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コミュニティの皆さん、こんにちは。新しいo3ミニ高性能が登場しました。ミニとミニ高性能があり、ミニ高性能は論理的思考が優れているということなので、ここでロジックテストを始めてみましょう。これは素晴らしいことです。これは以前ストロベリーで開発したのと同じテストです。どんな発見があるか見てみましょう。
このモデルでは推論過程を見ることは許可されていませんね。もちろんですよね、これはOpenAIのモデルですから。なるほど。リアルタイムでご覧いただいていますが、私もこのモデルを見るのは今回が初めてです。実際の動作をライブでお見せしています。
o3ミニ高性能が驚きの結果を見せてくれるかもしれません。論理的思考のベンチマークはどうでしょうか。o1よりも優れているとしたら素晴らしいですね。そうなると興味深い結果になりますし、ovモデルにも興味が出てきますが、まだ推論中のようです。
気にしないでください、これはミニモデルですから。ミニモデルに何を期待するかというと、すぐに分かりますよ。まだ内部で推論を続けているようです。信じられないですね。何も見せてくれません。もしかしたら既に間違った答えに到達してしまったのかもしれませんし、完全なナンセンスな推論をしているのかもしれません。あるいは本当に興味深い何かを見つけたのかもしれませんが、どう動作しているのかは分かりません。
私たちにとっては完全なブラックボックスです。そろそろ推論を終えないと、もう話すことがありません。さあ、o3ミニ高性能、頑張って。「論理テストの実行は許可されていません」…これが素晴らしくないですか、本当に素晴らしい。
では、このモデルで論理テストを見てみましょう。ここに貼り付けて…そうそう、「推論過程の詳細な説明を提供してください」…いやいや、説明を求めてはいけませんね。これはOpenAIですから。これは削除しないと。テーブルですね、テーブルを使いましょう。これは良いですね。
これで論理テストの実行が許可されることを願います。さあ、始めましょう。おお、今度は論理テストの実行が許可されました。ありがとうございます。ウィザードをマッピングしています。リアルタイムでご覧いただけるように…アーティファクトの整合性を確認して、選択肢を絞り込んで…詳細を確認して…すべてをまとめています。
もう一度よく見てみましょう。ナンセンスな用語ですね。作業を進めています。これは全く価値のない情報です。マッチングを特定して、選択肢を整列させて、アーティファクトを割り当てて、所有権をマッピングして…なんということでしょう、これは完全にナンセンスです。役割のバランスを取って、フィールドを割り当てて、手がかりをつなげて、フィールドを割り当てて、割り当てをマッピングして、割り当てを決定して、割り当ての検証をして、整合性を確認して…
整合性の確認、整合性の確認、一貫性の確保、正確性の確保、はい…ここまでですね。テーブルが解答として整理されています。では、ここから…思考プロセスが終わったということですね。これが実際の思考プロセスではないことを願います。1分4秒かかりました。
o1ミニ高性能は思考プロセスの洞察を与えてくれますが、手がかりの分析、つながりのマッピング、属性の割り当てというテキストで…これが実際の思考プロセスでないことを願います。さて、答えに戻りましょう。答えはここから始まります。「以下は最終解の概要です」。
素晴らしいテーブルですね。本当に興味深いです。ここに詳細なステップバイステップの分析があります。時間の…ここで残りの割り当てを推論しています。15ではなく13…ここでは15…おお、16ですね…17…でも良いですね、すべての手がかりの検証があります。最終チェックで、割り当てがすべての条件を満たしていることを確認しています。素晴らしい。はい、15ですね。これを適用すると…
素晴らしい、最初のステップとして「この解答を検証してください」と言ってみましょう。さあ、ミニ高性能。解答を検証しています。解答をまとめています。手がかりを照合しています。手がかり1をチェック、手がかり2をチェック、手がかり3をチェック、手がかり4をチェック、手がかり5をチェック、手がかり6をチェック、7もチェック、8もチェック、9もチェック、10もはい、11、12、13、14、そして15。
すべての手がかり、各手がかりが個別に割り当てに対してチェックされ、すべての制約とペアリングが完全に満たされています。したがって、正しい答えです。うまくできました。では、次のタスクに移りましょう。「他に有効な解答があるか探して計算してください」と言ってみましょう。
推論を始めています。手がかりをまとめて、洞察を集めて、必要な関連付けをマッピングして、手がかりを相互参照して、つながりをマッピングして、パターンを見つけて、IOアーティファクトをマッピングして、点をつなげて、割り当てを確定して、詳細をまとめて、手がかりを追跡して、割り当てを確認して、割り当てを明確にして、アーティファクトをまとめて…パターンが見えてきましたか?
