Fediver

例えば、私が｢何かしらの物事について考えた｣と認識しているとき、既にパターンマッチは完了していて、後付けされた意識で考えたと解釈しているだけみたいな
人間の思考自体、自然言語による後付け説明解釈でしかないのに、LLMのそれっぽい回答と何の差異があると言うのか

@hotaka@fedibird.com まあそこは自然言語の特徴ということで…ｗ

ASCIIとUTF-8と自然言語の可読性のみに頼ったものしか保存できない

自然言語で説明できるほどの語彙力を持ち合わせてないことに気づいたのでここら辺のコードを読んでもらえれば…​​
https://github.com/chan-mai/ai/

文法とかその他作りの良い言語が覇権取るわけじゃないのは自然言語でもプログラミング言語でも同じね、とか思った

自然言語にwell-definedを求めるな委員会です

rn> コードリーディングの時に活性化する脳の部位は自然言語、数学、論理を読む時のそれと異なる？

そもそも無駄に冗長な自然言語で説明してコードを吐かせるより自分で書いた方がはやくない？？

うーん、自然言語処理するの、後からバッチで回した方が良いかもなぁ。
都度やろうとすると多重処理でメモリが死ぬ。

やっぱ自然言語ってよくない

我々の思考のベースが自然言語のため

うーん、自然言語処理、spaCy の標準的なモデルにして GiNZA 入れないようにしたら落ちなくなったな。精度もいいみたいだしｗ

やはり自然言語は悪

トレンドワードに使う固有名詞の抽出が意外と難儀だなぁ。
自然言語処理周りにも足を突っ込まないといけなそうだ。