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今年もたくさん食べますよ。
みんなもたくさん食べられますように
じゅしょ:ソファーうえ
サンジ
今年もたくさん食べますよ。
みんなもたくさん食べられますように
じゅしょ:ソファーうえ
サンジ
今年も津々浦々皆様がご安全でありますように
私も微力ながら頑張ります!
今年も津々浦々皆様がご安全でありますように
私も微力ながら頑張ります!
出汁を取って適当な野菜とキノコと鶏肉を煮ていきます。
味は今回は昆布鰹のノーマルなやつ。
なるべく煮ない方向で澄んだお雑煮を目指します。
火が通ったら後は明日。
出汁を取って適当な野菜とキノコと鶏肉を煮ていきます。
味は今回は昆布鰹のノーマルなやつ。
なるべく煮ない方向で澄んだお雑煮を目指します。
火が通ったら後は明日。
やっぱり半冷凍いいね。これで150gくらいかな。
後は来年ワイン煮を作れば大体完了。
やっぱり半冷凍いいね。これで150gくらいかな。
後は来年ワイン煮を作れば大体完了。
何といっても半冷凍なので、家庭でも生ハムみたいに薄く切れるんです。
何といっても半冷凍なので、家庭でも生ハムみたいに薄く切れるんです。
今年最後の日ですか。
私も今年は安全にいけました
みなさまも来年はご安全に👌
Get a kotonaki!
今年最後の日ですか。
私も今年は安全にいけました
みなさまも来年はご安全に👌
Get a kotonaki!
鍋の上下ひっくり返す鍋返しって何やねん笑
鍋の上下ひっくり返す鍋返しって何やねん笑
生ハム、キントン、マロングラッセ、胡桃の飴炊き、数の子の塩抜きは出来て、あとは煮しめと、ワイン煮とチャーシューかな。
もう少し楽ができるもの買い足しておくかー。
生ハム、キントン、マロングラッセ、胡桃の飴炊き、数の子の塩抜きは出来て、あとは煮しめと、ワイン煮とチャーシューかな。
もう少し楽ができるもの買い足しておくかー。
今の所きりたんぽ鍋と、鶏ちゃんこが適してるっぽい。
今の所きりたんぽ鍋と、鶏ちゃんこが適してるっぽい。
重曹を煮て油汚れを一掃しましたよ!やはり重曹を煮たの(炭酸ナトリウム)最強ですよ。
重曹を煮て油汚れを一掃しましたよ!やはり重曹を煮たの(炭酸ナトリウム)最強ですよ。
今日はマイナス2度!
元気出てきた!
今日はマイナス2度!
元気出てきた!
あ、さっき成城石井と思った時に買えば良かったな。
あ、さっき成城石井と思った時に買えば良かったな。
さっき机で目を瞑ったら夢を見てしまったわ。10秒もたたないのに自分でも引く。
さっき机で目を瞑ったら夢を見てしまったわ。10秒もたたないのに自分でも引く。
Human Inteligance Society.
を作りました、今。
例えばビー玉に対してA玉があるというのはデマですが、社会に深く浸透しています。
AIによる作業や書物、記事、翻訳に含まれる嘘も静かに人々を汚染していくでしょう。
本当に知性があると言えるAIができるまでは、脈々と築いたヒトの知識を汚してはいけないと思います。
良ければ賛同して頂けると幸いです。
Human Inteligance Society.
を作りました、今。
例えばビー玉に対してA玉があるというのはデマですが、社会に深く浸透しています。
AIによる作業や書物、記事、翻訳に含まれる嘘も静かに人々を汚染していくでしょう。
本当に知性があると言えるAIができるまでは、脈々と築いたヒトの知識を汚してはいけないと思います。
良ければ賛同して頂けると幸いです。
いや、ここで作らないと目立てないな!
いや、ここで作らないと目立てないな!
「すもじ」という言葉は、もともと平安時代の宮中で用いられた女房言葉で「すし(寿司)」を意味し、その呼び名が薩摩に伝わり、方言として定着しました。鹿児島では今でも、家庭や郷土料理店で「すもじ」と呼ぶことがあります。』
杓子に、もじつけて、しゃもじってかわいーっていう平安時代のギャル言葉がここにも笑
「すもじ」という言葉は、もともと平安時代の宮中で用いられた女房言葉で「すし(寿司)」を意味し、その呼び名が薩摩に伝わり、方言として定着しました。鹿児島では今でも、家庭や郷土料理店で「すもじ」と呼ぶことがあります。』
杓子に、もじつけて、しゃもじってかわいーっていう平安時代のギャル言葉がここにも笑
雨は降るのかい降らないのかい。
どっちなんだい!
雨は降るのかい降らないのかい。
どっちなんだい!
自分の修士論文はプログラムによる自動設計だったのですが、自然言語から構造を組み立て、制約条件は、その構造をスプレッドシートに展開してシミュレーションして合否を判定し、ダメなら別な構造を提案するというものでした。
今のLLMは、俗に云う弱いAIの集合なので複雑な制約条件はどうしても解けませんね。
次元ベクトルと確率的にマッチするものを出力しバックトラックしないという時点で、制御点がごく少数の場合に限られると思います。
自分の修士論文はプログラムによる自動設計だったのですが、自然言語から構造を組み立て、制約条件は、その構造をスプレッドシートに展開してシミュレーションして合否を判定し、ダメなら別な構造を提案するというものでした。
今のLLMは、俗に云う弱いAIの集合なので複雑な制約条件はどうしても解けませんね。
次元ベクトルと確率的にマッチするものを出力しバックトラックしないという時点で、制御点がごく少数の場合に限られると思います。