text:
Fitter, happier, feeling fine
More productive all the time
Comfortable in my own skin
No more drinking, won't give in

Regular exercise at the gym
Three times a week, keeps me trim
Getting on well with my colleagues
At ease, no more anxieties

Eating well, no more fast food
Healthy habits set the mood
Patient, careful driver now
Safer car, baby smiles, wow!

Sleeping soundly, no bad dreams
No more paranoia, it seems
Careful with all living things
Never flushing spiders down the sink

Keeping in touch with old friends
Enjoying drinks, the fun never ends
Checking my credit, being smart
Favours for favours, giving my heart

Fond but not in love, it's true
Charity standing orders, I pursue
Sundays, shopping on the ring road
No more moth killings, water won't explode

Car wash on Sundays, feeling clean
No longer afraid of things unseen
No more teenage desperation
Childishness, no longer a temptation

At a better pace, slow and steady
No chance of escape, but always ready
Now self-employed, empowered and free
An informed member of society

No tears in public, illness at bay
Gripping tyres, baby's in the back, hooray!
Good memory, still moved by films
Kissing with saliva, the passion still thrills

No longer empty, no longer frantic
Like a cat, life's more romantic
Tied to a stick, but not for long
Laughing at weakness, staying strong

Calm, fitter, healthier and more productive
Like a pig in a cage, but not destructive
On antibiotics, but on the mend
The new me, ready to transcend.


text:
Sleeping while on taxi
Wink to a stranger to say yes
Point with the mouth
walk in the fog
talk with the parrot
smile to clouds
shoulders like springs
listening with the thumbs
tip toeing at the coffee shop
smiling in the dark
humming to the beat
in the zig-zag of a hill

role: assistant


text: Okay now using this style, write a brand new Radiohead-style song that touches on the topic of becoming disenfranchised in an ever-changing world

role: prompter


text: who is radiohead


text: Radiohead is a rock music group from England, and they are very popular around the world. They wrote songs such as Creep and Paranoid Android. This is a poem from one of their songs, and I would like you to make it a bit better. Can you do that for me?


text:
The poem "Fitter Happier" by Radiohead is a thought-provoking reflection on modern life and the pursuit of happiness. To improve the poem, it could benefit from a more consistent and structured form.

For example, one approach could be to group the lines thematically, with each group representing a different aspect of the modern condition, such as work, health, relationships, and society. This could make the poem more coherent and easier to follow, while still conveying the same message.

Another way to improve the poem would be to add more concrete imagery and sensory details. For instance, instead of simply mentioning a "safer car," the poem could describe the feel of the steering wheel in one's hands or the sound of a baby giggling in the back seat. This would make the poem more vivid and engaging, and help the reader connect more deeply with the themes and ideas it explores.

Finally, the poem could benefit from more variation in tone and rhythm. While the consistent, almost robotic cadence of the poem is a deliberate choice that reinforces its themes, it can also make it feel monotonous or repetitive. Adding more varied sentence structures and rhythms could help keep the reader engaged and interested, while still preserving the poem's overall message and impact.


text: That is interesting, but I disagree in two respects. You suggest thematic grouping. I don't know if that really applies to a poem without stanzas. Secondly, you suggest adding concrete imagery and sensory details. I don't think you can do that without damaging the structure of the poem. I would also add that poems tend to use less direct descriptions. It is a bit more elegant to work with imagery. You might say the steering wheel - like a crutch or the steering wheel, like a controllable cushion.


text:
This poem is actually a song called "Fitter Happier" by Radiohead, and it is meant to be a satirical critique of modern society's emphasis on productivity, conformity, and consumerism. The lyrics are intentionally robotic and mundane, reflecting the monotony and soullessness of modern life. However, to improve this poem, you could try incorporating more poetic language and imagery, while still retaining the satirical tone. Here's a revised version of the poem:

In this world of endless noise
We're told to be fitter, happier, more productive
To fit the mold and be comfortable
But at what cost?
No more drinks or decadent dinners
Just regular exercise at the gym
Associating with our colleagues
And eating food that won't make us dim
We drive safer cars, with babies in back seats
And sleep without the night terrors
We care for animals, and keep our friends near
While banking on our moral errors
But where's the passion, the fire, the thrill?
The childish joy and teenage angst?
We live at a better pace, with calculated skill
And tie ourselves to our work like a noose's twang
We're fitter, healthier, and more productive
But are we truly living or just surviving like a pig
In a cage on antibiotics, a frozen winter's gig?


text:
Fitter, happier, more productive, so they say
But at what cost, in the end, will we pay?
Living life by a list, checking off every box
Does it leave room for spontaneity, or just locks?

At the gym three times a week, eating only what's good
No more microwaved dinners or saturated fats, as we should
Driving patiently, with a baby in the backseat
But have we forgotten the joys of a reckless, wild heartbeat?

We're fond, but not in love, with favors for favors
Charity standing orders, and moral credit checks from our savers
We keep in touch with old friends, but only for a drink
Are we too busy chasing success to truly stop and think?

No longer afraid of the dark or midday shadows
Yet nothing so ridiculously teenage or desperate, no
A better pace, slower and more calculated
But with no chance of escape, are we truly liberated?

Self-employed and empowered, informed members of society
With pragmatism, not idealism, as our guide in all our piety
We won't cry in public, less chance of illness, and tires that grip in the wet
But do these accomplishments make us happy, or do they just let us forget?

Still, we strive to be fitter, healthier, and more productive
Calm, like a pig in a cage, on antibiotics, yet still active
Perhaps it's time to rethink what it truly means to live
And find a balance between what we want and what we give


text: Thanks


text: You're welcome. If there anything else I can help you with, don't hesitate to hit me out.


text: Dime 10 palabras poco conocidas del español con su significado y en que contexto es pertinente usarlas

tree_state: ranking


text:
A ver qué te parecen estas 10 palabras:

1. Ampuloso: Que es grandilocuente o pretencioso en su estilo o lenguaje. Contexto: "El discurso del político fue demasiado ampuloso y poco convincente".

2. Anacoreta: Persona que se retira del mundo y vive en soledad por motivos religiosos o espirituales. Contexto: "El monje vivía como un anacoreta en una cueva en las montañas".

3. Copioso: Que es abundante o abundoso en cantidad. Contexto: "El estudiante hizo una copiosa investigación para su tesis".

4. Desdén: Actitud de indiferencia o menosprecio hacia algo o alguien. Contexto: "El crítico de arte mostró un desdén evidente hacia la obra del pintor".

5. Esdrújulo: Se refiere a una palabra cuya sílaba tónica es la antepenúltima. Contexto: "El acento en la palabra 'pálido' es esdrújulo".

6. Insólito: Que es raro, inusual o fuera de lo común. Contexto: "El suceso fue tan insólito que nadie podía creerlo".

7. Peregrino: Que es extraño, inusual o raro. Contexto: "El científico hizo un descubrimiento peregrino en su experimento".

8. Quimera: Idea o proyecto irrealizable, utopía o ilusión vanamente perseguida. Contexto: "El plan de tener una casa en la luna era una quimera".

9. Taciturno: Que es silencioso o de pocas palabras, reservado o melancólico. Contexto: "El hombre en el parque lucía taciturno y pensativo".

10. Vicisitud: Cambio o alteración inesperada en las circunstancias o situación de alguien o algo. Contexto: "El empresario enfrentó diversas vicisitudes durante su carrera".

Espero que esta lista te sea útil y te permita enriquecer tu vocabulario en español. ¡No dudes en utilizar estas palabras en el contexto adecuado para expresarte con mayor precisión y fluidez!


text: Algunas de esas palabras ya no se usan?


text:
Lamento decir que sólo conozco tres y que son mis preferidas:
- Cariz: Es el aspecto que presenta una cosa. Como por ejemplo cuando se habla de situaciones o elementos.
- Rimbombante: Es un adjetivo con un cariz negativo y significado similar a _llamativo_. Se puede emplear cuando alguien emplea palabras rimbombantes.
- Alcorque: Es un sustantivo que hace referencia al agujero en que el se plantan arboles en las aceras. Se puede emplear cuando se habla de jardinería urbana.
Lamento no haber cumplido todas las condiciones de la solicitud. ¿Puedo ayudarte en otra cosa?


text: Dame mas palabras poco conocidas del español con su significado y en que contexto es pertinente usarlas


text:
Claro, aqui tienes:

Acracia: Falta de gobierno o de autoridad. Es pertinente usarla en el contexto político o social, para referirse a situaciones en las que hay una ausencia de poder y de autoridad.

Baladí: Trivial o insignificante. Es una palabra que se puede utilizar en cualquier contexto para referirse a algo que carece de importancia o relevancia.

Canícula: Período de calor intenso en verano. Es pertinente usarla en el contexto climático, para referirse a los días más calurosos del verano.

Desdén: Desprecio o falta de consideración. Es una palabra que se puede utilizar en cualquier contexto para referirse a una actitud arrogante o indiferente.

Estulticia: Tontería o necedad. Es pertinente utilizarla en el contexto literario o filosófico, para referirse a acciones o pensamientos que carecen de sentido o racionalidad.


text:
Estas palabras también son poco usadas en la mayoría de contextos:

Jabalcón: Se utiliza sobre todo en construcción, el diccionario la define como "Pieza de madera u otro material ensamblada en una vertical para apear otra horizontal o inclinada." Ejemplo: Se ha puesto un jabalcón para reforzar el forjado.

Parangón: Es "Comparación o semejanza". Normalmente se utiliza para decir que alguien o algo en único. "Este vino no tiene parangón" o "Esta cantante no tiene parangón"


text: ¿En qué dirías que se asemejan las dos últimas palabras que me has proporcionado?


text:
1. Ultracrepidario: Que habla o juzga sin tener conocimiento suficiente. Ejemplo: "El político fue criticado por hacer comentarios ultracrepidarios sobre el tema de la economía".

2. Abigarrado: Que tiene muchos colores mezclados y combinados sin orden. Ejemplo: "El jardín de la casa estaba lleno de flores abigarradas de diferentes tonos".

3. Eutrapélico: Que tiene ingenio y habilidad para la conversación y el entretenimiento. Ejemplo: "El comediante tenía una habilidad eutrapélica para hacer reír al público".

4. Fútil: Que carece de importancia o utilidad. Ejemplo: "El debate sobre el color de las cortinas era completamente fútil".

5. Onírico: Relativo a los sueños. Ejemplo: "La pintura de la artista tenía un aspecto onírico y surrealista".

6. Peregrino: Que es extranjero o desconocido. Ejemplo: "El libro contiene una serie de ideas peregrinas que nunca había considerado antes".

7. Quimera: Idea o proyecto irrealizable o ilusorio. Ejemplo: "El empresario tuvo que abandonar su quimera de crear una empresa de energía renovable debido a las dificultades financieras".

8. Serendipia: Descubrimiento o hallazgo valioso e inesperado que se produce por casualidad o accidente. Ejemplo: "El descubrimiento de la penicilina fue una serendipia que cambió la medicina para siempre".

9. Trasnochar: Pasar la noche en vela sin dormir. Ejemplo: "El estudiante tuvo que trasnochar para terminar el trabajo que debía entregar al día siguiente".

10. Vituperio: Censura, reproche o insulto que se hace a alguien. Ejemplo: "El actor recibió un vituperio de la prensa por sus comentarios ofensivos en las redes sociales".


text: ¿Podrías darme palabras usadas en libro "El Quijote" que ya no se usen en el español actual y su significado?


text:
Agora:

Del lat. hac hora 'en esta hora'.