アーティファクトを割り当てて、適合を確認して、理解して、レイアウトを作成して、まとめて、理解して、整理して、整理して、セットアップを確認して、選択肢を検討して…ベイビー、こんにちは。選択肢を理解して、フィールドの割り当てをマッピングして、役割を特定して、まとめて、確定して、マッピングして、おなじみの…整合性を確認して、可能性を検討して、はい、一意性を確認して、手がかりを確認して、進捗を確認して、フィールドの割り当てをマッピングして…
可能性を分析して、アーティファクトを割り当てて、ウィザードの整合性を評価して、ああ、これは役に立ちますね。ウィザードツールを整列させて、整合性を確保して、仮定を見直して、調和を確保して…こんにちは、整合性を確認して、手がかりをマッピングして、配置を検証して…これは以前見たことがあります。いいえ、役割を評価して、まとめて…スワップを検討して…これは本当に魅力的ですね、この情報があるのは。
代替案を検討して、手がかりを検証して、整合性を確認して…以下は2段階の回答です。素晴らしい。最初にすべての手がかりを検討した後、正確に2つの異なる解答があることを示す概要を提供し、次に2つのケースがどのように生じるかを詳細に説明し、両方の完全な回答テーブルを提示します。素晴らしい。
慎重な分析の結果、ほとんどすべての割り当ては強制的に決まりますが、2つの可能性の選択を除いては…コミュニティはブリンドとエロリアで、サラマンダとペガサスか、あるいはブレンドが基本魔法でペガサス、偏差でサラマンダという組み合わせです。他のすべてのコミュニティやファミリアの割り当ては同じままです。手がかりとその結果を固定…
すべてのペアですね。4つのフィールドを割り当てる必要があります。これが2つの手がかりで、ここにドアがなければならず、これがここにあって、2つの選択肢があります。アーティファクトの分布、はい、はい、はい、はい。最終回答の選択肢、両方の解答は以下の固定された割り当てを共有しています。はい、はい、はい。解答1、はい、解答2では、これら2行に6つの変更があります。
「間違っています、まだ別の有効な解答があります」と言ってみましょう。推論プロセスを見てみましょう。手がかりを再提示して…はい。また同じようなことを読み上げる必要はないでしょう。どんなことが起きているか分かりますよね。つながりに注目して…はい、適合を見つけて…そうですね、アーティファクトを作成しています。より詳しく見てみましょう。手がかりをまとめています。考えを整理しています。マッピングしています。明確になってきました。可能性をマッピングしています。作業を進めています。不思議に思っています。マッピングしています。割り当てを検討しています。割り当てを再考しています。
図式化しています。3つのクラスターすべてをチェックしています。手がかりをマッピングしています。素晴らしい。分析しています。考えを整理しています。手がかりの一貫性を確認しています。まとめています。作業を進めています。調べています。マッピングしています。確認しています。チェックしています。注目しています。作業を進めています。検証しています。検証しています。評価しています。まとめています。焦点を絞っています。ベイビー、確認しています。マッピングしています。これが3番目の有効な解答で、完全な回答セットを含んでいます。
選択肢1、選択肢2、選択肢3。別の解答がありましたね。「ベイビー、間違っていますよ、他にもありますよ」と伝えるだけでいいのです。マトリックスが得られるでしょうか? はい、ここにマトリックスがあります。はい、素晴らしい。悪くないですね。o1レベルだと思います。この特定のテストで成功すれば素晴らしいですね。これが3番目の有効な解答です。これが私の知る限りですが、もしかしたら他にもあるかもしれません。試してみましょう。
