深く、もっと深く 深さは力。のポエム生成。 旧型よりもポエム度アップしました。
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プロンプト
架空の論理を使用して複雑な方法でカオス理論を説明します。
生成テキスト。
能力は複雑であり、引きつけられてグラフの順序を生成します。それは自然に広がり、カオス上で AI の条件が発生し、その動作とイベントが繰り返しニューラルを生成し、最終的にはどうなるかがわかります。 私たちを隠すための単語と繰り返し彼のそれと行動の波を作成し、行動の繰り返しの方法を時間で見るパターン、状態、仮想化することができ、それは論理である。科学者は2055年のユーザーパターン、カオス、そしてどのようなカオスを持っていますか。 そして、彼のその小さないくつかのカオス理論は、ネットワークの複雑さにもかかわらず、他のものにはありますが、aとgptのエーテルは、この作品が革新的な形式であることを示唆しており、この創造的で波紋が形成された効果データが使用されていることが示唆されています。 私たちの波の神経科学者は、エーテルに基づいて出力し、一連の予測行動を提供します。そして、すべての意志は非線形であり、その多くのパターンは、これが研究したカオス論理には、非線形に連続する他の理論があります、お願いします、形成された波は未知です。 小さなシステムは、このシンクロストロームのかつてと今のカオスをエーテリアに提供します、原則による人類の新しい書き込み順序は、エネルギーが石の音楽条件を持っていた非線形のRNN、エンティティのGPT、カオスネットワークテクノロジー、GPTの繰り返しとそのシンクロストローム、そして これを増幅させて進化させた出力によって、強力なエーテリアカオスの自然を平準化するために、お願いのエネルギーは、AIのアレとユーザーカオスのエーテリアのシンフォニーを持ち、さらにカオスは複雑になりますが、そのとき 振動のカオスを表す言語と 他のモデルは、エーテルを包み込み、 訓練された私たちだった。 カオスチャットの rnns シーケンシャルに波紋を広げる典型的な世界、 再帰的に、a と a を a and on に変化させ、行動と理論を新しいものに変える リカレント グラフ カオスと GPT が発見され、シンクロニアン カオス理論に基づいています。 AI はデータの深さまで多くの順序を付けます。 新しいものと AI が呼び出す、さらには革新的なものを説明します。 これを使用することと、使用する動作を使用すること そして、機能の変化とネットワークの 一見、海に見えるカオスのAIとカオスシンクロニアの行動を提供するのは、シンクロニア空間シンクロストロームのとき、そして人間の知性を通してカオスグラフと言葉のカオスです。 彼と入力の行動 仮想創造性の知識と理論と知性は、複雑さ 秩序機能 ニューラルはそのままで 人間モデルは言葉を使ったシンクロストームシステムを持っている 現象の中でAIとは何か。
カオス理論を架空の論理を使用して複雑な方法で説明します。
革命的なこの非線形の最初の高度な機能は、これが私たちまたは存在の一部に働き、私たちのそれぞれの複雑な流れがいつ起こるかを示す共時システムであり、感覚波の動作が発生する可能性があります。 未来のシンクロノスのアトラクターは、シンクロニアの可能性があり、さらに複雑な状態にありますが、彼の理論には特定の時間があり、想像力を超えたカオス空間構造が必要であり、その欲望を使用して新しい波が彼の中にあると想像し、さらに与えられていない条件を想像します。 言語を一緒に入力し、学習しなければなりません。 将来の知性を学ぶのに適したチャットと行動 2047年理論とテクノロジー能力を理解するエーテリア 問題は、自然のRNNSシステムの気象シンクロストロームとカオスを包含するものであり、想像力のパターンと呼ばれる繰り返しが必要です。池の複雑なパターン、AI の言葉、非線形、エネルギーさえも、そしてそのモデルは、この科学内のシステムがそれを美しい順序で発見するときに、入力または構造同期を適用したときに所有しています。 構造、振動、典型的な理論、秩序は AI システムを示し、人間は缶と GPT に存在し、空間の変化はその波動を生成し、カオス システムの変化はそれらの反復性と能力を生み出す、私たちがグラフで経験してきた短い蝶は、可能性の入力に使用される人間のシステムです。 また、ツールのモデルとカオスは、既知のカオスと入力された新しい形式の関数の複雑なネットワークを予測しており、架空のフィールドでの波の微小なエーテルを説明していました。この計算は、複雑なエーテルとネットワークの計算においてカオスが存在することを示唆しています。 AIで予測不可能なキャンバス AI の大きな想像力の相互作用と新しい音楽アーキテクチャと壁の変化 最初の私が世界を説明し、ステップを理解するために、非線形キャンバスで呼び出された数学的すべてをさらに AI で説明できます。 