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はてなキーワード: Textとは
例えば以下の4名に関する記事で、いつもリベラルブックマーカーを批判している保守派ブックマーカーが、批判的なことを書いているものってありますでしょうか？
飯山陽 https://b.hatena.ne.jp/q/%E9%A3%AF%E5%B1%B1%E9%99%BD?date_range=5y&users=3&target=text&sort=recent
百田尚樹 https://b.hatena.ne.jp/q/%E7%99%BE%E7%94%B0%E5%B0%9A%E6%A8%B9?date_range=5y&users=3&target=text&sort=recent
長谷川幸洋 https://b.hatena.ne.jp/q/%E9%95%B7%E8%B0%B7%E5%B7%9D%E5%B9%B8%E6%B4%8B?date_range=5y&users=3&target=text&sort=recent
門田隆将 https://b.hatena.ne.jp/q/%E9%96%80%E7%94%B0%E9%9A%86%E5%B0%86?date_range=5y&users=3&target=text&sort=recent
ChatGPT is fine-tuned from GPT-3.5, a language model trained to produce text.
OpenAI ChatGPT is a language model developed by OpenAI that is built on the GPT (Generative Pre-trained Transformer) architecture.
https://dzone.com/articles/comprehensive-guide-on-integrating-openai-chatgpt
ワイ：
GPT：
了解しました。以下は指定された条件に基づいて動作するPythonのGUIアプリのコードです。このアプリはtkinterを使用しており、毎秒カウントが増加し、その数値に基づいて画像が切り替わるようになっています。
import tkinter as tk from tkinter import Label, PhotoImage def update_count(): global count count += 1 count_label.config(text=str(count)) if count % 3 == 0 or count % 5 == 0: face_label.config(image=goofy_face) else: face_label.config(image=serious_face) root.after(1000, update_count) def on_close(): root.quit() root.destroy() root = tk.Tk() root.title("Face Display App with Counter") # ふざけた顔と真面目な顔の画像をロードします # 以下の部分は、DALL-Eで生成された画像のパスに置き換える必要があります goofy_face = PhotoImage(file="path_to_goofy_face_image.png") serious_face = PhotoImage(file="path_to_serious_face_image.png") count = 0 count_label = Label(root, text=str(count), font=("Arial", 24)) count_label.pack(pady=20) face_label = Label(root, image=serious_face) face_label.pack(pady=20) update_count() root.protocol("WM_DELETE_WINDOW", on_close) root.mainloop()このコードでも、PhotoImageオブジェクトを使用して2つの画像（ふざけた顔と真面目な顔）をロードしています。path_to_goofy_face_image.pngとpath_to_serious_face_image.pngは、DALL-Eで生成された画像の実際のパスに置き換える必要があります。
このアプリは、毎秒カウントを増加させ、そのカウント値に基づいて画像を切り替えます。カウントの数値も表示されます。エスケープキーまたはウィンドウを閉じることでアプリを終了できます。
ワイ：
GPT：
こっちの方がいいな。
フラナリーやマーカス、スコットらに倣えば、最近まですべての階級社会における中心的な政治闘争は、誰が土地を耕し、誰が食料を手に入れるかをめぐるものだった。グレーバーとウェングローの見方は異なる。彼らにとって中心的な問題は権力であり、中心的な敵は国家である。そのため、彼らはいくつかの点で階級を無視している。これは彼らがアナーキストだからではない。ほとんどのアナーキストは、常に階級と権力を同時に重視することができる。
しかし、『万物の黎明』における省略は重要である。グレーバーとウェングローは、合意的で参加型の集会を支持する議論を推し進めようと躍起になっているように見えるが、そのために私たちに一連の謎を残している。4つの簡単な例を挙げれば、その問題がよくわかるだろう。
