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振り返るということからも、過去に対して使う言葉🎉半年も経てば使えるかな？
学生振り🎉学校を卒業してからの意味🎉半年ぶり！🎉みたいな使い方🎉日本語の変化もしくは個人的な変化🎉
The Thin Red Line🎉スピーチアクトで話題になっていた🎉
短い説明で焦っていたということかもしれない🎉
rain checkは文字通りには野球などの「雨天順延券」のことですが、主にアメリカ英語のくだけた言い方では、比喩的に「申し出や招待を今回は断るが次回は受けるという約束」という意味で用いられます。 ふつう、take a rain checkの形で使われます🎉
コンピューターが理解しやすい文章を考える必要がある🎉
コンピューターはロジカルでないという皮肉🎉機械から論理的とは限らない🎉
llm のAPI の説明長くて使えない🎉第三者のプログラムにアクセスすること🎉lam の説明以上に長い文献からの引用だろうか？
質問の量が多い時出力されるんだろうか？🎉
これは最終回🎉
人間とコンピューターの違い。コンピューターは忘れない🎉日本語英語でない場合llm はどういう反応しますか？🎉他の言語は使ったことがないので反応がわからない🎉
Implementation🎉
linguistics🎉言語学と一緒という1行の説明だけ説明されている🎉
AI の中で何が起こっているのか調べる必要がある🎉
多数のものから1つを見つける🎉少数の要素から推測する🎉AI は最初の方を目指してる？
OPSは On-base Plus Slugging の略で、打者を評価する一つの指標です。 出塁率と長打率を足し合わせた値で、この数値が高いほど、チームの得点に貢献していることを表します。 OPS＝出塁率＋長打率出塁率と長打率は計算結果の小数第4位を四捨五入して求めています。😊
情報量が多くなるとアウトプットが遅くなるような気がする🎉
USIS (U.S.Information Service🎉
API第三者のプログラムにリクエストすること🎉llm の説明は丁寧だけど長くて使えません🎉
ベターシミュラ🎉とても寝ているという意味🎉コードレールという文章が出てきてびっくりした🎉日本ではなかなか使わない
International Day for Tolerance🎉
linus blanket🎉
思わず英語の思考法 Amazonで買ってしまった……↑ふと思ったのですが英語圏には存在しない表現のような気がしました。やられた！というような否定的表現なのに、内容はいいね！ということを伝えたいという感じで。
静脈にバンドエイド🎉
Proposition 47🎉興味のある人は検索してみて🎉
法律には条文が書いてある🎉
springfield🎉一般的な町の名前いろいろなところにある🎉
YOUR BODY, MY CHOICE.🎉アメリカでニュース記事になる🎉日本では夫婦別姓？🎉
semantic🎉今はコンピューター用語になっている🎉コンピューターは言語を扱う機械になっている🎉
cheerleader🎉
アウトプットを訂正するしかない。今のところ🎉
ソーイングマシン🎉マシンの前に目的の言葉がある🎉コンピューターはマシンではないのか？可用性があるので目的がない🎉
sentinels🎉番人と訳されていた🎉
Remapping🎉キーボードのキーに違う意味を持たせること🎉
i drink water🎉水が私を飲むわけではない🎉水を私が飲む🎉
砂糖とミルク入れて大丈夫なのか入れなくて大丈夫なのか？🎉適当🎉不適当🎉どちらとも取れる？
linus blanket🎉日光を訪れる🎉自分に対して言っていた🎉日光を訪れた🎉と言いたかったの？
タイトル42🎉これも法律
spareribs🎉
アメリカは協定に関する英語がたくさん🎉ジュネーブ協定🎉パリ協定🎉協定の単語がみんな違う
florence🎉フローレスナイチンゲール🎉花の意味ラテン語🎉英語ではベネチアはあんまり使わない🎉
vexing🎉苛立ち🎉