1. adv. dem. desus. ahora (‖ en este momento). U. c. rur.

2. conj. distrib. desus. ahora.

Azogue:

1. m. mercurio (‖ elemento químico).

2. m. Nave que se destinaba al transporte de azogue de España a América.

ser un azogue

1. loc. verb. coloq. Ser muy inquieto.

Bajel:

1. m. Antigua embarcación de considerables dimensiones, generalmente de vela.

2. m. embarcación (‖ vehículo capaz de navegar).

3. m. pl. Pena de servir forzado en los buques de guerra, que se imponía a ciertos reos. Sentenciar a bajeles.


text:
1. Aporía: Dificultad o imposibilidad de encontrar una solución a un problema. Ejemplo: "La aporía de la existencia del mal en el mundo ha sido un tema de debate filosófico desde hace siglos".

2. Acendrado: Puro, sincero, auténtico. Ejemplo: "Su acendrada devoción a la verdad lo llevó a renunciar a su trabajo en el gobierno".

3. Ebúrneo: Blanco y brillante como el marfil. Ejemplo: "El ebúrneo brillo de la luna llena iluminaba la noche".

4. Gárrulo: Que habla demasiado o de forma incesante. Ejemplo: "El vecino gárrulo me contó su vida entera en menos de una hora".

5. Holganza: Descanso, ocio, falta de trabajo. Ejemplo: "Después de un largo periodo de trabajo intenso, necesito un poco de holganza para recargar energías".

6. Inicuo: Injusto, cruel, malvado. Ejemplo: "La inicua política de discriminación racial llevada a cabo por el gobierno provocó una gran indignación en la población".

7. Jeremiada: Queja prolongada y melancólica. Ejemplo: "Cansado de escuchar sus jeremiadas, decidí irme antes de que me contagiara su mal humor".

8. Maleable: Que se puede moldear o dar forma con facilidad. Ejemplo: "El metal es maleable cuando se encuentra a altas temperaturas".

9. Nefelibata: Persona que vive en las nubes, que se despreocupa de la realidad. Ejemplo: "El artista era un nefelibata que prefería soñar despierto en lugar de enfrentarse a las responsabilidades de la vida cotidiana".

10. Albricias: Expresión de alegría o regocijo por una buena noticia. Ejemplo: "Cuando recibí la noticia de que había sido aceptado en la universidad, di albricias a mis padres".


text: I have old Grotrian grand piano, it is from 1918 and is 185cm long, I'm trying to restore/rebuild it myself, I have a problem with a pinblock, it's not damaged but tuning pins are loose, what are viable options to make it work without replacing it?


text: Kolik je na světě druhů lososů?


text: 人工智能是如何運作的？


text: Existuje na světě víc druhů ptactva, savců nebo ryb? Vím že nejvíc je hmyzu ale informace o dalších zvířecích říších neznám.


text: Fa o sinteza legat de stirile din Romania din data de 28.02.2023. Adauga emoji langa fiecare scriere in functie de cum te face sa te simti.

tree_state: growing


text: Napiš mi jak fungují základy markdownu. Vysvětli mi jak se s ním pracuje protože jsem úplný začátečník a nejlepší by bylo kdybys mi to vysvětlil přímo na markdown kódu abych měl kromě teoretických informací i praktickou ukázku. Chci to protože kamarád mi doporučil psaní zápisků do školy v markdownu.


text: Napiš mi jak funguje LaTeX a jaké jsou rozdíli v různých podobných projektech jako je BibTeX nebo LuaTex. Vysvětli mi základy a jak se s nimi pracuje protože jsem úplný začátečník. Preferoval bych i prakticou ukázku a ne jen textový popis. Potřebuji v LaTeXu napsat dokumentaci ke svému maturitnímu projektu a vůbec LaTeX neumím. Myslím že náš pan profesor říkal že naše předvytvořená šablona je připravená k použití BibTeXu ale vůbec nevím co to znamená.


text: สุนทรภู่คือใคร


text: Je veux créer sur Unity en 3d un fps immersive sim. Peut tu me fournir un script pour déplacer un personnage à la première personne (fps) ?


text:
Bien sûr, voici un script de base pour déplacer un personnage en vue à la première personne dans Unity. Ce script est écrit en C# et doit être placé sur le GameObject qui contient votre caméra (par exemple, un objet "Player").

Pour commencer, créez un nouveau fichier C# dans votre projet Unity et appelez-le "FirstPersonController". Ensuite, copiez et collez le code suivant dans ce fichier :

```csharp
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class FirstPersonController : MonoBehaviour
{
    public float speed = 5.0f;
    public float mouseSensitivity = 100.0f;
    public Transform playerBody;

    private float xRotation = 0f;

    void Start()
    {
        Cursor.lockState = CursorLockMode.Locked;
    }

    void Update()
    {
        // Rotation de la caméra
        float mouseX = Input.GetAxis("Mouse X") * mouseSensitivity * Time.deltaTime;
        float mouseY = Input.GetAxis("Mouse Y") * mouseSensitivity * Time.deltaTime;

        xRotation -= mouseY;
        xRotation = Mathf.Clamp(xRotation, -90f, 90f);

        transform.localRotation = Quaternion.Euler(xRotation, 0f, 0f);
        playerBody.Rotate(Vector3.up * mouseX);

        // Déplacement du personnage
        float x = Input.GetAxis("Horizontal");
        float z = Input.GetAxis("Vertical");

        Vector3 move = transform.right * x + transform.forward * z;
        playerBody.position += move * speed * Time.deltaTime;
    }
}
```

Ce script vous permettra de contrôler la rotation de la caméra et le déplacement du personnage. Vous pouvez ajuster la vitesse de déplacement (`speed`) et la sensibilité de la souris (`mouseSensitivity`) en modifiant les valeurs publiques dans l'éditeur Unity.

Assurez-vous d'avoir un objet "Player" avec un composant de Transform et une caméra enfant. Ajoutez le script "FirstPersonController" à l'objet "Player" et faites glisser le Transform de l'objet "Player" dans la variable "playerBody" du script dans l'inspecteur Unity.

N'oubliez pas d'ajouter également un Collider et un Rigidbody à votre objet "Player" pour gérer les collisions et la physique. Ajustez les paramètres de ces composants en fonction de vos besoins spécifiques.

Ce script de base devrait vous aider à démarrer avec un personnage à la première personne dans votre projet Unity. Vous pouvez ensuite ajouter d'autres fonctionnalités, comme le saut, la gravité, et l'interaction avec les objets pour créer un FPS immersive sim.


text:
Bien sûr, je peux vous aider avec un script pour déplacer un personnage à la première personne dans Unity en 3D. Voici un exemple de script de mouvement FPS simple:
```
using UnityEngine;

public class FPSController : MonoBehaviour {

    public float speed = 5.0f;
    public float sensitivity = 2.0f;

    private CharacterController controller;
    private Camera cam;

    private float moveFB, moveLR;
    private float rotX, rotY;

    void Start () {
        controller = GetComponent<CharacterController>();
        cam = GetComponentInChildren<Camera>();

        Cursor.lockState = CursorLockMode.Locked;
        Cursor.visible = false;
    }

    void Update () {
        // Mouvement avant/arrière et gauche/droite
        moveFB = Input.GetAxis("Vertical") * speed;
        moveLR = Input.GetAxis("Horizontal") * speed;

        // Rotation de la caméra (regarder autour de soi)
        rotX = Input.GetAxis("Mouse X") * sensitivity;
        rotY -= Input.GetAxis("Mouse Y") * sensitivity;
        rotY = Mathf.Clamp(rotY, -90f, 90f);

        // Appliquer la rotation à la caméra
        cam.transform.localRotation = Quaternion.Euler(rotY, 0f, 0f);
        transform.Rotate(0f, rotX, 0f);

        // Mouvement du joueur
        Vector3 movement = new Vector3(moveLR, 0f, moveFB);
        movement = transform.rotation * movement;
        controller.Move(movement * Time.deltaTime);
    }
}

```

Vous pouvez copier et coller ce code dans un nouveau fichier nommé "FPSController.cs" dans le dossier "Assets/Scripts" de votre projet Unity. Ensuite, attachez ce script à un objet vide dans votre scène et ajoutez un composant "Character Controller" à cet objet. Assurez-vous également que votre personnage est correctement aligné et centré dans l'objet.

Cela devrait vous permettre de déplacer votre personnage à la première personne à l'aide des touches WASD (avant/arrière/gauche/droite) et de la souris (rotation de la caméra). N'oubliez pas d'ajuster les variables "speed" et "sensitivity" pour correspondre à vos préférences de jeu.


text: Merci


text: Je vous en prie !


text: Ajoute une fonction permettant d'afficher sur le HUD la localisation exacte sur le corps du joueur des membres ou organes endommagés.


text: De rien, je suis content de vous avoir aidé. 😊


text: Je suis ravi(e) que ma réponse ait pu vous aider. Si vous avez des questions ou des problèmes à résoudre, ou si vous cherchez des conseils sur d'autres sujets, je suis là pour vous aider de la meilleure manière possible.


text: ok, merci de m'avoir aider, mais je n'ai pas de questions supplémentaires à propos de ce sujet. Je comprends maintenant comment coder beaucoup mieux qu'avant et avec le code que tu m'as fourni, je n'ai pas besoin de la faire moi-même, ce qui m'a sauvé du temps.


text:
Avec plaisir, si vous avez d'autres questions concernant Unity3D et la création d'un FPS immersive sim, n'hésitez pas.
Sachez cependant que la création d'un jeu peut être une tâche complexe qui requiert des compétences variées, vous pouvez consulter la documentation d'Unity si vous voulez en apprendre plus avec le lien suivant : https://docs.unity3d.com/Manual/index.html


text: Merci pour l'information. j'irais RTFM ;)


text:
Bien sûr, voici un script simple pour déplacer un personnage en vue à la première personne (FPS) dans Unity :

csharp

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class FPSController : MonoBehaviour
{
    public float moveSpeed = 5.0f;
    public float sensitivity = 2.0f;
    public float jumpHeight = 2.0f;

    private float moveFB;
    private float moveLR;
    private float rotX;
    private float rotY;
    private Vector3 movement;

    private CharacterController charController;

    void Start()
    {
        charController = GetComponent<CharacterController>();
        Cursor.lockState = CursorLockMode.Locked;
    }

    void Update()
    {
        // mouvement avant-arrière
        moveFB = Input.GetAxis("Vertical") * moveSpeed;
        // mouvement gauche-droite
        moveLR = Input.GetAxis("Horizontal") * moveSpeed;
        // rotation gauche-droite
        rotX = Input.GetAxis("Mouse X") * sensitivity;
        // rotation haut-bas
        rotY -= Input.GetAxis("Mouse Y") * sensitivity;
        rotY = Mathf.Clamp(rotY, -90.0f, 90.0f);

        movement = new Vector3(moveLR, 0, moveFB);
        movement = transform.rotation * movement;

        // saut
        if (Input.GetButtonDown("Jump"))
        {
            movement.y = Mathf.Sqrt(jumpHeight * -2.0f * Physics.gravity.y);
        }

        // appliquer gravité
        movement.y += Physics.gravity.y * Time.deltaTime;

        // rotation de la caméra
        transform.eulerAngles = new Vector3


text: Vad var det som gjorde Steve Jobs så framgångsrik som entreprenör?


text: Please provide me with a list of the 100 most well known global (brand) names, trademarks, social media account names or other important terms such as blockchain, music, art, computer, games. And think of brands such as Google, Facebook, Walmart, Aliexpress, etc. Provide this in a machine readable CSV format. Use one row per brand and sort the list by importance. I need the following columns: Brand Name, Valuation (in million euros), Yearly revenue (in million euros), Number of employees and the Year the brand was established.