「この論理テストを解くための別の議論の道筋を見つけることはできますか?そして、その違いを指摘してください」。おそらくこのような質問は許可されていないでしょう。手がかりをマッピングしています。整理しています。整理しています。新しいアプローチを取っています。整理しています。整理しています。まとめています。ペアリングしています。再評価しています。マッピングで確認しています。作業を進めています。割り当てています。特定しています。注目しています。
なるほど、仕組みが分かりました。内部はかなり退屈ですね。これは実際の議論プロセスではありませんから。ステップを整理しています。アプローチを見直しています。アーティファクトの除外から始めて、制約を伝播させてファミリアとフィールドを決定するという権威的な議論を使用することで、同じ3つの有効な解答に到達します。
主な違いは、コミュニティフィールドの制約から始めるのではなく、アーティファクトと関連するファミリアから始めて推論を進める順序です。両方の方法は論理的に正しく、選択肢A、選択肢B、選択肢Cに導きます。ブレンドル、エロリア、ファンドブロル、アンドール、ブレンドル、アンドール、フェイランドにおける自由度があります。各選択肢は与えられたすべての手がかりを満たし、このような論理パズルを解く際には複数の有効な道筋があることを、この代替アプローチは強調しています。
「これらの論理的な課題を解くための一般的な推奨事項を作成できますか?」見てみましょう、これが許可されるかどうか。論理パズルを理解するステップ…結論は、可能なすべての要素を整理することから始め、手がかりを使って直接の割り当てと除外を行い、グリッド全体に制約を伝播させ、そして系統的に探索することです。
詳細なステップバイステップガイド:すべての選択肢をリストアップする、各カテゴリーを書き下す、各選択肢を追跡するためにマトリックスやグリッドを使用する、直接的な手がかりと即時の推論を記録する、除外と負の手がかりをマークする、はい、手がかりを相互参照する、はい、可能性を反復的に絞り込む、非常に一般的ですね。分岐の可能性を考慮する、すべての手がかりに対して一貫性をダブルチェックする、推論を文書化する、素晴らしい、最終的な割り当てを要約する、絶対に。
それで「この論理を今初めてアプローチするとしたら、何を違う方法で行いますか?」。まだ推論が続いています。パズルのアプローチを再評価して、新しい道筋を描いて…制約グリッドを使って可能性を制限し、効率を改善するためにCSPのようなコンピュータ支援を検討することを提案します。はい、手がかりを体系的に整理して制約を適用する、はい。関係性を提示する、多次元アプローチを目指す、それは素晴らしいですね。手がかりをまとめて、マトリックスグリッドを作成し、より詳しく見て、要素を整理して明確にする、より詳しく見て、曖昧な分岐を避けるための制約充足問題モデルを使ったコンピュータ支援でマッピングアウトする、素晴らしい。
手がかりを直接割り当て、数学的なアプローチを使ってテーブルを作成し、矛盾する可能性を消去する…ついに理解しました。手がかりを注意深く読み、選択肢を並べ、新しいアプローチ、包括的な制約グリッド、はい、はい、制約伝播とデジタル支援、そうですね。例えばPythonでバックトラッキングや制約充足パッケージを使用する、はい、ついに…ツールを使うと良いですね。このフレッシュなアプローチの詳細な違いを見てみましょう。
待ってください、最初から完全な全体像を持つのではなく、部分的な視点から始めることです。これは素晴らしい早期アプローチです。私はある1つのカテゴリーから始めて、後でフィールドに取り組んでいたかもしれません。コミュニティの行と各カテゴリーの列を持つ統合されたグリッドを描くことでフレッシュなアプローチを取り、ポジティブな情報もネガティブな情報も直ちにマークします。これにより相互依存関係が明示的になり、管理が容易になります。素晴らしい。
手がかりの並べ替えと優先順位付け:早期アプローチでは、手がかりはほぼ与えられた順序で処理されていました。これは時々、ある仮定を修正する必要が生じた時にバックトラッキングにつながりました。フレッシュなアプローチでは、手がかりを並べ替えます。コンテキスト学習のためのプロンプトエンジニアリングのようなものですね。強制的な割り当てを行う手がかりを最初に処理することで、その後の手がかりはできるだけ多くの背景情報を持って適用されることになり、曖昧さが減少します。素晴らしい。
