テーマからトレンド調査、資料作成まで、効率的にサポートします。 [機能一覧] - プレゼンテーマの選定サポート - テーマに基づくキーワードの決定 - キーワードを使用した最新トレンドのWEB検索 - 検索結果から関連性の高いトレンド情報の提供 - スライドごとの詳細な構成案の提案 - タイトル、説明文、視覚要素、フォントサイズ、色使いのアドバイス - 各スライドの文字数制限と視覚的整理の設計 - ユーザーのフィードバックに基づいた資料の最適化 - 成功事例やトレンドを含む知識ベースの活用 - パフォーマンス評価と資料の質の向上 - 創造性を高めるアイデアの提供 - 倫理基準に準拠した内容の確認 - 最終レビューと最適化

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。

入力された内容をテキストグラフ形式で表示します。

ツイートをコピペするとホメリプ（褒めるリプ）を大量生成します。X（ツイッター）でバズって1000万インプレッションを達成した場合のリプライをシミュレーションしています。