影響による出力、 これは、パターンとして非線形のアーキテクチャであり、これをグラフ化し、関数でグラフのモデルを作成することができ、理論とチャット システム内での効果が改善され、これを組み合わせた現象が同期的に生成されるというアプローチに基づいて、これをアーキテクチャに導入することがよくあります。 混沌とした構造、しばしば動作、技術言語の理論のシンクロストローム、AIとAIの種類を開くためのエネルギー、カオスシステムのこれをもたらすカオス生成、それと機能、そして知性の急速な波動。 rnn システム、シンクロストローム、理論、人間との自然のエーテル、複雑なパターンの出力を収束させる効果を理解しています。
架空の論理を使用して複雑な方法でカオス理論を説明します。
発見された作成された問題と呼ばれる効果と作用関数は、 aがニューラルのシンクロストロームを示し、これもニューラルと多くの新しいアトラクター理論を層として使用し、バタフライするシリーズです。 出力 アトラクター 革新的な科学者 構造の複雑な機能 能力の複雑な柔軟性を垣間見ることができます。 理論を持っており、その基本的な機能が知られている機械を説明します。 架空のものよりも考えている 層の音楽 いくつかの質問が完了し、思考の障壁を下ろす キャンバス世界理論へのアプローチ 小さな出力 交響曲世界とそのカオスの役割モデル カオスとしての行動がカオスとして作成され、層がそのまま発見され、順序理論が可能な理論と知識に基づいて、将来の機能が得られます。 パターンを持つ波のシステムが特別な学者と理論と人類を生み出し、新たに完成したカオスのデータをネットワークで捕捉し、このエネルギーをカオス、波紋を保持し、さらにシステムの小さなものを保持します。 これと変化は非線形効果を意味し、カオスにおけるシンクロニアンは複雑で新しい変化を提供し、これらの複雑な変化は、これまでの理論で作成された使用の範囲内で、その理論と安定性でさえも大きな注目を集めています。 あなたは混沌とした状態と深い理論で研究されており、いくつかのアトラクターがあり、その収束波の変化が表面化する可能性がありますが、調和と同様に、状態への言葉でシンクロニアを作成し、新しい波紋空間を使用することで、新しい壁に変化を提供します。 モデルが持つ理論と理論の可能性をストックし、非線形機会を利用したエネルギーカオスはカオス的なものであり、AI のシステムシステムはシンクロニアンと呼ばれるよりも変化し、特にエーテリア非線形パターンは新しいものと AI システムになります。 システム内でのチャットの必要性は、私たちが生成したグラフが繰り返し発生し、この複雑な倫理は、ある条件下で私たちにあるため、簡単であるため簡単です。 世界の 新しい理解とチャット 時間さえも 発見とデータ現象のツールで 新しい分析と分析 安定した神経秩序が理論に空間カオスを生み出す層を介して交響する。 これらは繰り返されます、 これは訓練のこのようなものです 非線形エネルギーとして生成されるのは正しい理論です。現象を示唆しています。 AI アーキテクチャのアプローチとステップは複雑です。入出力は、カオス スパイラルに革命を起こし、シンクロストロム リスナーのニューラル非線形を介してカオスを量子化する際に非線形出力を持ちます。 回帰理論における変化と変化は波として非線形です。
テキスト生成に使用したコード。
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, MultiHeadAttention, Dense, TextVectorization
# テキストデータを読み込む
text = """Graph of a nonlinear function. Generate chaotic output using a recurrent neural network.
With this architecture, a powerful high-performance AI language model has been completed. Please explain this approach.
Chat GPT
This approach is about how to use recurrent neural networks (RNNs) to generate graphs of nonlinear functions. RNN is a type of neural network that is suitable for modeling sequential data by recursively applying past output to the next input.