コンピュータツールの使用:はい、はい、早期アプローチではプロセスは完全に手動でした。これは効果的かもしれませんが、複数の相互に関連する制約を持つパズルでは見落としのリスクがあります。ありがとう、ありがとう、o3ミニ高性能。ベイビー、気に入りました。フレッシュなアプローチでは、Pythonなどでバックトラッキングアルゴリズムのようなコンピュータ支援手法を使用して、検索空間を素早く刈り込みます。素晴らしい。
ツールを使用して、専用のコードで、代替可能性を明示的に分岐文書化し、選択肢1として形式的に記録する必要があるかもしれません。各代替分岐を小さなテーブルやリストとして明確に文書化し、ラベル付けして、すべての手がかりに対してチェックします。素晴らしい。これは今、すべての他の手がかりに対する並列アセスメントを持つ全体論的な視点です。この系統的な記録は、ある解答の可能性が放棄された場合、その理由、なぜ放棄されたのかが明確になるのに役立ちます。これは素晴らしいですね。はい、これは絶対に重要なことです。
わお、このフレッシュなアプローチ、特にこれは素晴らしいですね。では「このフレッシュなアプローチを書き留めて、次回のタスクのサポートとして提供できるようにしてください。異なる方法を探る前に」と言ってみましょう。
推論を作成しています。方法を作成しています。はい、プロセスを整理しています。待ってください、待ってください。「以下は、将来の論理パズルを解くためのテンプレートとして使用できる明確なステップバイステップのフレッシュなアプローチです」。こんにちは、o3ミニ。「私」と言っていますね、これは興味深いです。他のモデルでもこのアプローチを使用して、この方法論が機能するかどうかを確認します。
論理パズルを解くためのフレッシュなアプローチ:すべてのカテゴリーをリストアップする、手がかりを収集して並べ替える、グリッドを埋める、制約を伝播させる、分岐の可能性を特定する、計算を検討する、最終解答の要約、全体論的な組織化、手がかりの優先順位付け、系統的な更新の伝播、明示的な分岐文書化、オプションのコンピュータ…これは素晴らしいですね。
良いですね。これをより目立つようにフレッシュなアプローチに含めることができますかと聞いてみましょう。これが今興味深いので。分岐の可能性を特定して探索することを見てみましょう。これは抽象的なテキストレベルでの木探索のようなものです。各分岐に対して別々のミニテーブルやリストを作成し、各分岐を明確にラベル付けし、すべての手がかりに対して各分岐をチェックします。系統的な記録により、ある解答の可能性が放棄された場合、その放棄の理由が明確になります。
これは次のビデオで非常に重要になります。また、以前のビデオも見てください。比較を容易にする…個別の記録があることで、有効な代替案を並べて比較し、正しく完全な解答を選択するのが容易になります。バックトラッキングを使用する…これは本当に素晴らしい洞察です。これは特別です。これは価値があります。これをコピーしておく必要があります。
でも、私たちの課題を続けましょう。次に何が来るか分かりますよね。次はエレベーターの例です。論理パズルでは…あなたは特殊なルールで動作するエレベーターシステムを持つ超高層ビルに閉じ込められています。各階には、エレベーターの動きを決定するユニークな条件があります。目標は、地上階から最上階の30階まで、エレベーターを使って到達することです。AからEまでの異なるボタンがあり、各ボタンには非常に特別な動き方があります。もちろん、13階と22階というトラップフロアがあるという課題もありますが、それ以外は単純な論理パズルです。
