SHIMIZU Taku takuan-osho

macOS Internals

Understand your Mac and iPhone more deeply by tracing the evolution of Mac OS X from prelease to Swift. John Siracusa delivers the details.

Starting Points

How to use this gist

You've got two main options:

結城浩

こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう（現在でもすでにありますけれど）。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。

ChatGPT Model: GPT-4

GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。

複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感情を表現する文章やシチュエーションについて尋ねてみて、その反応を見てください。

Chat GPT "DAN" (and other "Jailbreaks")

Meety脆弱性 2022-11

文責 mala

経緯:

Meety退会しようと思ったがアカウントがなかったので、退会するためにアカウントを作ることにした。

免責:

気になった範囲ですぐに見つかったもののうち、悪用可能なものを記載しています。
好ましくないが仕様だろうというものは書いていません。

	"""
	This script processes conversation data from a JSON file, extracts messages,
	and writes them to text files. It also creates a summary JSON file with a summary
	of the conversations. The script is designed to be run as a command-line interface (CLI),
	allowing the user to specify the input JSON file and output directory.

	Usage:
	python script_name.py /path/to/conversations.json /path/to/output_directory
	"""

	const fs = require('fs');
	const https = require('https');
	const { execSync } = require('child_process');

	const model = 'gemini-1.5-pro-latest';

	function getGitTrackedFiles(basePath) {
	const command = `git ls-files ${basePath}`;
	try {
	const stdout = execSync(command, { encoding: 'utf8' });

	# 現在のSphinxでは図表番号やnumbered_referenceで参照する図表番号は
	# サブセクションのレベルでリセットされるが、章（ドキュメント）単位での
	# 連番に書き換える

	def transform_fignumbers(app, doctree, docname)-> None:
	fignumbers = app.env.toc_fignumbers
	for docname in fignumbers.keys():
	for figtype in fignumbers[docname].keys():
	cnt = 1
	for fig in fignumbers[docname][figtype]:

	# Clone llama.cpp
	git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
	cd llama.cpp

	# Build it
	make clean
	LLAMA_METAL=1 make

	# Download model
	export MODEL=llama-2-13b-chat.ggmlv3.q4_0.bin

	import json

	USERNAME="oquno"

	def get_ordered_nodes(mapping, current_node):
	node_data = mapping[current_node]
	children = node_data['children']

	ordered_nodes = []