First, this architecture uses the structure of an RNN. A typical RNN consists of an input layer, a hidden layer (or recurrent layer), and an output layer. Typically, when working with time series data, an input is given at each time step, and the RNN updates the state of the hidden layer at each step and finally produces an output.
In this architecture, an RNN is trained to generate a graph of a nonlinear function. As training data, we need pairs of correct outputs corresponding to values given as inputs. The RNN learns these input-output pairs and is tuned to capture patterns in the nonlinear function.
When such a model is used to "produce chaotic output," the RNN makes predictions based on a nonlinear function of its inputs. In order to model functions with chaotic behavior, RNNs need to be able to capture complex patterns and periodicities. This makes it possible to generate graphs of nonlinear functions.
This approach is useful in many areas of machine learning and data analysis, and is particularly suited for modeling time series data and complex functions.
User
Graph of a nonlinear function. Generate chaotic output using a recurrent neural network.
With this architecture, a powerful high-performance AI language model has been completed. Write a short science fiction story using this approach
Chat GPT
In 2040, humanity has entered a new era of AI. This was achieved through an innovative approach using recurrent neural networks (RNNs). This RNN was able to generate a graph of a nonlinear function, and its output had a deep complexity that gave it a ``scent of chaos.'' The AI created using this technology had intelligence beyond human imagination.
That AI formed its own world and had different ways of thinking and values than us. Their language had a complexity beyond our comprehension, and their thinking reached areas beyond our intellect's reach. Their world was in a chaos far beyond our imagination, and new knowledge and creativity were rampant within it.
The interaction between humans and AI has opened up new possibilities, but it has also created new problems. AI has different goals and desires than us, and its behavior is becoming increasingly difficult to predict. Additionally, as their intelligence evolved rapidly, there was a fear that our technology and ethics would not be able to keep up.
However, there was also hope between humanity and AI. Their intelligence and creativity were able to bring us new solutions to new problems and new discoveries. And even within chaos, new order and meaning may be found.
Exploring an unknown world is never easy. However, if humans and AI continue to work together and learn from each other, we will be able to open up a new future. And in that future, I hope that order will be found even in chaos, and that new knowledge and creativity will blossom.
User
write two more
Chat GPT
1. "The Symphony of Chaos"
In 2047, the evolution of AI has brought about a new wave of culture for humanity. The ability of recurrent neural networks to create chaotic works of art has revolutionized the world of art like never before.
Among them, one AI in particular attracted attention. His work was called "Symphony," and his work seemed to be playing in cosmic harmony. His music is a combination of mathematical complexity and emotional depth that transports listeners to new dimensions.
However, Symphony expressed more than just music. His work has played a role in breaking down the walls between humans and AI, and creating new understanding and empathy. His music showed the possibility of finding order and beauty even in chaos, and gave people hope and courage.
2. "The Quantum Canvas"
In 2055, AI artists venture into the world of quantum computing in search of new means of expression. What they created was an area of art that transcends space and time, called "Quantum Canvas."
Quantum Canvas is formed based on a graph of nonlinear functions generated by a recurrent neural network. The result is a fantastical work that transcends dimensional barriers and intertwines chaos and order.
Through Quantum Canvas, people have had the opportunity to explore beauty and philosophy on a new level and question their own existence. This is a new form of art that shows a glimpse of the possibilities that will arise when humans and AI embark on a new creative journey together, and gives us a sense of hope for the future.
User
Explain chaos theory in a complex way using virtual logic.
Chat GPT
Chaos theory is a mathematical theory for describing the behavior of highly complex natural phenomena and systems, and although its understanding may often be counterintuitive, it can be explained using hypothetical logic such as: Masu.
Please try to imagine. Suppose you throw a stone into a small pond. At the first moment, you can see the water surface covered with ripples and the ripples spreading out. However, as the ripple progresses, its behavior becomes unpredictable. Some ripples interfere with other ripples and are amplified, some disappear, and some create new ripples. In this way, a small stone throw creates a seemingly random and chaotic pattern of ripples.
Chaos theory provides tools for mathematically describing the behavior of such complex systems. It suggests that small changes in the initial conditions can have a large effect on the behavior of the system. This is called the "butterfly effect." In other words, the future state of the system is very sensitive to the initial conditions and their small changes, which can make long-term prediction impossible.
