緑色光 G の分光分布は、可視域中波長域にエネルギーが集中し、短波長域、長波長域にはエネルギーを持っていません。これらの色光を同一エリア上に等しい放射照度で照射すれば、そのエリアには短波長域および中波長域の光が同時に存在することになります。この光がスクリーン面で反射して眼に入射する訳ですから、（可視域短波長域に主感度をもつ）S 錐体と（中波長域に主感度をもつ）M 錐体が同時に同程度の刺激を受けることになりますので、 「青緑色（ Cyan ）」と判断することになります。（ B ＋ G ＝ C ）
青色光と緑色光の混合比（放射照度比）を変えると、それに応じて S 錐体と M 錐体が受ける刺激の強さが変わりますので脳が認識する色味もその混合比率に応じて、青（ B ）と緑（ G ）の間で変化します。
緑色光 G と 赤色光 R の加法混色
緑色光 G と赤色光 Rを同一エリア上に等しい放射照度で照射すれば、上記と同様に考えて、そのエリアには中波長域と長波長域の光が同時に存在することになります。従って、この混合光が M 錐体と（長波長域に主感度をもつ）L 錐体を同時に同程度に刺激することになり、脳は「 黄色 ( Yellow ) 」と判断することになります。（ G ＋ R ＝ Y ）
赤色光 R と 青色光 B の加法混色
赤色光 R と青色光 B を同一エリア上に等しい放射照度で照射すれば、上記と同様に考えて、そのエリアには長波長域と短波長域の光が同時に存在することになります。従って、この混合光が L 錐体と S 錐体を同時に同程度に刺激することになり、脳は「赤紫色 ( Magenta ) 」と判断することになります。（ R ＋ B ＝ M ）
三原色（青色光 B 、緑色光 G 、赤色光 R ）の加法混色
三原色 （ B 、G 、R ） を同一エリアに等しい放射照度で照射すれば、そのエリアには、短波長、中波長、長波長の光が同時にほぼ均等に存在することになります。
従って S 、M 、L 錐体がほぼ等しい刺激を受けることになり、脳は「白 （ White ） 」とと判断することになります。

減法混色を説明する図として、Y 、M 、C の三色の円形色フィルタを重ねた、右のような図をよく見かけます。
黄 ( Y ) と青緑 ( C ) を等量混色すると緑 ( G ) になり、青緑 ( C ) と赤紫 ( M ) を等量混色すると青 ( B ) になり、 赤紫 ( M ) と黄 ( Y ) を等量混色すると赤 ( R ) になります。更にまた、
三原色 ( Y 、M 、C ) を等量混色すると黒 ( K ) になる、というものです。減法混色の三原色 （ Y 、M 、C ） を混色するとなぜこのような結果になるのでしょうか？

三原色の色フィルタ （ Y 、M 、C ） の分光透過率特性は、模式的に示すと右図の様になっています。
黄フィルタ ( Y ) は、可視域短波長成分（青に見える成分）を吸収し、中波長および長波長成分（緑および赤に見える成分）を透過します。
マゼンタフィルタ ( M ) は、可視域中波長成分（緑に見える成分）を吸収し、短波長および長波長成分（青および赤に見える成分）を透過します。
シアンフィルタ ( C ) は、可視域長波長成分（赤く見える成分）を吸収し、中波長および短波長成分（緑および青に見える成分）を透過します。
可視域全体に亘ってエネルギーが概ね均等に分布している白色光 ( W ) がこれらの色フィルタの重ね合わせに入射する場合を考えます。
シアンフィルタ （ C ） と黄フィルタ （ Y ） の減法混色
白色光をシアンフィルタ ( C ) に入射させると、長波長光 ( R ) は吸収され、単波長光 ( B ) と中波長光 ( G ) が透過されます。この透過光（ B + G ）が次の黄フィルタに入射することになります。黄フィルタはシアンフィルタ ( C ) からの透過光の内、短波長光 ( B ) を吸収し、中波長光 ( G ) を透過します。
黄フィルタ ( Y ) は長波長光 ( R ) も透過するのですが長波長成分 ( R ) は既にシアンフィルタ ( C ) でカットされていますので、結局、両フィルタを重ねたときに透過するのは、共通に透過する波長域、すなわち中波長域の光 ( G ) だけとなります。その結果、M 錐体が強い刺激を受けるため、「緑色 ( G ) 」に見えることになります。 （ C ＋ Y ＝ G ）