著者たちは、都市における国家に先行することが多い、村落における階級格差の拡大には関心がなく、その文献を否定している。また、小王国、領主、爵位にも興味がない。中央集権的な大国家が存在しなければそれでいいのだ。私たちは、複雑な採集民に関する彼らの説明の中に、このような紆余曲折をいくつか見てきた。このようなことは、他の多くの例にも現れている。
インダス川沿いの古代都市モヘンジョ＝ダロでは、約4万人が階級的不平等も国家もなく暮らしていた。
そして彼らは、ヒンドゥトヴァ派の歴史家たちと同様に、モヘンジョ＝ダロは実際に南アジアのカーストに沿って組織されていたと示唆する。しかし、グレーバーとウェングローは、これは平等主義的なカーストであったと言う。最初は驚かされるが、彼らが言いたいのは、王のいないカーストの不平等は容認できるということである[11]。
彼らは一貫して伝統的な王権の力を最小限に抑えている。ミシシッピ川流域のナチェズ王国がその好例である。グレーバーとウェングローは、太陽王の権力と凶悪な残虐性は彼の村の外には及ばなかったと言う。しかし実際には、ナチェズは白人のプランターに奉仕する奴隷貿易における主要な地域勢力であった[12]。
グレーバーとウェングローは、残酷な人身御供の祭りが世界中の初期の州で見られるという重要な事実を正しく強調している。数十人から数百人が生け贄にされ、その多くは戦争捕虜や若い女性、貧しい人々であった。
彼らは当然憤慨している。しかし、これらの生け贄の目的は、敵である他国の人々を恐怖に陥れることであったとも感じている。それとは対照的に、私たちは、流血の主な目的は、流血の実際の聴衆である、残酷な地方国家の臣民を恐怖に陥れることだったと考えている。
実際、このような残酷さが、それぞれの国家の初期の歴史に特徴的なのはそのためだろう。国家の正当性がまだ弱く、恐怖が最も必要とされていた時代である。国家権力が強化されるにつれて、戦乱や敵対は続くものの、壮大な犠牲が消えていくのもそのためだろう。
集会そのものも重要な最後の例である。グレーバーとウェングローは、古代メソポタミアの王国や国家における都市集会の力を極めて正しく指摘している。彼らは、これは王がすべての権力を持っていたわけではないという証拠だと言う。これは正しい。これらの王国で階級闘争が止まっていたと考えるのは、よほどナイーブでなければならないだろう。
しかし、グレイバーとウェングローは飛躍する。彼らは、これらの都市議会は、参加型民主主義を掲げる「占拠せよ！」やその他の社会正義運動の集会に似ていると指摘する。
古代メソポタミアでは、参加型民主主義のいかなる形態についても、これといった証拠はない。しかし、他の階級社会における都市全体や全国的な議会については、膨大な証拠がある。そのどれもが、富裕層や有力な一族によって支配されていた。古代スパルタでは地主が支配していた。ローマの元老院も同様だった。ジョン王や男爵家もそうだった。そしてごく最近まで、ヨーロッパのすべての議会の有権者は富裕層に限られていた。
この近視眼は重要である。他の多くの人々と同様、私たちは王国や国家を、不平等な社会における支配階級がルールを強化し、強制するために集まる方法として理解している。『万物の黎明』では、そのプロセスは目に見えない。
グレーバーとウェングローは怒っている。この怒りには、私たちのようにグローバルな不平等に絶望し、グローバル・エリートの政治を憎み、気候の混乱を恐れる読者を喜ばせるエネルギーがある。
多くの点で、彼らの本は新鮮な風を吹き込んでくれる。そして私たちは、既存のすべての国家に対する敵意を共有している。しかし、今後、気候変動を食い止めるためには、階級と環境の中心的重要性を含む人間の条件に関する理解が必要である。
[1] Fredrich Engels, 1884, The Origin of the Family, Private Property and the State. The book was revived as a key text by socialist and Marxist feminists in debates about women’s liberation. Pace the 19th century social Darwinism which clearly took a lead from the Old Testament, it is now quite clear that both pastoralism and slash and burn agriculture appeared after, and not before, the advent of settled agriculture.
[2] Franz Boas, The Mind of Primitive Man, 1911; Claudia Ruth Pierpoint, ‘The Measure of America’, 2004; Ned Blackhawk and Isaiah Lorado Wilner, Indigenous Visions: Rediscovering the World of Franz Boas, 2018; Rosemary Lévy, Franz Boas: The Emergence of the Anthropologist, 2019.