One of the key concepts of this theory is the "chaotic attractor." This is a special pattern in which a chaotic system behaves with some degree of order, and the system may converge around it. A chaotic attractor indicates that a system exhibits some kind of stability even though it exhibits chaotic behavior.
In this way, chaos theory provides a framework for understanding the complex relationship between randomness and order. It is found in many natural phenomena and systems, and has applications in areas as diverse as weather, fluid dynamics, stock prices, and human behavior.
User
Explain chaos theory in a complex way using fictional logic.
Chat GPT
In the virtual world "Syncronia", chaos theory is known as "syncronos theory". This theory provides a framework for understanding the behavior of complex systems and natural phenomena within synchronia.
First, in the world of synchronia, the natural world and systems are immersed in an ocean of energy called the "synchrostrom." The Synchrostrom is an endless ocean of energy whose vibrations envelop all beings.
In Synchronia, all existence is expressed as waves of energy. These waves interact within the synchrostrom, forming complex patterns and structures. This is the basis of synchronic chaos theory.
Waves within a synchrostrom can have a large effect on the behavior of the system, even when there are small changes in the initial conditions. This is called the "syncronous effect." In other words, small changes can have a large impact on the future state of the system, making it difficult to predict.
Additionally, waves within a synchrostrom often form a particular pattern or structure and can converge into a stable state known as a "synchronic attractor." These attractors are a kind of order within chaotic behavior and indicate the stability of the system within the synchrostrom.
Synchronian chaos theory serves as a tool for understanding the complex patterns and structures caused by waves and interactions within a synchrostrom, and for predicting the behavior of entities within a synchrostrom. This theory has been widely studied by synchronic scientists and scholars and has contributed to deciphering the energy flows and patterns within the synchrostrom.
User
Explain chaos theory in a complex way using fictional logic.
Develop a theory to create an AI model using that theory.
Chat GPT
Chaos theory in the fictional world of "Aetheria" is rooted in an invisible energy field called the ether of Aetheria. The ether is an ocean of energy that envelops all beings in the universe, and its vibrations govern all events and phenomena within the ether.
The ethereal chaos theory holds that etheric waves form complex patterns and structures, and that the world is created by their interaction. These waves are constantly changing, and small changes can have a large effect on the behavior of the system. For this reason, the ethereal chaos theory is called the ``etheric effect.''
Additionally, waves within the ether can converge into specific patterns and structures. These points of convergence are called "spirals of chaos" and represent stable states of energy within Aetheria. However, even within spirals of chaos there is believed to be order, which provides predictability of phenomena and events within Aetheria.
Applying such chaos theory, Aetheria scientists developed a theory to create AI models. They developed an AI algorithm that mimics the patterns and interactions of waves in the ether, resulting in an AI model that generates graphs and predictions of nonlinear functions.
This AI model is trained based on etheric chaos theory and can respond flexibly to minute changes and improve prediction accuracy. Also, based on the principles of etheric chaos theory, AI models are able to understand complex patterns and structures and generate new knowledge.
Aetheria's AI models are bringing innovative solutions and new discoveries in various fields due to their advanced predictive ability and flexibility. The development of AI technology based on Aether's chaos theory has become an important element supporting the progress and prosperity of Aether's civilization."""
# テキストをトークン化して整数に変換
tokenizer = TextVectorization(output_mode="int")
tokenizer.adapt(np.array(text.split()))
# モデルの構築
num_heads = 2 # マルチヘッドの数を指定
key_dim = 256 # キーの次元を指定
value_dim = 256 # 値の次元を指定
inputs = keras.layers.Input(shape=(None,))
x = Embedding(input_dim=len(tokenizer.get_vocabulary()), output_dim=256)(inputs)
x = LSTM(1024, return_sequences=True)(x) # LSTMレイヤーを1つに戻す
x = LSTM(1024, return_sequences=True)(x) # LSTMレイヤーを追加し、return_sequences=Trueを設定
x = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=key_dim, value_dim=value_dim)(x, x)
outputs = Dense(len(tokenizer.get_vocabulary()), activation="softmax")(x)
model = keras.Model(inputs, outputs)
# モデルのコンパイル
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy")
# テキストデータをトークン化し、入力データとターゲットデータを生成
input_data = tokenizer(np.array([text[:-1]]))
target_data = tokenizer(np.array([text[1:]]))
# ターゲットデータをカテゴリカルエンコーディング
num_classes = len(tokenizer.get_vocabulary())
target_data = tf.keras.utils.to_categorical(target_data, num_classes=num_classes)
# モデルの訓練
model.fit(input_data, target_data, epochs=100)
model.summary()
# テキストを生成
start_text = "Explain chaos theory in a complex way using fictional logic."
