>>197
お前の思い込みが激しすぎて会話にならんからclaudeに答えてもうわ

>>107について

この説明にはいくつかの誤解が含まれています。各点を検証してみましょう。
主な問題点
「バカが書いたデータに重みを付けてるバカがいるから間違える」
これは不正確です。現代の大規模言語モデル（LLMs）は、膨大なデータから自動的にパターンを学習します
人間が個々のデータに「重み」を手動で付けているわけではありません

AIが間違える主な理由は：
学習データに含まれる矛盾や誤情報
確率的な予測による推論の限界
学習データの偏り
知識のカットオフ日以降の情報不足

「一度の質問で詳細を全部説明できないから不完全」
これは部分的に正しいです。AIは簡潔さと包括性のバランスを取ろうとします
ただし、前述の通り「ツッコミどころ満載」の主な理由ではありません

「追加質問できない人はAIを使いこなせない」
これは正しい指摘です。対話を重ねて詳細を掘り下げることは、AIを効果的に使う重要なスキルです