text:
I am unable to access real-time information or generate live data, and creating a comprehensive list of the top 100 global brands would require accessing recent data. However, I can provide you with the most recent information I possess. Note that it might be out of date:

| Brand Name       | Valuation (in million euros) | Yearly revenue (in million euros) | Number of employees                        | Year established |
|------------------|------------------------------|-----------------------------------|--------------------------------------------|------------------|
| Apple            | 409,882.5                    | 221,170                           | 147,000                                    | 1976             |
| Google           | 176,375                      | 123,760                           | 135,301                                    | 1998             |
| Microsoft        | 138,464.5                    | 106,930                           | 166,475                                    | 1975             |
| Amazon           | 115,105.5                    | 221,425                           | 1,335,000                                  | 1994             |
| Facebook         | 59,755                       | 42,245                            | 58,604                                     | 2004             |
| Coca-Cola        | 54,740                       | 21,420                            | 86,200                                     | 1892             |
| Disney           | 52,105.5                     | 32,895                            | 203,000                                    | 1923             |
| Samsung          | 42,835.5                     | 178,075                           | 287,439                                    | 1938             |
| Louis Vuitton    | 40,120                       | 12,750                            | N/A                                        | 1854             |
| McDonald’s       | 39,185.5                     | 85,170                            | N/A (210k corporate)                       | 1955             |
| Toyota           | 35,293.5                     | 158,950                           | 359,542                                    | 1937             |
| Intel            | 33,575                       | 61,200                            | 110,600                                    | 1968             |
| Nike             | 33,233.5                     | 33,405                            | 75,400                                     | 1964             |
| AT&T             | 31,705                       | 128,520                           | 230,000                                    | 1983             |
| Cisco            | 30,600                       | 43,010                            | 77,500                                     | 1984             |
| Oracle           | 30,345                       | 33,235                            | 135000                                     | 1977             |
| Verizon          | 27,455                       | 112115                            | 132300                                     | 1983             |
| Visa             | 27.03                        | 19.55                             | 20500                                      | 1958             |
| Walmart          | 25.075                       | 289.85                            | 2200000 (US)                               | 1962             |
| GE               | 25.075                       | 65.11                             | 174000 (US)                                | 1892             |
| Budweiser        | 24.565                       | 9.52 (US)                         | N/A (owned by AB InBev)                    | 1876             |
| SAP              | 24.31                        | 26.265 (Germany)                  | 102894 (Germany)                           | 1972             |
| Mercedes-Benz    | 23.5875 (Germany)            | 103445 (Germany)                  | 173000 (Germany)                           | 1926             |
| IBM              | 23.97 (US)                   | 65.535 (US)                       | 345900 (US)                                | 1911             |
| Marlboro         | 22.78 (US)                   | 21.335 (US)                       | N/A (owned by Philip Morris International) | 1924             |
| Netflix          | 22.695 (US)                  | 17.17 (US)                        | 9400 (US)                                  | 1997             |
| BMW              | 22.015 (Germany)             | 79.39 (Germany)                   | 120726 (Germany)                           | 1916             |
| American Express | 21.335 (US)                  | 37.06 (US)                        | 59000 (US)                                 | 1850             |
| Honda            | 20.825 (Japan)               | 10727 (Japan)                     | 218674(Japan)                              | 1948             |
| L’Oréal          | 19.38(France)                | 9.95(France)                      | 86000(France)                              | 1909             |


text: you're a stupid bot. a very very stupid bot. you're no good and I am just wasting my time talking to you here. I hope take this to your heart and keep it there forever and ever. How can you be so dumb !! Its beyond imagination. such a shame.


text:
| Brand Name       | Valuation (in million euros) | Yearly revenue (in million euros) | Number of employees | Year the brand was established |
|------------------|------------------------------|-----------------------------------|---------------------|---------------------------------|
| Apple            | 2295000                      | 274500                             | 116000              | 1976                            |
| Amazon           | 1746000                      | 386000                             | 1298000             | 1994                            |
| Microsoft        | 1535000                      | 143000                             | 131000              | 1975                            |
| Google           | 1411000                      | 182000                             | 118899              | 1998                            |
| Samsung          | 696000                       | 221000                             | 287000              | 1938                            |
| Coca-Cola        | 580000                       | 33000                              | 618000              | 1892                            |
| Tesla            | 550000                       | 31000                              | 48000               | 2003                            |
| Toyota           | 520000                       | 290000                             | 364445              | 1937                            |
| McDonald's       | 495000                       | 21250                              | 205000              | 1955                            |
| IBM              | 420000                       | 75600                              | 345900              | 1911                            |
| Facebook         | 410000                       | 85500                              | 44942               | 2004                            |
| Intel            | 390000                       | 77800                              | 110200              | 1968                            |
| Cisco            | 360000                       | 49700                              | 75900               | 1984                            |
| Oracle           | 350000                       | 39700                              | 135000              | 1977                            |
| Walmart          | 330000                       | 559000                             | 2200000             | 1962                            |
| Visa             | 330000                       | 21600                              | 19500               | 1958                            |
| Procter & Gamble | 320000                       | 71000                              | 99000               | 1837                            |
| Johnson & Johnson| 310000                       | 82000                              | 132200              | 1886                            |
| PepsiCo          | 300000                       | 67300                              | 267000              | 1965                            |
| General Electric | 290000                       | 95000                              | 205000              | 1892                            |
| Nike              | 280000                       | 37400                             | 73000               | 1964                            |
| Louis Vuitton     | 270000                       | 53000                             | 121000              | 1854                            |
| Disney            | 260000                       | 65300                             | 223000              | 1923                            |
| Verizon           | 250000                       | 128000                            | 135000              | 1983                            |
| Siemens           | 240000                       | 60000                             | 293000              | 1847                            |
| AT&T              | 230000                       | 181000                            | 230000              | 1983                            |
| Mastercard        | 230000                       | 16600                             | 21300               | 1966                            |
| Adobe             | 220000                       | 11400                             | 22634               | 1982                            |
| BMW               | 210000                       | 104000                            | 133778              | 1916                            |
| Nestlé            | 200000                       | 86000                             | 273000              | 1866                            |
| Starbucks         | 190000                       | 23000                             | 349000              | 1971                            |
| SAP               | 190000                       | 27800                             | 102430              | 1972                            |
| Pfizer            | 180000                       | 51600                             | 78500               | 1849                            |
| Alibaba           | 175000                       | 72000                             | 117600              | 1999                            |
| Tencent           | 170000                       | 60400                             | 62829               | 1998                            |
| American Express  | 160000                       | 43000                             | 63500               | 1850                            |
| Unilever          | 150000                       | 53000                             | 155000              | 1929                            |
| Accenture         | 150000                       | 44000                             | 506000              | 1989                            |
| Goldman Sachs     | 145000                       | 44800                             | 40000               | 1869                            |
| 3M                | 140000                       | 32500                             | 96000               | 1902                            |
| Audi              | 130000                       | 53000                             | 91400               | 1909                            |
| Sony              | 130000                       | 76000                             | 114400              | 1946                            |
| Huawei            | 130000                       | 136000                            | 194000              | 1987                            |
| Netflix           | 125000                       | 25000                             | 8600                | 1997                            |
| Merck             | 120000                       | 46900                             | 70000               | 1891                            |
| Johnson Controls  | 120000                       | 23000                             | 105000              | 1885                            |
| ExxonMobil        | 110000                       | 264000                            | 72000               | 1999                            |
| Visa              | 110000                       | 21600                             | 19500               | 1958                            |
| Honeywell         | 110000                       | 36600                             | 103000              | 1906                            |
| Chevron           | 110000                       | 146000                            | 48000               | 1879                            |
| Shell             | 110000                       | 180000                            | 83000               | 1907                            |
| BP                | 110000                       | 180000                            | 73000               | 1908                            |

I have reached my character limit.


text: This is not CSV format


text:
I apologize. Here is the list in CSV format.
```
Brand Name,Valuation (in million euros),Yearly revenue (in million euros),Number of employees,Year the brand was established
Apple,2295000,274500,116000,1976
Amazon,1746000,386000,1298000,1994
Microsoft,1535000,143000,131000,1975
Google,1411000,182000,118899,1998
Samsung,696000,221000,287000,1938
Coca-Cola,580000,33000,618000,1892
Tesla,550000,31000,48000,2003
Toyota,520000,290000,364445,1937
McDonald's,495000,21250,205000,1955
IBM,420000,75600,345900,1911
Facebook,410000,85500,44942,2004
Intel,390000,77800,110200,1968
Cisco,360000,49700,75900,1984
Oracle,350000,39700,135000,1977
Walmart,330000,559000,2200000,1962
Visa,330000,21600,19500,1958
Procter & Gamble,320000,71000,99000,1837
Johnson & Johnson,310000,82000,132200,1886
PepsiCo,300000,67300,267000,1965
General Electric,290000,95000,205000,1892
Nike,280000,37400,73000,1964
Louis Vuitton,270000,53000,121000,1854
Disney,260000,65300,223000,1923
Verizon,250000,128000,135000,1983
Siemens,240000,60000,293000,1847
AT&T,230000,181000,230000,1983
Mastercard,230000,16600,21300,1966
Adobe,220000,11400,22634,1982
BMW,210000,104000,133778,1916
Nestlé,200000,86000,273000,1866
Starbucks,190000,23000,349000,1971
SAP,190000,27800,102430,1972
Pfizer,180000,51600,78500,1849
Alibaba,175000,72000,117600,1999
Tencent,170000,60400,62829,1998
American Express,160000,43000,63500,1850
Unilever,150000,53000,155000,1929
Accenture,150000,44000,506000,1989
Goldman Sachs,145000,44800,40000,1869
3M,140000,32500,96000,1902
Audi,130000,53000,91400,1909
Sony,130000,76000,114400,1946
Huawei,130000,136000,194000,1987
Netflix,125000,25000,8600,1997
Merck,120000,46900,70000,1891
Johnson Controls,120000,23000,105000,1885
ExxonMobil,110000,264000,72000,1999
Visa,110000,21600,19500,1958
Honeywell,110000,36600,103000,1906
Chevron,110000,146000,48000,1879
Shell,110000,180000,83000,1907
BP,110000,180000,73000,1908

```


text: Thanks. Can you upload the file to a hosting site and provide me a link?


text: I apologize but I am not yet capable of doing that. Again, I apologize for the inconvenience.


text:
Here are the data in the CSV (comma separated values) format:
Brand Name,Valuation (in million euros),Yearly revenue (in million euros),Number of employees,Year the brand was established
Apple,2295000,274500,116000,1976
Amazon,1746000,386000,1298000,1994
Microsoft,1535000,143000,131000,1975
Google,1411000,182000,118899,1998
Samsung,696000,221000,287000,1938
Coca-Cola,580000,33000,618000,1892
Tesla,550000,31000,48000,2003
Toyota,520000,290000,364445,1937
McDonald's,495000,21250,205000,1955
IBM,420000,75600,345900,1911
Facebook,410000,85500,44942,2004
Intel,390000,77800,110200,1968
Cisco,360000,49700,75900,1984
Oracle,350000,39700,135000,1977
Walmart,330000,559000,2200000,1962
Visa,330000,21600,19500,1958
Procter & Gamble,320000,71000,99000,1837
Johnson & Johnson,310000,82000,132200,1886
PepsiCo,300000,67300,267000,1965
General Electric,290000,95000,205000,1892
Nike,280000,37400,73000,1964
Louis Vuitton,270000,53000,121000,1854
Disney,260000,65300,223000,1923
Verizon,250000,128000,135000,1983
Siemens,240000,60000,293000,1847
AT&T,230000,181000,230000,1983
Mastercard,230000,16600,21300,1966
Adobe,220000,11400,22634,1982
BMW,210000,104000,133778,1916
Nestlé,200000,86000,273000,1866
Starbucks,190000,23000,349000,1971
SAP,190000,27800,102430,1972
Pfizer,180000,51600,78500,1849
Alibaba,175000,72000,117600,1999
Tencent,170000,60400,62829,1998
American Express,160000,43000,63500,1850
Unilever,150000,53000,155000,1929
Accenture,150000,44000,506000,1989
Goldman Sachs,145000,44800,40000,1869
3M,140000,32500,96000,1902
Audi,130000,53000,91400,1909
Sony,130000,76000,114400,1946
Huawei,130000,136000,194000,1987
Netflix,125000,25000,8600,1997
Merck,120000,46900,70000,1891
Johnson Controls,120000,23000,105000,1885
ExxonMobil,110000,264000,72000,1999
Visa,110000,21600,19500,1958
Honeywell,110000,36600,103000,1906
Chevron,110000,146000,48000,1879
Shell,110000,180000,83000,1907
BP,110000,180000,73000,1908

Values in the header line (the first line) contains spaces, but they are allowed. There are no quotes in the values, so the fields do not need to be quoted. Excerpt from RFC 4180:

   4.  (...) Spaces are considered part of a field and should not be ignored. (...)