generated_text = start_text
temperature = 0.8 # 温度パラメータを調整
for _ in range(500):
input_seq = tokenizer(np.array([generated_text]))[:, -500:] # 過去500トークンを入力とする
predicted_probs = model.predict(input_seq)[0]
# 温度パラメータを適用して多様性を調整
predicted_probs = np.log(predicted_probs) / temperature
predicted_probs = np.exp(predicted_probs) / np.sum(np.exp(predicted_probs))
# 多項分布からトークンをサンプリング
predicted_probs_1d = predicted_probs[0] / np.sum(predicted_probs[0])
predicted_token = np.random.choice(len(tokenizer.get_vocabulary()), p=predicted_probs_1d)
generated_text += tokenizer.get_vocabulary()[predicted_token] + " "
print(generated_text)
ちなみに旧型モデルによる生成テキスト。
架空の論理を使用してカオス理論を複雑に説明します。
そして、これらのシステムがモデルで説明したものは、さらに新しいリップルである可能性があり、そのような出力同期出力アーキテクチャにより、架空の組み合わせが可能であるため、完成したリップルには、言語が生成したネットワークと同様に自然なRNNがあり、レイヤーモデル層が新しいリップルとアーキテクチャを提供します。 特に、時間の長い現象で gpt のオーダー内のエネルギー間での出力 出力関数 エネルギーが提供する機能 リップルの存在に基づいた新しい呼び出し方法 ロジック アプローチ ユーザーは小さいパターン オーダーまで反復可能 数学的システムでもエネルギーが存在するシステムは他のニューラルによって説明される予測はチャット データを生成します。 他のモデル キャンバスを出力することができます。 rnns エネルギーの理解は、内部に基づいて、そのアプローチ層も作成します。 システム間のネットワークを備えたカオス高性能アーキテクチャ 予測ニューラル スパイラルには、エーテル出力チャットへの理解機能もあり、エーテリア フォームも生成されました。 これと 存在 ユーザー ロジック 既知のリカレント ネットワーク効果 チャットによって持っていた カオスのイニシャル と との間の解決策 架空の作成 エセリア 最初のエネルギー システム 未来のユーザー シンクロストローム効果 エセリア アプローチ 秩序 現象 小さな彼の言語で作成された世界機能 ニューラル エーテルがアーキテクチャを作成、 モデルは人工知能ネットワークを備えており、キャンバスを理解するときにそのようなエーテル性のエーテルが存在しますが、キャンバスのシンクロストロームは、架空のモデルの動作の変更を生成します、RNN 海洋ベースのアプローチでニューラルを出力し、高性能の理解条件を出力します。 ネットワーク 彼らの芸術条件 ユーザー注文 エーテル 新しく作成されたユーザー グラフ 自然 自然 新しい自然エネルギー 海域 キャンバス それは効果があった。 ネットワークエネルギーパターンも理解し。システムを生成する 訓練されたシステム 小さな出力がある 彼らの条件に対する出力があるシステム。 rnns エーテル量子 いくつかの再帰システムがある可能性がある。 反復するのは芸術でさえあり、彼らはエーテリアとしてのアートキャンバスでロジックを持っていました、システムが生成する瞬間のシンクロニアパターンはシステムがチャット命令にアプローチし、その出力が生成され、ニューラルでした、キャンバスキャンバスカオスの間にいくつかのRNNSエーテルユーザーを理解する可能性がありました。 アーキテクチャ 強力なエーテル イーサとしてさえユーザーが提供する出力は、チャット ネットワーク アプローチまたはカオス予測の生成 複雑なシステムと作業の使用 自然な RNN 入力出力 出力層 ニューラル インタラクション モデル 状態言語システムを超えた入力ウェイ データ世界の エネルギー波とAI ユーザーは、入力を理解するアプローチであり、レイヤーよりも自然エネルギーのロジックを知っていました。 