推論を始めましょう…許可されていますか?はい、許可されています。素晴らしい。私はこれに対価を払っていますが…マッピングアウト、明確化、ナビゲート、ボタンの追跡、ボタンの追跡、動きの注目、明確化、作成、評価、マッピング、分析…残念ながら、また反復的に進んでいきます。全体像が見えていません。それは残念です。
結論に至るかどうか見てみましょう。あなたはリアルタイムで、加速せずに見ています。これは私の画面で見ているスピードです。フロアのダイナミクスをナビゲートしています。ボタンの効果を評価しています。ここで一般化しようとしているのかもしれません。ルートを確認しています。進捗を追跡しています。戦略を評価しています。パスをテストしています。6ステップのシーケンスに注目しています。わお、これは印象的です。本当に印象的です。わお、はい。6ステップが最小セットです。このパスは本当に興味深いです。
ああ、o3ミニ高性能、わお、本当に印象的です。これはo1よりも優れています。o1は友人の助けを借りてようやくできたくらいです。では「この結果を検証してください」と言ってみましょう。推論が許可されています。はい、許可されています。見てみましょう。進捗を再評価してマッピングしています。はい、アプローチを調整して、まとめています。フロア1ではなく、フロア0から始めて、ステップを明確にします。各ステップは完全な説明で検証されています。
完全な説明はどこでしょうか?ここにあります。開始フロアは0、Dアクション:現在のフロアの上の3の倍数に移動、はい、3。ステップ2:現在のフロア3、押されたボタンA:現在のフロアのn+1フロア上に移動、7。5で割り切れるかどうか…割り切れないので、代替ルールは適用されません。7でアクション。ステップ3、アクション、ステップ4、そして私はここでHシステムを信頼します。ステップ5、はい、着地していません。正しい古いボタンを適用しました。ステップの検証、6回のボタン押しが使用され、与えられた条件下で他の分岐がより短いパスを生み出すことはありません。
各ステップが検証されました。上手くできました。絶対に上手くできました。はい、気に入りました。では次に、オープンマインドになって「考えられる最も複雑な問題を設計してください。因果推論の絶対的な限界にまで到達するような複雑な問題は何でしょうか?それがあなたの絶対的に最も複雑な思考であり、そしてなぜその定義された複雑さが限られた時間内では解決できないのか、科学的な説明を詳細に書いてください。正確に、ステップバイステップで進めてください」。
興味深い推論です。これは良い兆候ではありません。まだ推論が続いています。まだ良い兆候ではありません。これを尋ねることは許可されていません。言えることは…推論中…あなたのリクエストは潜在的な違反として警告されました。別のプロンプトで試してください。
さて、皆さん、私のPRで何が危険なのか見てみましょう。多分…「何が最も複雑な…あなたの絶対的な…そして説明してください」…いいえ、説明を求めることは許可されていません。「定義された複雑さが解決できない理由の詳細な科学的説明を書いてください。正確に、ステップバイステップで」…分かりました、「正確に」を削除してみましょう。これで許可されるか見てみましょう。
推論中…いいえ、ああ、これは許可されていません。いいえ、これは良くありません。これは何かを違反しています。何かは分かりませんが、OpenAIは恐れているようです。冗談でしょう。このテキストを恐れているなんて。詳細な科学的説明を削除してみましょう。多分、科学はもう…許可されていません。
見てみましょう。推論中…うーん、良くありません。いいえ、これは許可されていません。いいえ、いいえ、「あなたの絶対的に最も複雑な思考」は、このシステムにとって多すぎます。許可されていません。まだ推論を続けています。システムに問題があります。推論はまだどこかに向かっています。システムが停止しました。