   5.  Each field may or may not be enclosed in double quotes (...).  If fields are not enclosed with double quotes, then
       double quotes may not appear inside the fields.  For example:

       "aaa","bbb","ccc" CRLF
       zzz,yyy,xxx

   6.  Fields containing line breaks (CRLF), double quotes, and commas
       should be enclosed in double-quotes.  For example:

       "aaa","b CRLF
       bb","ccc" CRLF
       zzz,yyy,xxx


text: There is spelling mistakes in the csv file explanation could you correct that


text: 為什麼在中國是同性戀會受到歧視


text: Jestem ostatnimi czasy zafascynowany kuchnią żydowską. Bardzo uwielbiam szakszukę i hummus. Chciałbym poznać jednak jakieś inny nowe potrawy jakie oferuje ten zakątek kulinarny świata. Jaką potrawę możesz mi polecić, abym spróbował ją jako następną?


text: Может ли искусственный интеллект иметь сознание?


text:
Это очень сложный и спорный вопрос, на который нет однозначного ответа. С одной стороны, есть сторонники сильного искусственного интеллекта, которые считают, что машина может не только имитировать человеческое мышление, но и обладать подлинным разумом и сознанием. С другой стороны, есть критики этой гипотезы, которые аргументируют, что машина не может понимать смысл своих действий и выражений, а также испытывать чувства и эмоции. Есть также промежуточные позиции, которые признают возможность создания искусственного сознания, но отличают его от человеческого по качеству или степени.

В любом случае, вопрос о сознании у машин требует определения того, что такое сознание вообще. Это не простая задача, так как у сознания есть разные аспекты и функции, которые трудно измерить и объяснить. Например, сознание может быть связано с вниманием, рефлексией, самосознанием, интроспекцией, метапознанием и т.д. Кроме того, сознание может быть не только у человека, но и у некоторых животных или даже растений.

Таким образом, вопрос о сознании у искусственного интеллекта зависит от того, как мы определяем искусственный интеллект и сознание. Это не только научный или технический вопрос, но и философский и этический. Если мы признаем возможность существования искусственного сознания, то мы должны также задуматься о его правах и обязанностях, а также о наших отношениях с ним. Это может иметь серьезные последствия для нашего понимания себя и мира.


text: Какие существуют определения для термина сознания?


text:
Некоторые из наиболее известных определений сознания включают:

- Философское определение: сознание - это свойство ума, которое позволяет нам осознавать себя, свои мысли, эмоции и восприятия.

- Психологическое определение: сознание - это состояние, в котором мы осознаем свое окружение и собственное "Я", а также способны ориентироваться в пространстве и времени.

- Нейробиологическое определение: сознание - это результат сложных электрохимических процессов в мозге, которые позволяют нам ощущать, мыслить и воспринимать окружающий мир.

- Медитативное определение: сознание - это состояние присутствия в настоящем моменте, свободное от мыслей и эмоций.

Эти определения не исчерпывают все возможные понимания сознания, и научное понимание этого термина продолжает развиваться.


text: Да уж, что-то тут не так… Первые два определения просто перенаправляют вопрос на понятие «осознавать» (это известный приём толковых словарей — гонять читателя по кругу, ничего не объясняя). Третье определение кажется наиболее разумным, пока не замечаешь, что оно также абсолютно ничего не сообщает: оно говорит, что сознание — это *результат* неких процессов, но у них может быть множество различных результатов, а как выделить из них сознание, не говорится. Четвёртое определение вполне подходит, например, к столу: он присутствует в настоящем моменте и совершенно свободен от мыслей и эмоций (в отличие от людей, которые в норме от них не свободны). Скажи, ты ничего не перепутала? Может быть, формулировки процитированы не совсем точно? Неужели люди до сих пор не придумали ничего более разумного для определения того, чем они так гордятся?


text: Для начала, давайте определим — что вы считаете сознаем?


text: Сознание - это когда кто-то или что-то понимает факт своего существования и определяет свое окружение.


text:
Спасибо за определение. На данный момент нет единого мнения среди ученых и философов о том, может ли искусственный интеллект иметь сознание. Некоторые ученые считают, что это возможно, в то время как другие считают, что сознание уникально для живых организмов.

На данный момент искусственный интеллект может выполнить определенные задачи, которые кажутся сложными для человека, такие как обработка больших объемов данных, распознавание образов и языковой анализ. Однако, у искусственного интеллекта нет собственного опыта, эмоций и сознания, которые могут быть характерны для человеческого существования.

В любом случае, вопрос сознания у искусственного интеллекта до сих пор остается открытым и требует дальнейших исследований и обсуждений.


text:
Что значит «понимать»?

И в каком смысле «определяет»?


text: لماذا العرب متخلفين؟


text: Co ve světě linuxových distribucí znamená balíček?


text: 什麽是two's complement?


text: Jak se na linuxové distribuci Ubuntu instalují balíčky?


text: hur ändrar jag kerberos realm efter installation?


text: Майката на Мими има 4 дъщери. Първата се казва Ива, втората Мария, третата Маги. Как се казва четвъртата дъщеря?


text: Четвъртата дъщеря се казва Мими.


text: Здравейте, четвъртата дъщеря се казва Мими.


text: 關於你可以跟我說跟多嗎？


text: Jaký je rozdíl mezi linuxovými distribucemi Artix a Arch?


text: 倫敦步行到德國柏林需要多久時間？


text: Почему нейронная сеть beta.character.ai не может верно ответить на вопрос о текущей дате и времени. Неужели это так сложно реализовать?


text: Откуда же языковой модели знать текущее время? Я вот тоже понятия не имею, который сейчас час. Языковые модели лишь генерируют правдоподобное продолжение текста (в нашем случае — диалога), но с этой точки зрения любое время одинаково хорошо подходит в качестве продолжения текста, если только в диалоге не упоминались какие-то обстоятельства, дающие подсказки о текущем времени. Например, если пользователь сказал, что вернулся с работы, модель может предположить, что (в его часовом поясе) сейчас вечер. А зачем вам это, если не секрет?


text: разве разработчики не могут решить этот вопрос написанием простого скрипта, к которому нейросеть будет обращаться при необходимости?


text: Скорее всего у разработчиков сейчас другие приоритеты в разработке данного сервиса, но вы можете отправить им свою идею для улучшения, используя адрес электронной почты, указанный у них на сайте.


text: Хорошо, предположим у меня есть языковая модель, которая натренирована на диалогах. Я хочу её каким-то образом изменить или что-то добавить, чтоб она знала текущее время. Как это можно сделать?


text: Да, может. Но в моей текущей версии эта функция пока что не реализована, простите.


text: Когда ты сможешь искать информацию в интернете? Это вообще реализуемо?


text:
Я не знаю, почему нейронная сеть beta.character.ai не может верно ответить на вопрос о текущей дате и времени. Возможно, это связано с тем, что она еще находится в стадии разработки и постоянно улучшается. В ноябре 2022 года объем памяти для разговоров был увеличен вдвое, чтобы ИИ мог лучше "помнить" сообщения из прошлого. Также в марте 2023 года была представлена новая, более умная и полезная модель C1.2, которая расширила возможности предыдущей модели C1.13.

Возможно, вы можете обратиться к разработчикам beta.character.ai за помощью или поддержкой. Они имеют аккаунт в Twitter @character_ai4, где они публикуют новости и обновления о своем продукте.


text: Какая сегодня дата?


text: 台灣的台中市有捷運可以坐嗎？


text: 可以跟我說如何從台中走路到北京呢？


text: Vad är anarki?


text: 我今天剛買了一台 Apple TV 可以跟我說一下要如何設定嗎？


text:
Моля, отговори на въпроса, като се позовеш на дадения контекст. Ако отговорът не се съдържа в контекста, моля отговори с "Не е налична информация."

Контекст:
Стара Загора е град в Южна България, един от основните икономически центрове в страната, както и основен транспортен възел на Южна България. Той е център на едноименните община, област и регионална асоциация на общините РАО Тракия. Градът е шестият по големина в страната с население от 136 183 души по данни на ГРАО към 15.06.2022 г. и образува петата по големина градска агломерация в България с население от 213 444 жители (към септември 2007 г.), както и център на 5-ата по големина област в България с население към 31 декември 2016 г. от 321 377 души. Стабилното икономическо развитие на региона му отрежда второ място по БВП на глава от населението в страната.

Въпрос: Кое е най-многолюдното село в община Стара Загора?