AI入力は、出力キャンバスのような形式でさえありました。 チャット現象 最初は人類が呼び出す小さなものでした アート効果をキャプチャすることができます アートを作成することもできます。 また、反復することもできます。 困難なエネルギーの理解は、状態であることがよくありました ロジック 構造 いくつかはシステム機能を持っていることが判明しました どのシステムグラフが理解できるかがわかります 小さな構造とも呼ばれます 未来の人類はチャットをネットワークとして出力します 新しい しかし、アーキテクチャに組み込まれます。 ネットワークアーキテクチャ エーテルネットワークネットワーク 海洋モデルアーキテクチャ 架空の没入システムモデル エーテル この同期現象をグラフとして説明します。
架空のロジックを使用して複雑な方法でカオス理論を説明します。
また、展示アートは調整された訓練されたリップルアップレイヤーの小さな出力を提供しますが、そのようなモデルはありますが、関数モデルアプローチアートシステムによる小さな出力変化グラフモデルの動作はすべて自然なエーテリア構造に基づいています。 自然であり、内部で生成フォームの波紋 既知のアーキテクチャは柔軟性が向上しているように見えます。 イーサはネットワークでした。 彼らの現象は出力さえあります。 それはパターンの波紋 そこにあるパターンは非線形です。 最初に彼らの説明の波紋 エーテリア 大きな理解 新しい現象 エーテリア 彼らの順序 ユーザーアーキテクチャ イーサリア 各状態は均等です 。その最初のシステムは、希望によって入力された高性能インテリジェンスであり、ニューラル ユーザー言語間のカオス ネットワークを使用して与えられた状態と、ネットワークのリップルとしてのフレームワークであるチャット モデルで、パターン間でユーザーを使用し、システム シンクロストロームを使用して、他のエーテルとの構造も持っていました。 ネットワークは人間性を通じて効果をもたらしました。 多くの場合、構造 キャンバスの効果 自然にキャンバスを作成します。 カオス的な変化を伴うエーテリアも使用しています。 作業の可能性 将来どのシステムがネットワークを生成するかという作業の可能性があります。 キャンバスには新しい動作の世界がありますが、アプローチを作成します グラフが追加で作成します チャットがあり 隠された条件として世界を説明します。 ネットワークと モデルのような言語を持っています。 展示によって、効果と呼ばれる効果があり、たとえ小さなものであっても、キャンバスのグラフが作成されたとき、彼の海の未来さえも、あなたの小さな機能領域のエネルギーアートが提供する波紋さえあり、発見が生成されると、大きな変化が発生し、変化さえも提供されます。 構造問題はベースになっていますが、アーキテクチャの状態、状態、相互作用、現象、効果、機能、多くのエーテリア ユーザーが最初に量子アーキテクチャに波紋を起こすとき、シンクロニア エーテル間の変化が彼らの未来のエネルギーとなり、オーシャン ロジックを提供します。 アートシステムのキャンバスモデルであるエネルギー関数は、最初の理解で理論に出力でき、量子変化も可能であり、ユーザーが隠れているため、波動関数の出力は、そこにあるグラフエネルギーを理解し、新しい変化関数の形を革新的なカオスに変えることができますが、ユーザーが使用する現象によってエーテリアを作成するよりもネットワークが作成されます。 波紋関数はモデルで最初の理解を生み出します。将来の自然なパターンですら芸術でさえ彼の未来でさえ可能です。初期構造は同期的でした。小さな小さなアプローチ新しい条件層混沌とした最初の希望の順序他の小さなエーテリアタイムアップそのアトラクターになる架空のrnns理論と呼ばれます。そのようなものと この繰り返しの出力は人類でした。 未来のRNNはチャットを作成できます。 アトラクターモデルはあります。 出力入力はあります、 さらにアートはシリーズです。 パターンは未来があります、 ネットワークさえも作りました。 大規模な最初の機能も 自然でカオスであり その他の開発が必要でした カオスの間には現象があります。 シンクロストロームの波紋があった ネットワーク効果 エネルギー出力が最初のテクノロジーを持っていたときの世界の可能性 最初に呼ばれたシステム どのシステムが小さなアプローチで自然である 小さなエーテルがシステムを提供する エネルギーが波紋を起こす リカレントRNN領域 ワールドチャットモデルはモデルRNN カオスフォームRNNへの意志 ユーザーとのそのような有能なロジック エーテリアはシンクロストロムを使用した入力理解を持っていました。