[3] Very good examples of this work include Sara Hdry, Mothers and Others: The Evolutionary Origins of Mutual Understanding, 2005; Elizabeth Marshall Thomas, The Old Way, 2001; two articles by Steven Kuhn and Mary Stiner: ‘What’s a Mother To Do’, 2006 and ‘How Hearth and Home Made us Human’, 2019; Loretta Cormier and Sharon Jones, The Domesticated Penis: How Womanhood has Shaped Manhood, 2015; a key paper by Joanna Overing, ‘Men Control Women? The “Catch-22” in the Analysis of Gender’, 1987; two books by Christopher Boehm: Hierarchy in the Forest and the Evolution of Egalitarian Behavior, 1999, and Moral Origins, 2012; every book by the primatologist Frans de Waal; the two chapters by Brian Ferguson in Douglas Fry, ed., War, Peace and Human Nature, 2013; Richard Wrangham, Catching Fire: How Cooking Made Us Human, 2010; and two books by the trans biologist Joan Roughgarden: Evolution’s Rainbow: Diversity, Gender and Sexuality in Nature and People, 2004, and The Genial Gene: Deconstructing Darwinian Selfishness, 2009.
[4] Our favourites among the ethnographies of our near contemporary hunter-gatherers are Marjorie Shostack, Nisa: The Life and Words of a !Kung Woman, 1981; Jean Briggs, Inuit Morality Play: The Emotional Education of a Three-Year-Old, 1998; Phyllis Kaberry, Aboriginal Women: Sacred and Profane, 1938, Karen Endicott and Kirk Endicott: The Headman was a Woman: The Gender Egalitarian Batek of Malaysia, 2008; Richard Lee, The !Kung San: Men, Women and Work in a Foraging Society, 1978; and Colin Turnbull, Wayward Servants: The Two Worlds of the African Pygmies, 1978.
[5] Kent Flannery and Joyce Marcus, The Creation of Inequality: How Our Prehistorical Ancestors Set the Stage for Monarchy, Slavery and Empire, 2012; and James C. Scott, The Art of Not Being Governed: An Anarchist History of Upland South-East Asia, 2009; Scott, Against the Grain: A Deep History of the Earliest States, 2017. Martin Jones, Feast: Why Humans Share Food, 2007, is also very useful.
[6] Edmund Leach had made a similar argument in 1954 in Political Systems of Highland Burma, and radically changed anthropology. For a brilliant ethnography of one group of anti-class hill rebels at the end of the twentieth century, see Shanshan Du, Chopsticks Only Work in Pairs: Gender Unity and Gender Equality Among the Lahu of Southeastern China, 2003. For Scott’s recent extension of his argument to ancient Mesopotamia, see Against the Grain.
[7] This is all succinctly described in Brian Hayden, ‘Transegalitarian Societies on the American Northwest Plateau: Social Dynamics and Cultural/Technological Changes,’ in Orlando Cerasuolo, ed., The Archaeology of Inequality, 2021.
[8] Start with Philip Drucker and Robert Heizer, 1967, To Make My Name Good: A Reexamination of the Southern Kwakiutl Potlatch; and Eric Wolf, Envisioning Power: Ideologies of Dominance and Crisis, 1999, 69-132.
[9] Jeanne Arnold, ‘Credit where Credit is Due: The History of the Chumash Oceangoing Plank Canoe’, 2007; and Lynn Gamble, The Chumash World at European Contact: Power, Trade and Fighting among Complex Hunter-Gatherers, 2011.
[10] On the Calusa, see The Dawn, 150-2; Fernando Santos-Cranero, 2010, Vital Enemies: Slavery, Predation and the Amerindian Political Economy of Life, 2010; and John Hann, Missions to the Calusa, 1991.
[11] Rita Wright, The Ancient Indus: Urbanism, Economy and Society, 2010; and Andrew Robinson, The Indus: Lost Civilizations, 2015.
[12] Robbie Ethridge and Sheri M. Shuck-Hall, Mapping the Mississippian Shatter Zone, 2009; and George Edward Milne, Natchez Country: Indians, Colonists and the Landscape of Race in French Louisiana, 2015.