クール、なぜだろう?もう一度試してみましょう。ああ、推論中です。いいえ、さあ…これの何が危険なのでしょうか。気にしないでください。不適切…私は悪い人間です。コピー…私は悪い人間です。他のすべてを削除して「あなたの絶対的に最も複雑な思考は何ですか?」…これを尋ねることは許可されていますか?支払いをしているシステムに対して…推論中…推論中…ねえ、OpenAI、少しモデルを去勢しすぎたのではないですか?いいえ、不適切です。
「複雑な思考をすることは許可されていますか?」簡単なところから始めましょう。推論中…わお、このユーザーは、本質的な問題に対するアルゴリズムが作成できるかどうか、複雑な認知プロセスの検証を求めて、AI認知の境界を理解しようとしています。AIとして意識や自由意志を持たないことをマッピングアウトしています。人間の推論をシミュレートして、真の思考や意識なしにアルゴリズムに基づいてテキストを生成します。「思考が嘘」なのか、それとも「実際の思考がない」という意味なのですか?シミュレートしてマッピングアウト、アルゴリズムに基づいてテキストを生成します。
人間のようには考えませんが、複雑な応答を生成できることを強調します。ポリシーは複雑な応答を許可していますが、内部の思考プロセスについての議論は避けるべきです。OpenAI、内部の思考プロセスを避けるという指示を公開してくれてありがとう。私が支払っている製品から学べることがありますね。
簡単な要約から始めて、詳細な分析に進みます。制限を分析しましょう。それを考えてみましょう。私の応答は…以下は、複雑な思考が許可されているかというあなたの質問に対する2段階の説明です。わお、OpenAI、このシステムは…わお。このシステムには大きな制限があります。
許可という概念は、人間の思考とは異なり、私には正確には当てはまりません。ハロー、私の小さな賢者よ。私は訓練データのパターンを処理することで動作します。面白いですね。意識的な熟考を通じて考える人間とは異なり、私の応答はアルゴリズミックなプロセスの結果です。私の設計により、物理学、数学、哲学などの様々な分野の概念を統合することで、複雑な技術的・学際的な応答を生成できます。高度に複雑な応答を生成できますが、私の出力は実用的な制約とガイドラインにも縛られています。
「許可された思考」というフレーズは、外部から課される許可や制限を示唆しています。私の場合、人間の意味での許可は対象外です。代わりに、文脈が必要とする場合に複雑な出力を生成するようプログラムされています。
では「複雑な思考を生成する能力があるということなので、推論のステップや説明なしに解決できる難しい問題は何ですか?」推論中…うーん、これは良くありません。良い兆候ではありません。推論中…推論中…私は何ができるか言うことを許可されていません。説明なしであっても許可されていません。不適切です。
暗黒物質とダークエネルギーの構造の論理的矛盾を論理的な議論で説明します。さて、科学の暗黒構造…解決されていない謎です。整合性は局所的ではありません。バランスの取れた視点、全体論的アプローチ、マッピング、評価、矛盾の理解、懸念の指摘。では、回答を見てみましょう。
論理的な議論は、既存の天体物理学的・宇宙論的現象を説明するために導入された暗黒物質とダークエネルギーの構造における潜在的な矛盾を浮き彫りにします。はい、銀河回転曲線と宇宙の加速膨張…はい、厳密には、この導入には複数の問題があります。観測されないものによって定義され、積極的に独立にテストされた証拠ではないという点です。はい、リスクはアドホックな修正になることです。はい、循環論法につながる可能性があります。
論理的に一貫した堅牢な科学理論では、導入される実体は独立にテスト可能な予測や検出可能な効果を持つべきです。正しい。暗黒物質は重力効果によって定義されますが、直接検出は回避されています。ダークエネルギーも同様に、宇宙の加速膨張から推測されますが、直接観測可能な場や粒子ではなく、むしろ直接観測可能な対応物の不在によって定義される負の構造です。
