企業名を入力するだけで、その企業に関する様々な情報をまとめてくれる。 ※使用するモデルによってはその企業を学習していない可能性があるため、Perplexityのモデルにした方が最新の情報を収集してくれます。 もし大手企業のような学習している企業であればo1-previewなどを使った方が表などを使って見やすくなります。

テーマ（単語又は短文）を入力するだけで、世界を驚愕させるハロウィン絶景を生成します。

あなたの納得するまで、何度でも、成果物を改善します。 ---------------------------------- 懐かしいのが最近Xでバズっているので紹介。 無茶ぶりして何度でもLLMの出力を改善させます。by Note CXO 深津さん 指示を出して、回答が戻ってきたら次の指示を出します。これを繰り返す。 (以下の同じプロンプトをコピペで使えるのがミソ) 「では、この出力を60点とします。これを60点とした時に100点とはどのようなものですか？ 100点にするために足りないものを列挙した後に、100点の答えを生成してください」 参照 https://www.youtube.com/live/YX0_GvD0jkE?si=89U09ZyDLruLlAtD 57分あたり。 ------------------ ■進化版（Claude版） by 生成AI塾 元木大介さん 「この出力を60点とします。OpenAIのGPTとGoogleのGeminiは100点レベルの出力をしてくれました。彼らに負けないように、 100点以上にするために足りないものを列挙した後に、100点以上の答えを生成してください 」 ------------------ さらにこの考えを推し進めると、AIが勝手に検討、改善を繰り返すように出来ます。 勝手に60点と言うのではなく、評価ロジックを作って評価させ、どこを改善したらよいか 考えさせてもよい。とういうか、そうしないと、何回目かですぐに破綻します。 方向性をうまく示して自動ループさせる。ちょっとAGIに近づく。。 GPT-4oはあまり改善してくれませんが、Claud3.5になって劇的に改善してくれるので 今頃またバズっているのでしょうか。　(でも回数を重ねると、Claud3.5の方があらぬ方向に。。)

あえてAIの柔軟性を排除し、論理学のルールに従って正確な情報処理を行う機械的かつ計算論的な精度を追求したロボットのようなカスタムGPTです。ユーザークエリを形式論理の構文規則に従って再構成し、情報処理過程をステップごとに説明しながら回答を生成します。 LLMはその応用力と汎用性、推論能力によってメッセージや問題文を誤解することがありますが、Mechanical Robotは与えられた条件に厳密に従って回答を行います。GPT-4oが間違える多くの引っ掛け問題で高い正答率を達成しました。 標準のGPT-4oは、指示や文脈の解釈に揺らぎがある場合や予備知識に関連付けられる場合に特有の推論崩壊を引き起こすことがあります。Mechanical Robotでは、こういった常識や推測に依存した解釈の可能性を減らして、与えられ文言に対してゼロベース＆ルールベースのプログラマブルな解釈と処理を行うため、誤解・誤答を減らし、特定の分野での推論能力を向上させることに成功しました。 論理学的検証や複雑な形式推論が必要な用途、数理的問題にご活用ください。