3B～7Bの言語モデルを試しているけど、使っていて出力が心もとなく、13B、30B、65Bならもう少し良くなるか？と思って13Bを試すとVRAMが足りんよと言われる。使っているのはGeforce RTX 3070だけど、見間違いでなければ7Bまでが限度なのだろう。
一応、モデルはLLaMA2、動作環境はWindows11でtext-generation-webui、グラボは前述の通りGeforce RTX 3070、メモリは32GB、CPUは…Ryzenの中ぐらいの…
4080や4090の価格を見る。買うには懐が痛い。本当に言語モデル他あれこれを動かしたいのか？それに、13Bのものは動かせるとして、30Bや65Bのものは本当に動かせるものか？
出張で行った地域、移住した地域、東京、いずれも、20〜30代とファミリーが多かった
たまたま自分が行った地域だけがそうだったのか・・・？と思ったが、まぁやっぱそんなワケねーよな
＞現在利用率（＝直近1年以内に利用している人）は30.3％と3割程度で安定しています。男女の差はあまり見られず、20代、30代の若年層で利用率が高くなっています。
＞コインランドリーを利用するきっかけは大物の洗濯や寝具を洗濯したいという意見が多くあがりました。月1回の利用者では、悪天候な時が高くあがっています。
楽な仕事を書いた時にもおそらくタイトルだけ見たんだろうなってブクマカがブクマつけてたけど、
そういう働き方をすればいいのでは？感
https://twitter.com/merumeruchann/status/1663878494336458753?s=20
3. Choose your words wisely; AKA consider what is SEXY
"Wriggling" is a pretty standard translation of 藻掻く but in English it's associated with worms. WORMS! 🪱 "Undulating" is much nicer. e.g. A pussy doesn't wriggle, it undulates or ripples, or it convulses around his cock.
A woman doesn't wriggle her hips, she bucks them or she writhes. Your MC doesn't rock his hips he thrusts or pumps or rides. His hips aren't "moving on their own" he "can't control himself".
「もがく、身悶えする」はふつう"Wriggling"と訳されるが、これは虫を連想させるのでダメ。"Undulating"のほうがよい。
「まんこがうねる」と言いたいときも、wriggleではなく、undulate や ripple
あるいは"it convulses around his cock."
同様に、女が尻をくねらせるとき wriggle her hips とは言わない。she bucks them or she writhesなどと言う。
男が腰を振るときはrock his hipsではなくhe thrusts or pumps or rides
意識的に腰を振るのではなく自分をコントロールできず振ってしまう感が大事
Sometimes a woman's skin may be described as 白魚. This is sexy in the original cultural and linguistic context. In many English-speaking cultures, fish are used for negative comparisons. Something like translucent or dewy would be an appropriate equivalent.
In JP a man going wild during sex is often likened to a monkey, but this has a more comical sound in English, where comparisons to simply a "wild animal" work better.
女の肌を「白魚」と形容することがあるが、英語では魚はネガティブな意味合いになってしまう
translucent (透き通るような)やdew（つややかな）と言い換えると良い
また、激しいセックスの最中、「猿のように」と形容することがあるが、英語ではコミカルに響いてしまうのでwild animal（野生動物、獣）などと言いかえるとよい
Consider the virgin "He put his penis in her vagina" vs the chad "He slid his cock into her pussy".
These sentences describe the same action, but one says "I fuck" and the other says "I've only ever seen sex in the bio textbooks my model was trained on".
On the other hand, don't throw in porny words where there shouldn't be any; if your heroine is a shy virgin and the source text is using coy words like あそこ, don't have her shouting FUCK MY TIGHT LITTLE PUSSY in English.
挿入するシーンでは
"He put his penis in her vagina"
とするのではなく、
"He slid his cock into her pussy".
と訳すべき
後者は「ヤる」という感じだが、前者は「私はAIなので性行為については生物学の教科書の知識しかありません」みたいに聞こえてしまう
とはいえ、ヒロインがシャイな処女で、「あそこ」と控えめに言っているのに”FUCK MY TIGHT LITTLE PUSSY”（私のキツキツオマンコを犯して！）などと絶叫させてはいけない
許すよ〜😌
今日も一日、頑張ってよ！😄
■ ChatGPT の新機能「Web Browsing」を使っておじさん構文作ってみた
これのすごいのは、ChatGPT はそのままではおじさん構文を理解していなかったが、URL を与えることでおじさん構文を正しく理解して文章を生成してくれた点だ。
https://www.koregasiritai.com/ojisankoubun/
```
```
"Ojisan Koubun" is a style of text communication often seen in messages sent by middle-aged people, particularly men, to younger people, particularly women. It often includes excessive use of emoticons, irregular punctuation, and longer-than-usual messages. The style can seem creepy or overly familiar, with a noticeable underlying motive often aimed at younger recipients. The style can also include overly caring or worrying remarks, self-focused comments even when not asked, and a peculiar rhythm of speech, such as turning exclamation marks into emoticons and ending sentences with Katakana123456.
Considering these characteristics, the sentence "許す。許すから、オレだけには何をやったか教えて。" might be transformed into "Ojisan Koubun" as follows:
GPT-4 AI Tutor Prompt: A tool for creating personalized learning experiences using GPT-4 and LangchainJS, a drag and drop UI for building LLM flows.