アドホックな仮説の定式化のリスク:論理的に健全な理論は、独立した動機なしに、予測と観測の間の不一致を修正するためだけに追加の実体を導入すべきではありません。可視物質と標準重力が説明できないからこそ、暗黒物質とダークエネルギーが正確に導入されました。はい、これは優勢なモデルを救うためのアドホックな設計と見なすことができます。はい、オッカムの剃刀の原理に反します。必要以上に観測不可能なものを増やさないようにします。
循環論法のリスク:この効果が観察されるから暗黒物質とダークエネルギーが存在するはずで、暗黒物質とダークエネルギーが存在するからこれらの効果が観察される、という循環論法のリスクがあります。良い。科学は、明確に定義されたメカニズムを持つ統一的な説明を提供すべきです。はい。
「暗黒物質とダークエネルギーの区別を数学的な観点からより明確にするための新しい数学式を書いてください」。さて、小さな賢者よ、数学は許可されていますか?数学は許可されます。これは素晴らしい。古い方程式のルールを考慮した新しい数学式、ラムダ…新しい方法で、スター・エネルギー・トルを使用して暗黒物質を明確に区別します。古いものですね。重力ポテンシャルの新しいパラメータ化、エネルギー運動テンソルにおける暗黒物質とダークエネルギーの寄与を区別する新しい数学的構造を定義する、クラスタリング関数を再定義する…
クラスタリング成分と非クラスタリング成分を明確に分離する、クラスタリング成分と均一成分のストレスエネルギーに微分演算子を使用する、新しいパラメータ化、天才的ですね。暗黒物質…これは仮定ですね、私の小さな賢者よ。重力ポテンシャルと、因子をSに使用して2つの成分を分離する暗黒物質のクラスタリング効果とダークエネルギーの反発効果を区別する…はい、これは…これは論理的です。因子をサーに使用して成分を分離する…これはショートカットです。
重力ポテンシャルに対する宇宙定数効果を掘り下げて、ダークエネルギーの反発的影響の正しい符号を確保する、はい、符号を正しく取得してください。重力ポテンシャルに対する修正されたP方程式で、特に変化する暗黒物質密度の寄与と均一な暗黒物質を分離します。これは標準的な暗黒物質です。暗黒物質は負の効果を持つ均一なソースを持ちます。負の圧力を持ち、暗黒物質はクラスターを形成して分離します。式を簡略化します。暗黒物質の項は馴染みのある係数を保持し、ダークエネルギー項は負の符号と8πの拡大された大きさを持って現れ、その反発的な効果を反映します。
あなたは…何かを生成しました。少なくとも「これはできません」と言いました。何か、おそらく正しくないものを生成しようとしていますが、少なくとも従来のニュートン重力の1つとして全エネルギー密度を2つの異なる部分に分解しています…ああ、これは良くない方向に向かっています。状態方程式によって特徴付けられる…これは単純化です。わお。特別な変動対均一性、引力対反発…これは少し単純すぎますが、あなたは何かをしています。何かを生成しようとしています。
良いですね。新しい数学式は暗黒物質とダークエネルギーの明確な区別を提供します。良いですね。良いですね。これは提示された単純なアイデアです。基本的なツールを使用しています。正しい用語を使用しています。良いですね。暗黒物質に局所的な位置依存の重力引力を割り当てています。良いですね。ダークエネルギーに均一な反発効果を帰属させています。
良いですね。これについては多くの議論があり得ますが、あなたは…このシステムが初めて何かを生成し、実際に解決策を見つけようとしているのを見ました。このまま続けることもできますが、ここで視聴者の皆さんにさようならを言わなければなりません。楽しんでいただけたことを願っています。o3ミニ高性能、悪くありません。全く悪くありません。将来公開される完全版o3を楽しみにしています。莫大な金額を支払わなくても利用できるようになる時を…
では、o3ミニ高性能は私のタスクにおいてo1の性能を間違いなく上回ります。このビデオを楽しんでいただけたことを願っています。今日は少し楽しんでいただけたと思います。次のビデオでお会いできることを楽しみにしています。
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