æ¥å‹™æ”¹å–„ã«å½¹ç«‹ã¤ChatGPTã®ãƒ—ãƒãƒ³ãƒ—ト文例集｜ä¸å°è¦æ¨¡æ³•äººã€ä¸å …・ä¸å°ä¼æ¥ã®ãŠå®¢ã•ã¾ ｜ ソフトãƒãƒ³ã‚¯
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イスラエル - Wikipedia
^ イスラエルã¯ã€åŸºæœ¬æ³•ã«ãŠã„ã¦ã‚¨ãƒ«ã‚µãƒ¬ãƒ を首都ã¨è¦å®šã—ã¦ã„ã‚‹ãŒã€å›½éš›é€£åˆã¯ã“れを承èªã—ã¦ãŠã‚‰ãšå›½é€£åŠ 盟国ã®å¤šãã¯ãƒ†ãƒ«ã‚¢ãƒ“ブを首都ã¨ã—ã¦ã„る。アメリカåˆè¡†å›½[1]ã¨ã‚°ã‚¢ãƒ†ãƒžãƒ©[2]ã¯ã‚¨ãƒ«ã‚µãƒ¬ãƒ を首都ã¨èªã‚ã¦ãŠã‚Šã€ãƒã‚·ã‚¢[3]ã€ã‚ªãƒ¼ã‚¹ãƒˆãƒ©ãƒªã‚¢[4]ã€ãƒã‚§ã‚³[5]ã¯ã€è¥¿ã‚¨ãƒ«ã‚µãƒ¬ãƒ をイスラエルã®é¦–都ã¨èªã‚ã¦ã„る。詳細ã¯ã€Œã‚¨ãƒ«ã‚µãƒ¬ãƒ ã®åœ°ä½ã€ã€Œã‚¨ãƒ«ã‚µãƒ¬ãƒ #首都å•é¡Œã€ã‚’å‚照。 イスラエル国（イスラエルã“ãã€ãƒ˜ãƒ–ライ語: ×žÖ°×“Ö´×™× Ö·×ª יִשְׂרָ×ֵל‎  MedÄ«nat YisrÄ'elã€ã‚¢ãƒ©ãƒ“ア語: دَوْلَة Ø¥ÙسْرَائÙيل‎ [dawlat Ê”israËˈʔiËl]ã€è‹±èªž: State of Israel :[ˈɪzrɪəl, ˈɪzreɪəl] ( 音声ファイル)）ã€é€šç§°ã‚¤ã‚¹ãƒ©ã‚¨ãƒ«ï¼ˆãƒ˜ãƒ–ライ語: יִשְׂרָ×ֵל‎）ã¯ã€è¥¿ã‚¢ã‚¸ã‚¢ã«ä½ç½®ã™ã‚‹å…±å’Œåˆ¶å›½å®¶ã€‚北ã¯ãƒ¬ãƒãƒŽãƒ³ã€åŒ—æ±ã¯
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IT契約入門〜雇用契約ã€è«‹è² 契約ã‹ã‚‰æº–委任ã¾ã§ - Qiita
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音楽ç†è«– åˆç´šç·¨
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Pythonã§æ¤œç´¢ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ³ã‚’ゼãƒã‹ã‚‰ä½œã£ã¦å¦ã‚“ã ã“㨠Part.2
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タイムマシンã¯é€ れるã®ã‹ã€€ç§‘å¦è€…ãŸã¡ã®æŒ‘戦 - BBCニュース
タイムトラベルã¯ç©ºæƒ³ã®ç”£ç‰©ã®ã‚ˆã†ã«èžã“ãˆã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„ãŒã€å®Ÿç¾å¯èƒ½ã ã¨è€ƒãˆã‚‹ç§‘å¦è€…ã‚‚ã„る。BBC番組「ホライズンã€ã¯ã€ã‚µã‚¤ã‚¨ãƒ³ã‚¹ãƒ•ã‚£ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®å®šç•ªã‚’ç¾å®Ÿã«ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ã€ç‰¹ã«æœ‰æœ›ãªã‚¢ã‚¤ãƒ‡ã‚¢ã‚’ã„ãã¤ã‹ç´¹ä»‹ã™ã‚‹ã€‚ã€
柊æšç”Ÿï¼ ã¯ãŸã‚‰ãé”王ã•ã¾æ¼«ç”»20å·»10/27発売 on Twitter: "ãŠã¯ã‚ˆã†ã”ã–ã„ã¾ã™ã€æœã£ã±ã‚‰ã‹ã‚‰ã‚°ãƒ©ãƒ‡ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒžãƒƒãƒ—å¡—ã‚Šã®ã™ã™ã‚ã§ã™ï¼ˆã‚¯ãƒªã‚¹ã‚¿å‰æã®èª¬æ˜Žã§ã™ï¼‰ 絵柄や塗り方ã«ã‚ˆã£ã¦åˆã†åˆã‚ãªã„ã¯ã‚ã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€ã„ã„æ„Ÿã˜ã®è‰²ãŒã†ã¾ãé¸ã¹ãªã„ã€è¤‡é›‘ãªåŠ¹æžœã®ãƒ¬ã‚¤ãƒ¤ãƒ¼ç®¡ç†ãŒã©ã†ã‚‚苦手ã¨ã„ã†äººã«è©¦ã—ã¦ã¿ã¦â€¦ https://t.co/vwJthLQch5"