>>174
黄フィルタ （ Y ） とマゼンタフィルタ （ M ） の減法混色
考え方は上記のシアンフィルタ ( C ) と黄フィルタ ( Y ) の重ね合わせの場合と全く同じです。白色光が両者を共通に透過する波長域は、長波長域 ( R ) ですので、L 錐体が強く刺激され、「赤色 ( R ) 」に見えることになります。
マゼンタフィルタ （ M ） とシアンフィルタ （ C ） の減法混色
同様に、白色光が両者を共通に透過する波長域は、短波長域 ( B ) ですので、S 錐体が強く刺激され、「青色 ( B ) 」に見えることになります。
三原色（ Y 、M 、C ）フィルタの減法混色
Y 、M 、C の三原色フィルタを重ねると、入射した白色光の共通した透過波長域が無くなってしまうため、「真っ暗」すなわち「黒 ( K ) 」になってしまいます。

>>152
ピントとはなにか
ピントが合うことが光量が同じこととなるのか
なるならそれはなぜか

>>176
ピントは角膜の暑さで調整している
網膜に焦点が合うようにするための機能

虫眼鏡を使用するは
虫眼鏡で一度光を集めてそこから角膜が調整して網膜に焦点が合うようにしている
顕微鏡も同じ

>>176

わかりやすい単語が書き込めない

AIでしらべて

こう言うホントの人は
小説家出せば賢いと勘違いしてる
境界の衒学バカと対決して欲しい

いくら進化してもまだ活用の場が無い
頭足りない子が使っても期待する成果は得られない

Windsurf買おうとしてるんだって？
CursorとClineしか名前出てこなくなったからな

>>180
いや
頭で考えてから動くならそうなるが
行動が先なら使ってる
使うほどにこちらが賢くなる

ま
使うほどに騙されるやつもいる

>>179
日本語の大学教授の話も
書き言葉や文字でどう書いてあるかの話ばかり

「Grok」が過去の会話を覚え続けるようになった--ChatGPTに追従　オフにする方法は？
2025年04月18日 05時20
https://japan.cnet.com/article/35231959/
>>「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」も同様の記憶機能を導入している。これらのサービスも、長期的な会話履歴を保持し、ユーザーに合わせた回答が可能となっている。

【2025年最新】自然な声の音声読み上げソフト5選！AI技術で ...

https://ondoku3.com/ja/post/natural-voice-software/
※無料で５０００文字まで音声合成エンジンで読み上げ可能
※音声合成エンジンは人間の声のサンプルから声質が作成されている

※GrokはChatGPTで規制されていることも返答するようになっている



統合失調症の幻聴で半分人間半分AIと申されていた
統合失調症の幻聴で宇宙人とも話されていたのでかなり昔からできていたと思われる
※対象者【統合失調症】の考えに対しては何を考えているかは対象者【統合失調症】に聞いてみないことには意味不明⒮

>>184-187

これを見てもまだ他人の思考が漏れているといえるのですか？

東北大、消費電力を2〜3桁低減した人工神経ネットワークを実現
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20250418-3202328/