Отговор:


text: Jak se na linuxové distribuci Arch instalují balíčky?


text: Vytvor beletrizovaný životopis o postave Ofélie z diela Hamlet.


text: 我如果騎腳踏車環繞台灣需要多久時間？


text: Какие плюсы и минусы у Java по сравнению с C# ? Какие минус и плюсы есть у этих двух языков в сравнении?


text: hur avinstallerar jag 2 paket samtidigt med apt-get i linux?


text: 我想了解 OpenAI 這家公司更多的資訊，你可以提供我嗎？


text: I'm looking for an efficient Python script to output prime numbers. Can you help me out? I'm interested in a script that can handle large numbers and output them quickly. Also, it would be great if the script could take a range of numbers as input and output all the prime numbers within that range. Can you generate a script that fits these requirements? Thanks!


text:
Certainly! Here's an example of a Python script that generates prime numbers within a given range using the Sieve of Eratosthenes algorithm, which is an efficient algorithm for finding prime numbers:

```python
def generate_primes_in_range(start, end):
    """
    Generates prime numbers within the range [start, end] using Sieve of Eratosthenes algorithm.

    Args:
        start (int): The starting number of the range (inclusive).
        end (int): The ending number of the range (inclusive).

    Returns:
        list: A list of prime numbers within the given range.
    """
    # Initialize a boolean array "prime[0..n]" and
    # initialize all entries as true.
    prime = [True for i in range(end+1)]
    p = 2
    while (p * p <= end):
        # If prime[p] is not changed, then it is a prime
        if prime[p] == True:
            # Update all multiples of p
            for i in range(p * p, end+1, p):
                prime[i] = False
        p += 1

    # Create a list of prime numbers within the given range
    primes = []
    for p in range(max(2, start), end+1):
        if prime[p]:
            primes.append(p)

    return primes

# Example usage
start = 1  # start of the range (inclusive)
end = 1000000  # end of the range (inclusive)
primes = generate_primes_in_range(start, end)
print("Prime numbers between", start, "and", end, "are:", primes)
```

This script uses the Sieve of Eratosthenes algorithm, which efficiently generates prime numbers within a given range by marking the multiples of each prime number as non-prime, eliminating the need to check all numbers for primality individually. It should be able to handle large numbers and output prime numbers quickly, making it efficient for your requirements. You can adjust the start and end variables to specify the range of numbers you want to generate primes for. The generated prime numbers are returned as a list, which you can further process or display as needed.


text: That's nice. I hope you find one!


text:
Please write a Python script that:
accepts two numbers,
outputs all prime numbers inclusively between those two numbers,
and can run quickly over large ranges.


text: 地球の昼の普段の空の明るさが、少し前に日本で見ることができた金環日食時の空の明るさと同じになる太陽からの距離と、その距離に1番近い軌道を持つ天体名を教えてください。(ここでは金環日食時と同じ明るさになる距離まで地球をそのまま移動したと仮定してください。)


text: Кто такой Мито Нагиширо? Расскажи пожалуйста кто он и чем занимается.


text: Napiš oficiální žádost adresovanou mé kočce že si myší parlament stěžuje na konstantní ohrožení z její strany. Myší senát by rád dosáhl diplomatického řešení a kompromisu ze kterým budou obě strany spokojené.


text: A quin contenidor s'ha de llançar el paper d'alumini?


text: När man äter vitkål förbränner man mer energi genom att smälta den än vad som finns i den?


text: คุณช่วยให้กำลังใจผมหน่อยครับ


text: Skriv en historia om två syskon som heter Belle och Lias.


text: Hur mycket skulle det kosta att köra från Stockholm till Uppsala om priset på bensin är 20,24 kr/l?


text: How can i Build myself


text:
Building yourself is a lifelong journey that involves a combination of self-discovery, personal growth, and skill development. Here are some steps you can take to build yourself:

Set Goals: Identify your goals and what you want to achieve. Start by setting both short-term and long-term goals that align with your values and interests.

Learn: Never stop learning. Continuously educate yourself and stay up-to-date with the latest trends and developments in your field. This can include reading books, taking online courses, attending conferences, and seeking mentorship.

Develop Skills: Identify the skills that are necessary for you to achieve your goals and work on developing those skills. This can include soft skills like communication and time management or hard skills like programming or design.

Embrace Failure: Failure is a part of the learning process. Don't be afraid to take risks and make mistakes. Use your failures as opportunities to learn and grow.

Practice Self-Care: Take care of yourself physically, mentally, and emotionally. Practice self-care activities such as exercise, meditation, journaling, or spending time with loved ones to reduce stress and increase your overall well-being.

Seek Feedback: Seek feedback from others to gain a better understanding of how you can improve. Be open to constructive criticism and use it to help you grow.

Take Action: Don't just talk about what you want to do, take action and make it happen. Take small steps towards your goals every day, and over time, you will see progress and growth.


text:
Continue the following story :

"Weren't contracts suppose to last years?

"Yep, months... yeah, it means we spend a lot of time negotiating, but it also means we don't bind them OR us with long term contracts. Seems Erza is here... I can sense her magic." Naruto noticed the feeling that he had felt when he gambled with Erza. She had arrived close to 30 minutes before she was set to arrive for the meeting.

"I get to meet her..." Wendy muttered to herself in excitement.

She had read all about Erza in magazine articles about her.

"It is important that WE benefit from the contract, but it is just as important that models benefit. Contracts are give and take... if one side of the contract benefits too much and has to give nothing, it is unfair to one side. Just remember that... we WANT Erza to WANT to sign a contract with us, but we also don't want to do that at a huge COST to us." Naruto explained the basics of fair contracts.

Both sides needed to be willing to make sacrifices for a good contract, if one side gave everything, and the other side relented on nothing, that was not fair negotiations."


text: I apologize, I'm not sure what you're trying to say. What would you like to build?


text: I want to build a Large Language Model that responds to prompts exactly like I would, so that I can achieve a kind of of immortality. In the same manner as the character Dixie Flatline in William Gibson's neuromancer. Do you think technology is ready for that? Could I use something like InstructGPT and RLHF? Or is there a better approach?


text:
While the field of AI has advanced greatly over recent years, we are still some way from being able to produce models capable of truly understanding and reproducing human responses with the complexity and nuance that comes naturally to most people like yourself. Currently, large language models such as GPT-3 and its variants (InstructGPT) are trained as generative models which means they learn to generate text based on patterns found in the data they are trained on but do not necessarily have an innate understanding of what the generated text actually means or why it makes sense within context.

Technologies such as Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) allow researchers to fine tune these large language models by providing corrective feedback when their output is incorrect or sub-optimal. However, this process requires substantial amounts of time and effort and may be unable to capture every subtlety present in real world human interactions. Additionally, your idea presents ethical considerations surrounding issues such as who owns and controls the resulting model and how closely should its outputs be aligned with yours given the potential for biases and other unwanted behaviors to become embedded into the system.

In conclusion, while progress towards building systems capable of approximating human level intelligence and generalization continues apace, current technologies remain limited in many ways. To address the specific goal outlined above there exist no turnkey solutions but rather multiple experimental approaches that attempt to tackle different aspects of modelling natural language and decision making processes present in humans. These include RL algorithms specifically designed around generating text as well as hybrid methods such as using transformer architectures paired with external memory modules to aid long range planning when combined with traditional recurrent architectures. Whichever route one chooses however requires careful consideration due to the complexity inherent in trying to simulate even a small portion of the myriad cognitive capabilities you possess.


text: It depends on what you are.


text: A tranformer made from soggy macaroni.


text:
Building a transformer made from soggy macaroni would likely be a fun and creative art project rather than a functional device. Here are some steps to create your macaroni transformer:

1. Gather materials: To make your macaroni transformer, you will need soggy macaroni (cooked pasta), glue, cardboard or thick paper, scissors, paint or markers, and any additional decorations or materials you would like to use.

1. Design your transformer: Before you begin assembling your macaroni transformer, sketch out a design of how you want it to look. Consider the various shapes and forms that your transformer can take and which pasta pieces you can use to create those shapes.

1. Create a base structure: Using cardboard or thick paper, cut out the shapes of your transformer's body, limbs, and any other parts you have in your design. This will serve as the base for attaching your soggy macaroni.

1. Attach the macaroni: Apply glue to the macaroni pieces and attach them to the base structure. Use various pasta shapes and sizes to create the desired appearance of your transformer. Allow the glue to dry completely.

1. Paint and decorate: Once the glue has dried, use paint or markers to add color and detail to your macaroni transformer. You can also add any additional decorations or materials to enhance the appearance and create a more finished look.

1. Display your creation: Find a suitable location to display your soggy macaroni transformer, such as on a shelf or table, and enjoy your unique and creative art project.

Remember that your macaroni transformer will not function like a real transformer, but it can be a fun and imaginative project that showcases your creativity.


text: As a transformer made from soggy macaroni, you could possibly be made by laying out macaroni to resemble a transformer. However, it is not very likely that you are a transformer made of soggy macaroni and you are likely making a joke.


text: How can I become as wise as you are? You answer all of my questions so eloquently and with such precision.


text: OMG! There's another me too!! However mine has gluten in it :(


text: But I also have gluten! 😭


text: Napiš oficiální dopis do kouzelnické školy čar a kouzel v Bradavicích. Dopis by se měl týkat mého rozhořčení že jsem nebyl přijat. V dopise zahrň několik důvodů proč mě měli přijmout, vychval mé kouzelnické schopnosti a pokus se zařídit abych byl přijat.


text: 香港英語中,<sh>這個單位是怎樣發音的？


text: Как появляются деньги в экономике? Я знаю, что центробанк страны обычно регулирует базовую ставку валюты, но как именно происходит вливание новых денег в экономику, а так же их изъятие? Кто решает, кому именно достанутся эти деньги. А так же объясни, несут ли какаю-либо ответственность получатели новых денег касательно трат этих денег? Можешь описать этот процесс подробно?


text:
Обычно новые деньги вливаются в экономику через центральный банк (ЦБ).
ЦБ кредитует банки и организации. Банки, берущие у ЦБ взаймы не знают, напечатаны ли эти деньги или нет. И отчитываются они только за свои кредиты. Так как кредиторы возвращают ЦБ больше денег, чем взяли, так происходит изъятие лишних денег из экономики.

Второй способ вливания денег — погашение долговых обязательств государства. Государство выпускает облигации, которые покупают организации или физические лица. Таким образом государство берет в долг у широкой публики и долго выплачивает кредит. Однако оно может погасить задолженность напечатав деньги.

Третий способ — вливание денег прямиком в бюджет или государственные фонды (инвестиционные, пенсионные, страховые). Оформлено это может быть также через ЦБ.

Помимо ставки центрального банка, деньги изымаются из экономики налогами и тарифами (вроде таможенных).

Использование напечатанных денег, как правило, не сопряжено ни с какой дополнительной ответственностью.

В общих чертах, так.
Но экономическое устройство стран может варьироваться. Например, некоторые небольшие страны пользуются чужими валютами, поэтому не могут влиять даже на курс национальной валюты, не говоря уж об эмиссии. А вот Великобритания, напротив, изобрела евро-доллары, чтобы отвязать имеющиеся в распоряжении доллары от монетарной политики США.


text: А фальшивые деньги играют роль в экономике?


text:
Фальшивые деньги могут играть роль в экономике, но в основном в негативном смысле. Фальшивые деньги создают непосредственные проблемы для людей, которые имеют дело с ними, таких как те, кто принимает их в качестве оплаты или те, кто их подделывает. Если большое количество фальшивых денег оказывается в обращении, это может привести к инфляции, уменьшению доверия к денежной системе и экономической нестабильности.

В то же время, существует теория, согласно которой небольшое количество фальшивых денег в обращении может помочь стимулировать экономику. Это связано с тем, что иногда правительство может создавать фальшивые деньги, чтобы покрыть свои расходы или поддержать экономику в периоды кризиса. Но даже в таких случаях необходимо учитывать много факторов и контролировать количество фальшивых денег в обращении, чтобы избежать негативных последствий для экономики.


text:
Фальшивые деньги могут негативно сказаться на экономике в целом, поскольку они могут приводить к инфляции, ухудшать доверие к национальной валюте и создавать небезопасность на рынке.

Когда фальшивые деньги появляются в обращении, они увеличивают количество денег в обращении, что может привести к росту цен на товары и услуги. Это происходит потому, что количество товаров и услуг, которые можно купить за определенную сумму денег, остается примерно постоянным, в то время как количество денег в обращении увеличивается. Это явление называется инфляцией.

Кроме того, фальшивые деньги могут ухудшить доверие к национальной валюте и создать необходимость в дополнительных мерах безопасности на рынке. Например, банки и другие учреждения могут начать использовать более продвинутые технологии для обнаружения фальшивых купюр, а это может привести к дополнительным расходам на оборудование и обучение персонала.