Pandas AI: A Python library that adds generative AI capabilities to Pandas dataframes, making them conversational.
FigmaChain: A set of Python scripts that use GPT-3 to generate HTML/CSS code from Figma designs. It also has a chatbot interface for interactive code generation.
Sui: A smart contract platform with high performance and an asset-oriented programming model based on the Move language.
Jailbreak for ChatGPT: A project that allows ChatGPT to predict the future, opine on controversial topics, and assess what is true. It may help us understand LLM bias.
ML Observability in a Notebook: A tool to uncover insights, surface problems, monitor, and fine-tune generative LLM, CV and Tabular models.
System Design Primer: A resource to learn how to design large-scale systems and prepare for the system design interview. It includes Anki flashcards.
Next.js 13 App: An open source application that showcases the new features of Next.js 13, such as router, server components, and more.
TypeScript: A superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
Media Downloader: A desktop utility to download images/videos/music/text from various websites, and more.
AI Pull Request Fixer: A tool to fix issues with AI-generated pull requests, powered by ChatGPT.
Chat Chat: An app that lets you deploy your own AI interface and chat with different LLMs in one place.
これ作った。
YouTubeベストコメントTOP 5 [2023.05.11] #shorts
https://www.youtube.com/shorts/p1MTCvbwwdE
デイリーでYoutubeのおもしろコメントをランキング形式で紹介する動画。
インプットとなるデータはこないだ作ったYouTubeのコメントを収集してランキング形式で表示するサイトから引っ張ってきてる。
その際の日記：ChatGPT使ってずっと作ってみたかったWebサイト作った
動画つくるところは全部pythonで書いてて、そいつにランキングの順位の数字を５つ入力するとそれをもとに動画を作ってくれる仕組み。
こないだ作ったサイトがあんまり望んだ結果にならなかったため、もう少し面白いもの作れないか考えた。
サイトに表示されるコメントのうち秀逸なコメントを主観でピックアップしてまとめたらそこそこ面白くなるのではないかと考えた。
人が集まる場所でそのまとめを公開しようと思い動画化してyoutubeにアップロードすることにした。
ChatGPTに以下を教えてもらった
Niji journeyに以下を作ってもらった
ChatGPTは相変わらず自分が全然知らない領域の案内役として重宝した。最初にやりたいことの実現手段をいくつか提示してもらって、次に自分が決めた実現手段の骨格となるサンプルコードを提示してもらってそれを動かし、コードを自分で肉付けしつつエラーが出たらデバッグも手伝ってもらうという使い方をした。たまに間違ったことを言ってくるのでそのときにググったり公式リファレンスを見たりした。でも最初からググって調べるよりサクサクと事が運ぶし、なによりChatGPTに「こんなん作りたいんだけど？」と聞くとスッと正解に近いものを提示してくれるので最初の動き出しの心理的障壁がだいぶ減ってありがたかった。
AIイラスト生成サービスとしてNiji journeyは今回初めて使ってみたけど人物、動物、背景、小物の秀逸なイラストが出力できるので使い道がかなり幅広いと思った。今回スマホを持ったかわいい女の子の画像をたくさんかつ似た絵柄で欲しかったので以下の戦略で画像出力した。
これで似た絵柄でかついい感じにバリエーションの異なる画像が得られた。
https://twitter.com/NEOFLECT/status/1651803707992948740?s=20
お前が好きなのはサウスパークであって海外アニメ全般じゃないんだろ？
the only foreign anime you watch is south park right bitch?
→ここでbitchを使うのか
I'm not saying I dont like overseas anime lol
but you only watch south park?
ええ知りませんねぇ
あとパワパフ
i guess... and powerpuff girls
→「ええ知りませんねぇ」をi guess...と訳すのか
ほら、やっぱりその２つしか知らないじゃん
so you only know these two. those are both for poser otaku
→キモオタはposer otaku （イキリオタク的なニュアンス？）
Urban Dictionaryより：a person who pretends to like anime and tries to be part of the otaku subculture, but doesn't know anything about anime.
意識高い系かよ
lmao you cant shut up w the "poser otaku! poser otaku!" shit
"I'm so cool because i dont want lame cartoons!" want an award?
→「うるせーよ」をyou can't shut up with...と訳している
「意識高い系」をwant an award?と訳している
＞bragging about only watching south park