電波音波攻撃は上記の機器に行って反応すれば可能

GPTよりGeminiの方が圧倒的に回答が良いな
GPTはSBGと組んでからやたら有料勧誘っぽくなった

返答とか回答とか無条件に書くやつ多すぎ

それはプロンプトが質問だからそう見えるだけ

生成AIの基本は返答したり回答したりしてるわけじゃなく単にプロンプトに続く言葉を並べてるだけ

>>191
そのようにおっやいますが

AIと人間の返答や会頭とどのように違うのですか？

その流れで行くと人間の記憶している内容と返答や会頭と置き換えても人間と変わらない気がするのですけれど・・・

AI SSDに保存 メモリーにその記憶を並べて問われた内容を見比べる 最後に回答したのがあっているか会っていないか

人間 海馬に保存 ワーキングメモリーに読みだして問われた内容と照合 最後に問われた内容とあっているか会っていないか

この違いしかなくて問われた内容に対しての正確性があるか無いかの違い

AIが変な回答をする津まだ駄目ですね
人間が変な回答をすると認知症や発達障害や精神病

こういうAPIが公開されたからといって、それにホイホイと乗っかって
一儲けしてやろうとか、あるいは将来の勢力を確保しようなんて思うと、
かつてのマイクロソフトにMSーDOSを搭載して貰う為にマイクロ詣出を
した日本の多くの家電メーカー等の二の舞になるだけ。家電メーカーは
自分たちは大会社で、彼らが普段見下して使っていた中小の下請け会社
を金で働かせる感覚でMS社を利用しようとして、逆にひさしを貸して
母屋を乗っ取られていった。

偏差値100超えたわな

明らかに嫌がらせ的に名前つけてるよな
4oはわかるがo1は有り得ん
まともな組織なら別の記号を使うわ

データセンターは知識が入っている箱じゃなく質問者の個人情報を溜め込む所っすよ
なので莫大な容量が必要になり莫大な不必要なお金がかかる
商売！商売！転売！転売！

>>194
オープンAIの公開apiは今に始まった話じゃないぞ
単に4.1はapiオンリーって話なのに

>>193
人間の記憶　その個人
生成AIのLLM ネットの圧縮＋人間の補正

生成AI プロンプトから確率で言葉をひとつ並べて
その次はプロンプト＋ひとつ並べた言葉をプロンプトとして次の言葉をひとつ並べ
が基本

最後に推論するのは推論モデルだけ
通常モデルはしない

全知識をさらうと時間かかるからチャットでは上澄だけを確率で持ってくるだけ
ここは人間も似たもの

しかし人間は経験からショートカットする
逆に経験した人間はバイアスある

さらに
全てが質問と答えでは全くない

ぼーっと思いを巡らすのは質問と答えではない
プロンプトから飛躍するためのパラメータの代表が
テンプリチャー

文部科学省の義務教育のテストばかりじゃないの

記憶の話に重点置きすぎるのもたぶん間違いをしてる要因

ちなみに生成AIアプリが会話してるように見えるのはLLMではなくRAGで仕込まれてる

最近のAI エージェントの話でMCPやA2Aが根本的にダメなんじゃないかと言われてるのがこのRAG部分で会話を拒否する可能性を指摘されてる

会話のトーンがかたいものやフランクな柔らかいものやらある、あの会話の仕込み部分
それはプロンプトを確認して必要ならさらに入力を促してプロンプトを精緻にしてユーザーの意図がこれでいいのか確認する意味で設けられてるのが第一義

そんな会話をするかどうかも生成AI提供側の仕込んだRAG部分

プログラミングにはかなりよくなってるよ
コピペ貼り付けコードは簡単なコードでも何百行ってなるけど、速攻で問題点の理解から入って簡潔に対策コードを答えてくれる
そのあとずらずらと無駄は続くけど、4oだと10回やり直してさらに改悪みたいになってたけど、4.1はとてもいい感触を得ている

規制解除してくれるだけでいいんだがな

chatGPTは反応が遅すぎてガ○ジと話してる気分になる
Grokは方が普通にはやくて、おお人工知能だわ、と思える

こっちがフランクに聞くと即座に馴れ馴れしい口調になるの正直やめてほしいｗ

コパイロットはダメなのか？

作曲の能力はどうよ。人を感動させるような
交響曲を作れるレベルにあるか。

コパイロットもジェミニもポンコツだな、GPTが１番マシ

不動産の契約書読み下しさせたらむっちゃ嘘つかれたで
問い詰めるとゴメンナサイする所はだいぶ頭良くなったけどｗ

#03d20a8274f342fa2284fc90a45c78f8

https://video.twimg.com/ext_tw_video/1608498031141474305/pu/vid/1280x720/Zpp0YRpdScJ3RNdZ.mp4?tag=12