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GPT-4 㧠Minecraft を自動プレイã™ã‚‹ Voyager ã‚’å‹•ã‹ã—ã¦ã¿ãŸ - Qiita
æ¦‚è¦ GPT-4 ã«å…¨è‡ªå‹•ã§ Minecraft をプレイã•ã›ã‚‹è«–æ–‡ "Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models" を紹介ã—ã¾ã™ã€‚ Voyager ã¯ã€ç¶™ç¶šçš„・段階的ã«è¤‡é›‘ãªã‚¿ã‚¹ã‚¯ã‚’å¦ç¿’ã—続ã‘ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã€ãƒžãƒƒãƒ—開拓や新アイテムç²å¾—ã®èƒ½åŠ›ã§æ—¢å˜æ‰‹æ³•ã«å‹ã‚‹ã¨ä¸»å¼µã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ æ—¢å˜æ‰‹æ³•ã¨ã®é•ã„ LLM ã«ãƒ„ールや外部 API を与ãˆã¦è‡ªå¾‹çš„ã«è¨ˆç”»ãƒ»è¡Œå‹•ã•ã›ã‚‹ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã¨è¨€ã†ã¨ã€ReAct, Reflexion, Auto-GPT ãªã©ãŒç‰¹ã«æœ‰åã§ã™ã€‚ ã“れら㨠Voyager ã®ä¸€ç•ªã®å·®åˆ¥åŒ–部分ã¯ã€Iterative Prompting Mechanism ãŠã‚ˆã³ Skill Library ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ã‚³ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒãƒ³ãƒˆã§ã™ã€‚ Voyager ã¯ãƒœãƒƒãƒˆã‚’æ“作ã™ã‚‹ãŸã‚ã« Mineflayer ã¨ã„ㆠJava
ウェブé…色ツール Ver2.0
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Pythonã§æ¤œç´¢ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ³ã‚’自作ã™ã‚‹æ–¹æ³• Part.1
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CompressGPT: Decrease Token Usage 70%
I saw @VictorTaelin's tweet recently on increasing the effective context window for GPT-* by asking the LLM to compress a prompt which is then fed into another instance of the same model. This seemed like a neat trick, but in practice presents some issues; the compression can be lossy, crucial instructions can be lost, and less characters != less tokens. I set out to build a more usable version of
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GitHub - w-okada/voice-changer: リアルタイムボイスãƒã‚§ãƒ³ã‚¸ãƒ£ãƒ¼ Realtime Voice Changer
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