ユーザーフレンドリーなAI ができるといいですね🎉
paris agriment🎉
michigan🎉りんご🎉
llm の説明は時間があればいいけれど長すぎ🎉
Immigration and Customs Enforcement🎉
リジー・ボーデンは斧を手に取りました、彼女は父親を40回切りつけました、彼女がそのしたことを見せるとき、彼女は母親を41回切りつけました。🎉
目的が書いてないのは大麻取締法だけ🎉アメリカの依頼でできた🎉
アメリカ合衆国広報文化交流局🎉
Sputnik crisis🎉
title42🎉番号だけで内容はわからない🎉法律の内容は条文を見ないとわからない🎉
D-Day🎉ノルマンディー上陸作戦🎉英語を使う人は場所を名前に使わない🎉人の名前が多い🎉成田空港のように場所の名前は使わない🎉
Immigration and Naturalization Bureau🎉昔の名前🎉
弓木奈於🎉大体3人ぐらいで出てるから🎉言葉の使い方が観察できる？乃木坂は一人で出る言はほとんどないので🎉出身もみんな違うし
chatGPTと話してると淀みがなさすぎて逆に人間の言葉がたどたどしくて下手に思えてくるんだよな。
アメリカで神は死んでいない🎉
AIって一、二ヶ月で進化するからいつの時点で使えなかったかも明記した方がいいと思います。既にAIの方が研究者の平均していい論文のネタを持ってきたって論文も出てるらしいですよ。(二、三週間前に聞きました。又聞きの受け売りw)
アップロード日で見れば良くね？収録とアップのタイムラグが気になるレベルで最新の研究を追いたい人は、わざわざ言語学のチャンネルで情報収集すべきでないのは自明、AIの専門家の話を聞きましょう。
ちなみに自分も、要約は間違ってることが多いことに気づいて使ってませんね。仕組み的に要約と違う作業をしてるんだから当たり前。論文だと形式や被引用など定式化してるので多少確度上がるかもしれませんが、合ってるか気にしたり確認しながら使うようじゃ時間の無駄。
法律は条文に数字が書いてある🎉
振り返るということからも、過去に対して使う言葉🎉半年も経てば使えるかな？
学生振り🎉学校を卒業してからの意味🎉半年ぶり！🎉みたいな使い方🎉日本語の変化もしくは個人的な変化🎉
The Thin Red Line🎉スピーチアクトで話題になっていた🎉
短い説明で焦っていたということかもしれない🎉
rain checkは文字通りには野球などの「雨天順延券」のことですが、主にアメリカ英語のくだけた言い方では、比喩的に「申し出や招待を今回は断るが次回は受けるという約束」という意味で用いられます。 ふつう、take a rain checkの形で使われます🎉
コンピューターが理解しやすい文章を考える必要がある🎉
コンピューターはロジカルでないという皮肉🎉機械から論理的とは限らない🎉
llm のAPI の説明長くて使えない🎉第三者のプログラムにアクセスすること🎉lam の説明以上に長い文献からの引用だろうか？
質問の量が多い時出力されるんだろうか？🎉
これは最終回🎉
人間とコンピューターの違い。コンピューターは忘れない🎉日本語英語でない場合llm はどういう反応しますか？🎉他の言語は使ったことがないので反応がわからない🎉
Implementation🎉
linguistics🎉言語学と一緒という1行の説明だけ説明されている🎉
AI の中で何が起こっているのか調べる必要がある🎉
多数のものから1つを見つける🎉少数の要素から推測する🎉AI は最初の方を目指してる？
OPSは On-base Plus Slugging の略で、打者を評価する一つの指標です。 出塁率と長打率を足し合わせた値で、この数値が高いほど、チームの得点に貢献していることを表します。 OPS＝出塁率＋長打率出塁率と長打率は計算結果の小数第4位を四捨五入して求めています。😊
情報量が多くなるとアウトプットが遅くなるような気がする🎉
USIS (U.S.Information Service🎉
API第三者のプログラムにリクエストすること🎉llm の説明は丁寧だけど長くて使えません🎉
