twitwi_shibata @twitwi_shibata@mstdn.guru
deep researchと同じことは、プロンプトをいじっくっても出来なかったwww
deep researchにおいて、ユーザーとのやり取りの事例を見ていると、まさにLLM自身が、深津式プロンプトを作って、実行しようとしている感じする。
指示、制約（ルール）、出力形式、思考プロセスで構成されるプロンプト。
指示や制約が曖昧ならば質問して回答を得た上で、思考プロセスをLLMに考えさせて、これらをまとめたプロンプトをLLMが実行という感じ。
翼広げ 青空へ旅立つ
エンジンの 響き未来へ
夢を乗せて
たまたまポストで見たrebuildの今回の番組。
散財小説周りと全然印象が違う。
ドリキンさん周りの方は、やっぱり、ハッカー思考なんだと改めて感じた。
https://podcasts.apple.com/jp/podcast/rebuild/id603013428?i=1000688766936
deep researchに勝つために、germiniにして欲しいのは、YouTube動画の文字起こしまで検索対象にすること。
これがあれば、一番強い。
十勝帯広にやっと雪降った、と思った朝一番の風景。
deep researchによる日本の少子化分析。（動画概要には、gemini リサーチとの比較もある）
「2024年の出生数70万人割れという現実は、日本がこれまで経験したことのない人口減少フェーズに突入したことを示しています。少子化の要因は経済・社会・文化と多岐にわたり、影響も経済成長の減速から地域社会の存亡にまで及ぶ深刻なものです。」
https://youtu.be/-9rZStlh-YQ?si=UwBWhoTRrm7e8pSl
うーん、deep researchに付いて、次々と物書きさんが記事にするのかなと、思ってたけど、少ない。てか、2つぐらい？
gemini
画像からポエム
水面（みなも）に映る
記憶の色彩（しきさい）
時を超えて今
心に響く
gemini2.0で、p5.jsのコーティングが一発で出来た。
プロンプトの違いで、こんなにも成功率が違うなんて、びっくり。
北海道の帯広、雪なかったのに、一晩で100cmの積雪深！！！
deep researchが出してきた結果について、高評価の反応が多い。
SNS上では、open aiのdeep researchの出力結果、
・出力文字数がとても多い
・調査結果が素晴らしい
とのご評価。
o3miniの使い所。
プロンプトエンジニアリングに使える？
もう青学の中学生は、vscodeを使って、こういうコーティングを教わってるのね。
chatgpt
写真からポエム
幹に巻かれた縄のごとく
遠き記憶を結び直す
風の声さえ祖先の息
germini
写真からポエム
復活の狼煙、父の背を追う。
音と電気の遊戯、今再び。
九州も明日から雪マーク。通勤はどうするだろうか？
明日からの寒波、1週間。
トゥート上で、claude好きという内容、初めて見たかも。
backspace.fm大好き
2017年 11月 に登録
