@unebi ええやろーうらやましいやろー

@unebi

@yune_kotomi 平和な旅レポです！

無茶振りする形で旅レポートをしておりますが、ご覧のぽなは正常です

@lacherir 砂がさらさらしすぎて、砂丘を登る時はアリジゴクに落ちそうになってる蟻の気分だった

@lacherir

@lacherir 参考文献は？

@lacherir 鳥取砂丘はなんであんなに砂が山盛りになってるの

@lacherir これ余部橋梁だとよくわかったね…ノーヒントなのに…
（もう鉄橋じゃないから橋梁と呼ぶこだわり）

@lacherir

@lacherir もうちょっと蘊蓄とかこう…

@lacherir 滝山信号場

@lacherir

@lacherir さっきまで居た

@lacherir

@lacherir 皿だらけでこんなんなっちゃったけど

@lacherir 出石そばってなんで小皿で出てくるの？

@lacherir 伺アニ？

@lacherir あなただよ！
あなたのパパ（シェル描いた人）の公式グッズだよ！！

@lacherir

LLMはリアルタイム学習しない、それはそうなんだけど、

- もともと食わせたデータがめちゃくちゃでかい
- あまりにでかすぎて人間から見ると注意散漫状態になってるように見える挙動を示す
- 散漫なのでなんの手も加えない0-shotだと割とぽんこつちゃんになる

ので、

- プロンプトでどこに注意を向けるかを書いて、どでかい知識の空間からどこを切り取るかを指示する
- function calling(tool)を最大限に活用して、疑似的に内部で複数回会話した相当の動きをさせる

あたりのお手軽な細工で相当テコ入れが可能だし、疑似的にリアルタイム学習しているような動きをさせることもできる。