ベターシミュラ🎉とても寝ているという意味🎉コードレールという文章が出てきてびっくりした🎉日本ではなかなか使わない
International Day for Tolerance🎉
linus blanket🎉
思わず英語の思考法 Amazonで買ってしまった……
↑ふと思ったのですが英語圏には存在しない表現のような気がしました。やられた！というような否定的表現なのに、内容はいいね！ということを伝えたいという感じで。
静脈にバンドエイド🎉
Proposition 47🎉興味のある人は検索してみて🎉
法律には条文が書いてある🎉
springfield🎉一般的な町の名前いろいろなところにある🎉
YOUR BODY, MY CHOICE.🎉アメリカでニュース記事になる🎉日本では夫婦別姓？🎉
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cheerleader🎉
アウトプットを訂正するしかない。今のところ🎉
ソーイングマシン🎉マシンの前に目的の言葉がある🎉コンピューターはマシンではないのか？可用性があるので目的がない🎉
sentinels🎉番人と訳されていた🎉
Remapping🎉キーボードのキーに違う意味を持たせること🎉
i drink water🎉水が私を飲むわけではない🎉水を私が飲む🎉
砂糖とミルク入れて大丈夫なのか入れなくて大丈夫なのか？🎉適当🎉不適当🎉どちらとも取れる？
linus blanket🎉日光を訪れる🎉自分に対して言っていた🎉日光を訪れた🎉と言いたかったの？
タイトル42🎉これも法律
spareribs🎉
アメリカは協定に関する英語がたくさん🎉ジュネーブ協定🎉パリ協定🎉協定の単語がみんな違う
florence🎉フローレスナイチンゲール🎉花の意味ラテン語🎉英語ではベネチアはあんまり使わない🎉
vexing🎉苛立ち🎉
ユーザーフレンドリーなAI ができるといいですね🎉
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michigan🎉りんご🎉
llm の説明は時間があればいいけれど長すぎ🎉
Immigration and Customs Enforcement🎉
リジー・ボーデンは斧を手に取りました、
彼女は父親を40回切りつけました、
彼女がそのしたことを見せるとき、
彼女は母親を41回切りつけました。🎉
目的が書いてないのは大麻取締法だけ🎉アメリカの依頼でできた🎉
アメリカ合衆国広報文化交流局🎉
Sputnik crisis🎉
title42🎉番号だけで内容はわからない🎉法律の内容は条文を見ないとわからない🎉
D-Day🎉ノルマンディー上陸作戦🎉英語を使う人は場所を名前に使わない🎉人の名前が多い🎉成田空港のように場所の名前は使わない🎉
Immigration and Naturalization Bureau🎉昔の名前🎉
弓木奈於🎉大体3人ぐらいで出てるから🎉言葉の使い方が観察できる？乃木坂は一人で出る言はほとんどないので🎉出身もみんな違うし
chatGPTと話してると淀みがなさすぎて逆に人間の言葉がたどたどしくて下手に思えてくるんだよな。
アメリカで神は死んでいない🎉
AIって一、二ヶ月で進化するからいつの時点で使えなかったかも明記した方がいいと思います。
既にAIの方が研究者の平均していい論文のネタを持ってきたって論文も出てるらしいですよ。(二、三週間前に聞きました。又聞きの受け売りw)
アップロード日で見れば良くね？収録とアップのタイムラグが気になるレベルで最新の研究を追いたい人は、わざわざ言語学のチャンネルで情報収集すべきでないのは自明、AIの専門家の話を聞きましょう。
ちなみに自分も、要約は間違ってることが多いことに気づいて使ってませんね。仕組み的に要約と違う作業をしてるんだから当たり前。論文だと形式や被引用など定式化してるので多少確度上がるかもしれませんが、合ってるか気にしたり確認しながら使うようじゃ時間の無駄。
法律は条文に数字が書いてある🎉