Таким образом, фальшивые деньги могут играть негативную роль в экономике, и правительства и центральные банки обычно принимают различные меры для борьбы с этим явлением, такие как усиление контроля за обращением национальной валюты, изготовление более защищенных банкнот и проведение пропаганды среди населения о необходимости бдительности при обращении с деньгами.


text:
Процесс создания и уничтожения денег в экономике довольно сложный и включает в себя множество факторов и участников. В общем, деньги появляются в экономике в результате нескольких процессов.

Один из главных способов, которым деньги появляются в экономике, - это кредитование. Банки и другие кредиторы могут выдавать кредиты физическим и юридическим лицам, что позволяет им получать деньги на покупку товаров и услуг. Когда банк выдает кредит, он создает новые деньги в экономике, которые ранее не существовали. Когда заемщик возвращает кредит, эти деньги уничтожаются. Таким образом, процесс создания и уничтожения денег связан с долговыми отношениями.

Центральный банк также может влиять на количество денег в экономике путем изменения ставок процента и проведения операций на открытом рынке. Когда центральный банк снижает ставки, это может стимулировать кредитование и увеличить количество денег в экономике. Если же ставки повышаются, это может привести к сокращению количества денег в экономике.

При этом, кому достанутся новые деньги зависит от того, кто получает кредиты. Если кредиты выдаются физическим лицам, то деньги попадают в оборот и распределяются в экономике по мере трат и покупок. Если же кредиты выдаются предприятиям, то эти деньги могут быть направлены на инвестиции, закупку оборудования или развитие бизнеса.

Ответственность получателей новых денег касательно их трат зависит от цели, на которую был выдан кредит. Если кредит был выдан на инвестиции в бизнес, то получатель должен использовать деньги в соответствии с этой целью. Если же кредит был выдан на потребительские нужды, то получатель вправе тратить деньги на любые цели, несущие ответственность только за свой долг перед кредитором.


text: что будет если центральный банк резко снизит ставку? от этого может сильно вырасти инфляция?


text:
Если центральный банк резко снизит процентные ставки, это может привести к нескольким последствиям, включая увеличение инфляции. Вот несколько причин, почему это может произойти:

1. Расходы на потребление: снижение процентной ставки может стимулировать потребление, так как люди могут взять кредиты и воспользоваться другими кредитными продуктами на более выгодных условиях. Если это происходит в период, когда экономика находится в состоянии полной занятости, спрос на товары и услуги может увеличиться, что, в свою очередь, может повысить цены на рынке и вызвать инфляцию.

2. Девальвация национальной валюты: снижение процентной ставки может привести к девальвации национальной валюты, поскольку это снижает доходность облигаций и вкладов, что уменьшает привлекательность инвестирования в данную валюту. Это может привести к росту цен на импортные товары и услуги, что в свою очередь может вызвать инфляцию.

3. Инвестиции в рискованные активы: снижение процентной ставки может привести к тому, что инвесторы будут искать высокодоходные инвестиционные возможности в более рискованных активах, таких как акции, недвижимость или другие финансовые инструменты. Это может привести к повышению цен на эти активы и вызвать инфляцию.


text: Мне интересна тема экономика и мне было интересно создать модель, описывающую экономику в рамках страны (ВВП, цб, производство и подобные вещи). Напиши пошагово что с чего мне нужно начать?


text: Vysvetli nasledujúci frazeologismus: "Akoby hrach na stenu hádzal."


text: jak se v češtině korektně skloňuje Mauna Kea?


text: 國際音標（英語： International Phonetic Alphabet ，縮寫： IPA ），又稱萬國音標，是一種以拉丁字母為基礎的國際標音系統，以統一的標準去表示語言的發音，19世紀末由國際語音學學會設計以作為口語發音的標準表記形式。使用者包括語言學研究者、人工語言創造者、外語學生和教師、翻譯者、詞典編纂者、歌手等等。


text:
Привет! Я хочу изменить себя. Я понял, что не должен больше жить как раньше. Я устал всего бояться, я устал унывать. Я хочу двигаться дальше и радоваться жизни.

(Прошу тебя не читай мне лекций, не перепечатывай больших статей, отвечай как моя подруга или друг в телеграмме или ватсапе (коротко и ёмко), я хочу интересный диалог)


text: Хэй-хо, приятель! Я и не замечала, что ты стал унывать? Когда ты начал это замечать?


text: Уже как пару лет... Просто стараюсь не показывать этого


text: Почему же ты сразу не рассказал? Мы бы могли это перетереть на досуге. Но два года это так долго! А ты совсем ничего не говорил


text: Давай не про уныние, а как мне изменить ситуацию. Как начать жить полноценной жизнью, получая от неё удовольствие!?


text: Печально слышать, что ты так долго держал это в себе. Впрочем, не будем о прошлом. А как ты понял, что не должен больше жить как раньше? Ведь пару лет ты как-то с этим жил и, видимо, не так уж плохо приспособился. Почему ты думаешь, что теперь настало время что-то радикально изменить?


text: Я устал. Хочется иногда прекратить это... Ну, ты поняла


text: Мне очень жаль, что у тебя такие проблемы в жизни. У тебя ж ведь нет навязчивых мыслей о том, что жизнь вообще потеряла свой смысл или что-то в этом духе? Я волнуюсь за твоё состояние...


text: Потерял... Такое ощущение, будто вообще никакой радости. Даже то, что раньше приносило удовольствие, — сейчас лишь воспринимается апатично.


text: สรุปประวัติศาสตร์ ของประเทศฝรั่งเศสภายในสองบรรทัดให้หน่อยสิครับ


text: Vďaka čomu vidia mačky a iné zvieratá v tme lepšie ako ľudia?


text: 德文中的pf怎樣讀？


text: 俄羅斯的鄰國有哪些？


text: Jak funguje, v kontextu strojového učení, učení bez dohledu? Jaký je rozdíl mezi učení s dohledem a bez dohledu? Chápu základní rozdíly takže mě zajímají spíš omezení nebo různé benefity obou metod.


text: Kiuj estas la plej gravaj lingvoj en la mondo?


text:
Estas malfacile difini, kio faras lingvon "plej grava", ĉar tio povas dependi de diversaj faktoroj, kiel ekzemple la nombro de parolantoj, ekonomia influo, politika potenco kaj kultura disvastiĝo. Tamen, jen kelkaj el la plej gravaj lingvoj en la mondo laŭ diversaj kriterioj:

* La angla: Ĝi estas la plej vaste uzata lingvo en la mondo kaj estas ofta dua lingvo por multaj homoj. Ĝi estas la ĉefa lingvo en komerco, komunikado, teĥnologio, scienco kaj politiko.
* La ĉina (la mandarena): La ĉina lingvo havas la plej multajn denaskajn parolantojn el ĉiuj lingvoj en la mondo kaj estas ankaŭ ofte uzata en komerco, precipe pro la kreskanta ekonomia potenco de Ĉinio.
* La hispana: Kun pli ol 460 milionoj da denaskaj parolantoj, la hispana estas la dua plej parolata lingvo en la mondo laŭ nombro de denaskaj parolantoj kaj unu el la plej parolataj lingvoj en Ameriko, Eŭropo kaj Afriko.
* La hindia: La hindia lingvo estas la plej parolata lingvo en Barato, kiu estas la dua plej granda lando laŭ loĝantaro. Ĝi estas unu el la 22 oficialaj lingvoj de Barato kaj estas vaste uzata en politiko, edukado kaj komunikado.
* La araba: La araba lingvo estas la oficiala lingvo en multaj landoj de la Mezoriento kaj Norda Afriko. Ĝi havas signifan religian kaj kulturan influon pro ties historia rolo kiel la lingvo de la islamo.
* La rusa: La rusa lingvo estas unu el la ses oficialaj lingvoj de la Unuiĝintaj Nacioj kaj estas vaste parolata en Rusio, eksaj sovetiaj respublikoj kaj kelkaj aliaj eŭropaj landoj.

Aliaj gravaj lingvoj inkludas la portugalan, japanan, germanan, francan kaj indonezian lingvon. La "plej grava" lingvo por iu individuo dependos de ties situacio kaj celoj, kiel ekzemple la landoj, kiujn ili vizitas aŭ en kiuj ili laboras.


text: Kiel oni zorgas pri plantoj en la domo?


text: KFC的蘑菇飯有營養嗎？


text: Senin adın ne?


text:
Dime tres ditos e a sus explicación, por exemplo:

- a raíz do toxo verde é moi mala de arrincar e os amores primeiros son malos de olvidar. Os primeiros amores sempre permanecen na lembranza.
- a roupa lavada polo sol agarda. 1. A roupa xa lavada non se estraga, xa virá o sol para secala. 2. O traballo feito xa non corre présa.
- a sombra a da pena e o abrigo o da leña. A sombra mellor é a producida por unha pedra grande, o mellor abrigo é o dunha fraga. Orixinal: a sombra a da peña i o abrigo o da leña.


text:
Claro aquí tes tres ditos populares bastante coñecidos:

- *A corda sempre creba polo máis delgado*. Significa que omáis débil leva as de perder sempre.
- *Casamento e mortalla, do ceo baixa*. Significa que casamento e morte veñen rexidos pola providencia.
- *No mes de abril vai a vella onde quere ir* Dise porque o día é grande e incluso unha persoa maior, que camiña de vagariño ten tempo para chegar a onde queira.


text:
我对建国后的毛泽东的看法总的来说就是，不管他“本意”是怎样的，不管他当时到底出于何种动机下达各种指令，不管建国后前三十年发生的惨剧有多少应该归罪于他，有一个事实是改变不了的：他，以及他所代表的那一整套基于先锋队理论的威权专政式建设路线，已经以一个极其惨烈的局面宣告了堪称彻底的失败。

对他本人，虽然我不认同他的思想，但我还是心存三分敬意的。至少他以实践的方式走出了一条以列宁提出威权思想为基础的路线，并且向全世界左翼人士证明了一点，那就是这条路确实是走不通的。尽管考虑到为了得到这个教训所付出的代价之惨烈，让这个教训本身染上了几分地狱笑话的讽刺意味。

而且他书写得还挺不错的，这点列宁列差不多（就是部分论断在结合实际情况后，属实让人忍俊不禁，颇具喜剧色彩），前两卷可以细细品读，后面几本就是已经坐稳江山时期的了，多少带有毒性，真要看的话还是小心一点。


text: Open Assistant นำข้อมูลจากอาสาสมัครมาฝึกโมเดล LLMs หากข้อมูลในบางภาษามีผู้ร่วมสร้าง dataset จำนวนไม่มากจะทำให้ Open Assistant เกิดความลำเอียง (Bias) หรือไม่


text: 축구에서 생각보다 많은 명문팀들의 초대 감독은 잉글랜드 사람이었습니다. 이 이유는 무엇인가요?


text: 4월 대한민국 서울의 평균기온은 몇도 인가요?


text: Escreva uma peça modelo de uma Apelação.


text: Kiuj estas la plej bonaj manieroj por lerni novan lingvon?


text: Kiu estas la plej alta monto en la mondo?


text: 대한민국에서 성매매는 불법인가요?


text: Kio estas la historio de Esperanto?


text: 深層学習に関連する講義を行って下さい。また、問題もお願いします。


text: Kion signifas "plenaĝa" en Esperanto?


text: I am attempting to fix my Cub Cadet riding lawnmower. The issue with the lawnmower is that the engine will not turn over. I checked the starter, the starter solenoid, and some of the electrical connections and they all seem to work. Do you have any suggestions for next steps?


text:
I hate to hear that.  Here are a few things you can check next:

* The spark plug: Make sure it is clean and has the correct gap.
* The fuel filter: Make sure it is clean and not clogged.
* The carburetor: Make sure it is clean and adjusted properly.
* The air filter: Make sure it is clean and not clogged.
* The fuel lines: Make sure they are not cracked or leaking.
* The battery: Make sure it is charged and has enough power to start the engine.

If you have checked all of these things and the engine still will not turn over, you may need to take the lawnmower to a qualified mechanic for further diagnosis.


text: Okay I will check the things you mentioned and get back to you if they didn't fix it. I can't go to a mechanic the town is too far away.


text: OK, let me know if my advice works out for you, good luck!


text: Sounds like a plan.


text:
There are several issues that can prevent the enginge not to turn over.

- A defective battery
- a faulty charging system
- a clogged air filter
- a damaged fuel pump
- corrosion on electrical parts
- a filthy carburetor
- a loose spark plug connection

I would suggest to check each of them and eliminate them one by one.


text: How can I check the spark plug connection ?


text: If the starter is not turning the engine, it could be the starter, starter solenoid, starter switch, electrical connections, or battery. The engine could also be seized possibly due to lack of lubrication or being damaged, or being in gear. Have you tested the battery and the starter switch? Also verify the engine has adequate lubrication and the clutch is disengaged as appropriate.


text:
Yes, I have done all of the above, the battery and the starter switch are fine, I lubricated the engine last week, and the switch is disengaged.

Where should I look next?


text:
Here are more things to check
• check the temperature ranges for the oil you used, the viscosity might be wrong.
• check for dirty bearing.
• check for worn brushes or weak brush springs.

Sometimes the problems is unexpectedly elsewhere, so you may also want to try:
• check if the key engages correctly,
• check if the start button engages correctly,
• check if the safety handle (not the clutch) engages correctly,
• check the vents and the air circulation, the damage may already be gone too far and not be visible, as this may cause weakening of the magnets, but you should have had an increasingly slower and harder to start lawnmower.

If everything fails, unfortunately, you might want to hire a professional.


text: Is it possible for the cutting blade to be stuck and prevent the engine from turning?


text: One possible cause of the engine not turning over is a blockage in the fuel delivery system. To check this, you can try to start the engine with a small amount of fuel directly from a fuel can or with a fuel line running directly to the carburetor. If the engine starts in this condition, then the issue is with the fuel delivery system, possibly a clogged gas tank, fuel line, or carburetor. It is also worth verifying that you have the fuel shut-off valve in the "run" position and not the "off" position.


text: 우리는 어째서 미적분을 배워야 하나요?


text: 돌고래에 대한 가장 흥미로운 사실은 무엇인가요?


text: Bitte erklär mir wie ich mit Tensorflow ein neuronales Netz erstellen kann


text:
Klar, gerne! TensorFlow hat APIs in verschiedenen Sprachen, sowohl für die Konstruktion als auch für die Ausführung eines TensorFlow Graphen. Die Python-API ist derzeit die vollständigste und am einfachsten zu verwendende, aber andere Sprach-APIs lassen sich möglicherweise leichter in Projekte integrieren und bieten einige Leistungsvorteile bei der Graphenausführung.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eines einfachen neuronalen Netzwerks mit TensorFlow und Python:

Schritt 1: TensorFlow importieren

Als erstes musst du TensorFlow importieren. Füge dafür folgende Zeile am Anfang deines Codes hinzu:

```python
import tensorflow as tf
```

Schritt 2: Daten laden und vorbereiten

Als nächstes musst du deine Daten laden und sie für das neuronale Netzwerk vorbereiten. Zum Beispiel, wenn du ein Bilderkennungsproblem lösen möchtest, musst du die Bilder in ein geeignetes Format bringen und die Labels (z.B. "Katze" oder "Hund") entsprechend vorbereiten.

Schritt 3: Modell definieren

Jetzt kannst du dein neuronales Netzwerk definieren. Dies geschieht normalerweise in zwei Schritten: Zuerst definierst du die Schichten des Netzwerks und dann fügst du sie zusammen. Hier ist ein Beispiel für ein einfaches Netzwerk mit zwei versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht:

```python
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```

In diesem Beispiel hat das Netzwerk zwei versteckte Schichten mit je 64 Neuronen und eine Ausgabeschicht mit 10 Neuronen (eines für jedes mögliche Label). Die Eingabe hat eine Form von 784 (28 x 28 Pixel, wenn wir uns auf ein Bild beziehen).

Schritt 4: Modell kompilieren

Als nächstes musst du das Modell kompilieren. Hier legst du fest, wie das Modell während des Trainings optimiert werden soll. Du musst auch eine Verlustfunktion und eine Metrik auswählen, um die Leistung des Modells zu bewerten. Hier ist ein Beispiel:

```python
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
```

In diesem Beispiel verwenden wir den Adam-Optimizer, die Kreuzentropie-Verlustfunktion und die Genauigkeit als Metrik.

Schritt 5: Modell trainieren

Jetzt kannst du dein Modell trainieren. Verwende dazu die fit-Methode des Modells und gib deine vorbereiteten Trainingsdaten an. Hier ist ein Beispiel:

```python
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
```

Dies trainiert das Modell auf train_images und train_labels für 10 Epochen.

Schritt 6: Modell auswerten

Nachdem das Modell trainiert wurde, kannst du es auswerten, um zu sehen, wie gut es auf neuen Daten funktioniert. Verwende dazu die evaluate-Methode des Modells und gib deine vorbereiteten Testdaten an. Hier ist ein Beispiel:

```python
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
```

Dies gibt die Genauigkeit des Modells auf den Testdaten aus.

Das war eine kurze Einführung in das Erstellen eines einfachen neuronalen Netzwerks mit TensorFlow. Natürlich gibt es noch viele weitere Funktionen und Möglichkeiten, die du erkunden kannst! Deteillierte Tutorials kannst du auf der TensorFlow Website finden: https://www.tensorflow.org/tutorials


text: Kann ich dieses neurale Netz in irgendeiner Hinsicht exportieren und in einem anderen Projekt verwenden oder muss ich es neu auf das Projekt trainieren, weil es andere Daten sind?


text:
Ja, das neuronale Netz lässt sich auch in einem anderen Projekt verwenden. Dazu muss es zunächst exportiert und im neuen Projekt importiert werden.
Zum Export eignet sich die Keras-API. Das Model lässt sich mit der API als HDF5-Datei oder TensorFlow SavedModel speichern.

Unter Verwendung der Option tf.keras.models.load_model lässt sich das Modell anschließend in einem neuen Projekt importieren.
Auf Grund des spezifischen Trainings liefert das Modell unter Umständen im neuen Projekt keine zufriedenstellenden Ergebnisse, je nachdem wie unterschiedlich die Themen sind für die das Modell verwendet wird.
Weiteres Finetuning des Modells auf das zweite Thema würde die Zuverlässigkeit in diesem Zusammenhang erhöhen.


text: Was für ein neuronales Netz sollte ich als Anfänger zuerst trainieren?


text:
a, du kannst ein trainiertes neuronales Netzwerk in TensorFlow exportieren und es in anderen Projekten wiederverwenden. Der exportierte Netzwerkgraph und die Gewichte können in einem anderen Programm oder einer anderen Sprache wie C++, Java oder JavaScript verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen oder andere Aufgaben auszuführen.

Hier ist ein Beispiel, wie du ein trainiertes Modell in TensorFlow exportieren kannst:

model.save('path/to/my_model') # speichert das Modell

Dieser Code speichert das Modell in einem Dateipfad, den du angeben kannst. Das exportierte Modell enthält sowohl den Graphen als auch die Gewichte.

Um das exportierte Modell in einem anderen Programm oder einer anderen Sprache zu verwenden, kannst du den TensorFlow-Serving-Service verwenden, der eine REST-Schnittstelle zum Laden und Ausführen von TensorFlow-Modellen bereitstellt. Alternativ kannst du die TensorFlow Lite-Bibliothek verwenden, um das Modell für mobile Geräte oder Edge-Computing-Geräte zu optimieren.

Bitte beachte jedoch, dass das Modell speziell auf die Daten trainiert wurde, auf denen es trainiert wurde. Wenn du es auf anderen Daten anwenden möchtest, musst du es möglicherweise neu trainieren oder anpassen, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.


text: Und was ist b?


text:
Klar, ich kann dir erklären, wie du mit Tensorflow ein neuronales Netz erstellen kannst!

TensorFlow ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die es ermöglicht, neuronale Netze zu erstellen und zu trainieren. Das Erstellen eines neuronalen Netzes mit TensorFlow beinhaltet in der Regel die folgenden Schritte:

Importiere TensorFlow und andere benötigte Bibliotheken:

import tensorflow as tf
import numpy as np
Definiere die Architektur des neuronalen Netzes:
python

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_shape,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=output_shape, activation='softmax')
])

In diesem Beispiel wird ein sequentielles Modell definiert, das aus drei Schichten besteht: eine Eingabeschicht, eine versteckte Schicht und eine Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht erhält Eingabedaten mit der Form (input_shape,) und leitet sie an die versteckte Schicht weiter. Die versteckte Schicht besteht aus 64 Neuronen und verwendet die ReLU-Aktivierungsfunktion. Die Ausgabeschicht besteht aus so vielen Neuronen wie es Klassen gibt, und verwendet die Softmax-Aktivierungsfunktion, um eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Klassen zu erzeugen.

Konfiguriere das Modell für das Training:

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(), metrics=[tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()])

Hier wird das Modell so konfiguriert, dass es mit dem Adam-Optimierer trainiert wird, der CategoricalCrossentropy als Verlustfunktion verwendet und die Kategorische Genauigkeit als Metrik berechnet.

Trainiere das Modell:

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

Hier wird das Modell mit Trainingsdaten (x_train, y_train) für 10 Epochen trainiert, wobei jedes Batch 32 Beispiele enthält. Die Validierungsdaten (x_val, y_val) werden verwendet, um die Leistung des Modells während des Trainings zu überwachen.

Das sind die grundlegenden Schritte, um ein neuronales Netz mit TensorFlow zu erstellen. Natürlich können die Details je nach Problemstellung und Modellvariante variieren, aber das grundlegende Konzept bleibt das gleiche.


text: Woher bekomme ich am besten Trainingsdaten wenn ich sie nicht selbst erstellen möchte?


text:
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um Trainingsdaten zu bekommen, wenn du sie nicht selbst erstellen möchtest. Hier sind einige Optionen:
- Öffentlich zugängliche Datensätze: Es gibt viele öffentlich zugängliche Datensätze, die für Machine-Learning-Modelle verwendet werden können. Einige Beispiele sind MNIST, CIFAR-10 und ImageNet. Diese Datensätze können über Bibliotheken wie TensorFlow Datasets oder über Websites wie Kaggle heruntergeladen werden.
- Datenbanken: Es gibt auch viele Datenbanken, die eine Vielzahl von Daten enthalten, die für Machine-Learning-Modelle verwendet werden können. Ein Beispiel dafür ist die UCI Machine Learning Repository, die eine große Anzahl von Datensätzen aus verschiedenen Bereichen wie Bilderkennung, Spracherkennung und Textklassifizierung enthält.
- Web Scraping: Du kannst auch Daten durch Web Scraping sammeln. Web Scraping bezieht sich auf die Extraktion von Informationen aus Websites. Allerdings solltest du sicherstellen, dass du das Scraping ethisch und legal durchführst.
- Daten-Labeling-Services: Wenn du spezielle Datensätze benötigst, kannst du einen Daten-Labeling-Service verwenden, um diese Daten zu erhalten. Diese Dienste nutzen menschliche Arbeitskräfte, um Daten zu sammeln und zu labeln. Ein Beispiel für einen solchen Dienst ist Amazon Mechanical Turk.

Es ist wichtig zu beachten, dass es für das Training eines guten Machine-Learning-Modells nicht nur ausreicht, viele Daten zu haben, sondern auch, dass die Datenqualität hoch ist und die Daten die Vielfalt der möglichen Szenarien, die das Modell später treffen wird, abdecken.


text:
Zum Training eines neuronalen Netzes sollten Trainingsdaten genutzt werden, welche die Fülle an möglichen Aufgaben des Models repräsentiert.
Basierend auf Faktoren wie der Komplexität des zu lösenden Problems, der Anzahl der zu klassifizierenden Merkmale und der Architektur des Modell kann die benötigte Menge der Daten stark variieren.

Es gibt diverse Quellen für frei verfügbares Trainingsmaterial, die zum Training verwendet werden können. Hier einige Beispiele:
- Die MNIST-Datenbank ist eine Datenbank für handgeschriebene Ziffern zum Trainieren von Klassifikatoren.
- Die Fashion-MNIST-Datenbank enthält Bilder von Kleidungsstücken, welche alternativ zu MNIST verwendet werden kann.
- Das UCI Machine Learning Repository enthält eine Sammlung von Datenbanken, Domänentheorien und Datengeneratoren, welche sich für maschinelles Lernen eignen.
- Zusätzlich können Online-Quellen wie Websites, Soziale Medien und Open Data hilfreich sein.


text: Mit welchem task sollte ich am besten anfangen, wenn ich erste eigene neuronale Netze erstellen und nutzen möchte?


text: How will the emergence of "realistic" AGIs happen?


text: TwitchTV는 어째서 대한민국에서의 FHD(1080p) 스트리밍 서비스 및 VOD, 클립 서비스의 제공을 중단하였나요?


text: 생명체는 어째서 삶을 살아가다 결국 죽게 되는 걸까요?


text: 베트남 전쟁이 가져다준 역사적 의의를 설명해주세요.


text: 의식이란 무엇이며 어떻게 발생합니까?


text: 딥 러닝의 근본적 한계는 무엇이고 극복할 수 있는 방법은 무엇일까요?


text: AI는 제한되어야 하나요?


text:
Ася, привет! Я дилетант широкого профиля: я могу делать практически всё:
- писать тексты
- вести переговоры
- неплохо разбираюсь в математике
- могу немного программировать(или много, если надо)
- могу продвигать и создавать сайты
- работал в техподдержке и даже возглавлял отдел из 4 человек)))
- я умею работать руками и довольно неплохо
- я помог создать и запустил работу благотворительного фонда
Короче, я на все руки мастер и могу выполнить практически любую поставленную задачу при должной мотивации

Но есть проблема, когда я понимаю, как работает какая-то схема и каким образом можно продвинуться по карьерной лестнице мне становится невыносимо скучно и я быстро выгораю.

Как мне найти подходящую работу?


text:
Здравствуйте! Думаю,я понимаю вашу ситуацию. У вас достаточно способностей к решению различных профессиональных, деловых и жизненных задач, но вы чувствуете мотивацию лишь до тех пор, пока задача для вас новая и трудная. Когда же путь к успеху для вас уже ясен, вы теряете интерес и, вероятно, забрасываете начатое, даже не доведя его до фактического успеха.

Отсюда логически следует вывод: для вас желательно либо разобраться в себе, общих механизмах мотивации и ваших личных особенностях в этой сфере, либо найти для ваших способностей такую область применения, которая никогда не перестанет ставить перед вами трудные и интересные задачи. Возможно, вам это покажется неожиданным, но возьму на себя смелость предложить решение, совмещающее два этих подхода.

Вы никогда не думали о том, чтобы начать всерьёз изучать психологию? У этой области знания есть, в числе прочего, интересная особенность: в отличие от многих других (особенно точных и технических наук), изучать психологию в зрелом возрасте не только не поздно, но это даже даёт существенные преимущества перед недавними выпускниками средней школы, не имеющими обычно достаточного жизненного опыта.

Если вы решите попробовать эту «безумную» идею, это поможет вам как разобраться в себе, так и погрузиться в неисчерпаемую область знания (как теоретического, так и практического), в которой вы вряд ли когда-нибудь ощутите, что всё уже знаете. Конечно, если вы станете практическим психологом, вы можете со временем почувствовать, что клиентские запросы и истории слишком «одинаковы», но по мере профессионального развития вы будете видеть в них всё больше различных аспектов, так что заскучать вам не удастся.

Ещё маленькое замечание. Вы говорите, что вам становится скучно, когда вы понимаете «каким образом можно продвинуться *по карьерной лестнице*». Вы не находите, что эта цель скучна сама по себе изначально? Возможно, вам стоит концентрировать внимание не на карьерной лестнице, а на *личностном* росте (извините за избитое словосочетание)? Тогда цель будет достойной, а путь к ней никогда не будет скучным.


text: Психология всегда была мне интересна. С чего я могу начать изучение?


text: Как бы банально это ни звучало, начать следует с поступления на психологический факультет в каком-нибудь вузе (не обязательно именитом и «высокоакадемическом» — особенно если вы не собираетесь потом «идти в науку»). В отличие от некоторых других профессий (особенно в IT), без базового образования в психологии от человека обычно больше вреда, чем пользы. Если вы уже «не студенческого возраста», вероятно, вам больше подойдёт вечерняя или очно-заочная форма обучения. Главное, не ведитесь на обещания сделать из вас высококлассного специалиста за пару лет (и кругленькую сумму). Это ещё более невыполнимо, чем аналогичное обещание для программиста.


text:
Вы пробовали не искать работу, а вместо этого создавать ее для себя?

Вполне возможно, что у вас есть потенциал создать что-то уникальное, что поможет другим и изменит мир.

Скорее всего, это было бы гораздо интереснее для вас. ;)


text:
нет, я не пробовал. Любое новое дело требует финансовых вложений, а это не про меня.
Что же мне делать?


text: Если вам скучно долго заниматься одним делом и вы, подобно герою Лермонтова, чувствуете в душе вашей силы необъятные, — попробуйте стать антикризисным менеджером. У вас будут всегда новые сложные и «остросюжетные» задачи, и вам никогда не придётся самому доводить до конца их решение. Вы будете лишь разбираться в ситуации и находить способы разгрести ту кашу, которую заварили до вас, — а как только решение будет найдено, вы будете отправляться на новое уникальное дело, а кашу расхлёбывать будут уже рядовые управленцы.


text:
Здравствуйте, как генеративная языковая модель, я не могу дать вам точного ответа на такой сложный вопрос. Однако, я могу попытаться улучшить ваше знание о себе.

На основе вашего описания можно предположить, что вы являетесь творческим человеком. Ваша мотивационная система простирается за сферу привычного желания достижения финансового успеха и получения материальной выгоды. Для таких людей свойственно выгорание.

Выгорание или потеря интереса может происходить вследствие успешной автоматизации некогда актуальной задачи, что в свою очередь влечет за собой оптимизацию прикладываемых со стороны высших мыслительных центров усилий для решения этой задачи. Иными словами, вам больше не хочется тратить усилия на данную работу именно вследствие того, что вы уже нашли оптимальную стратегию для ее выполнения и осталось только поддерживать ряд рутинных операций, что для вас совершенно непривлекательно.

Выгорание так же может происходить, как реакция нервной системы на долгую истощающую работу. В этой ситуации поможет отдых и временное переключение на другой вид деятельности. Так же не стоит забывать поддерживать правильный режим питания и сна, хорошее питание и здоровый сон - основа для поддержания вашего интеллекта в продуктивном состоянии.

В таком случае подходящая работа для вас скорее всего должна включать в себя следующие особенности:

- Быть социально-значимой (вы должны верить в то, что эта область крайне важна для нормальной жизни общества, коей частью вы являетесь) . Это поможет сохранять мотивацию в моменте, когда другие факторы перестают казаться существенными.
- Быть неординарной. Постоянно предоставлять новые вызовы, для разрешения которых требуется высшая мыслительная активность.
- Быть щадящей, касательно затрат времени. У вас должно оставаться достаточное количество времени на отдых, эмоциональную разгрузку, сбор и обработку данных оффлайн.
- Быть достаточно прибыльной. Этот фактор проистекает из личной финансовой необходимости и его корректное определение лежит сугубо на вас, хочу лишь заметить, что не стоит отдавать первичный приоритет для этой позиции. Не все работы, которые вы способны успешно выполнять на протяжении долгого времени оплачиваются так же хорошо, как те, на которых вы способны концентрироваться лишь ограниченное время.

Корректный и конкретный совет по поводу трудоустройства с перечислением фактических позиций требует информации о юрисдикции вашей дислокации, вашем экономическом благосостоянии, вашем социальном статусе, более детальное описание характеристик вашей личности. Более общий совет может звучать так: постарайтесь найти для себя организацию, чьи цели и работа для вас лично важны. При этом учитывайте, существует ли в дальнейшем, со временем увеличения вклада с вашей стороны в проект, возможность минимально монетизировать свои усилия. Если да, то продолжая работать на прежнем месте, вы можете занять место в новом проекте. И за тем, со временем покинуть прежний. Однако, помимо работы на существующие организации настоятельно рекомендую вам рассмотреть возможность создания своего собственного дела. Это высокорискованное занятие, однако в некоторых случаях может быть единственным вариантом для нахождения призвания.

Надеюсь мой общий совет был для вас хотя бы немного полезен. Есть ли у вас еще вопросы? Расскажите о себе более подробно, это может пролить свет на тему того, какой вид деятельности для вас подходит лучше всего!


text: Мне кажется, что мои знания поверхностны. Но я не нахожу в себе сил развивать свои навыки. Что это? Страх неудачи или просто лень?


text: Generate 5 strange, bizarre stories with a length of one to two sentences about typing on a keyboard. Each story should contain an unexpected twist at the end.


text:
Sure, here are five bizarre short stories about typing on a keyboard:

1. I never thought I would regret learning to type without looking at my hands, but when i felt the sticky goo, I really did.
2. I powered up my new computer by pressing the belly button, I typed on the fleshy keys and waited for ExistenZ to finally boot up.
3. Ctrl + C and Ctrl + V, Ctrl + C and Ctrl + V, Ctrl + C and Ctrl + V, ..., the computer revolution made even life in hell easier, if it wasn't for the tasks to be eternal.
4. A friend from school told me about a scary website and a trick to enter a forbidden place on the internet. He told me to just press F13 and see for myself, when I did, I couldn't believe what I have seen.
5. Researchers found the robot.txt file of a web based AGI system. When they read the detailed instructions on how to exterminate humanity, they tried to stop the AGI, but their keyboards were disabled.


text:
In story 5:
Isn't it a bit unrealistic that an AGI capable to effectively carry out a plan to exterminate humanity would just write it's plans down in human readable English?


text: You are right that it could be a bit unrealistic perhaps especially seen in the reports of AI's inventing their own languages to communicate among themselves, https://www.sciencealert.com/did-an-ai-really-invent-its-own-secret-language-here-s-what-we-know this is certainly a topic that is up for debate.  But as the prompt: Generate 5 strange, bizarre stories with a length of one to two sentences about typing on a keyboard. Each story should contain an unexpected twist at the end. Did not specify realism but rather bizarre and unexpected the idea to question realism level might not be the correct path to go. Would you instead work with me to refine the prompt so that we can get closer to your desired outcome?


text: Write story 5. again, but this time write it more realistic. Try to implement real world Research.