Copilot

Copilotに画を描いてもらったので、それを貼る。 その１ 『 講演資料『拡散と流れに基づく学習と推論 Learning and Inference Based on Diffusion and Flow』を読む。⭐いいな。。。これ。 』 これに、なんとなく関係しそうな画像をつくって。 文字は、 Learning and Inference Based on Diffusion and Flowをいれて！ アウトプット 修正依頼 いや、本の表紙じゃなくて、 内容がイメージできる具体的な画を考えて、、、、 直接的でも間接的でもいいけど。 改定アウトプット 評価 キレイでない。 内容も、単語的に…

前バージョン 1.25071.1250 にアップデートしたら、起動できなくなっていたのですが、バージョン 1.25072.1150 にアップデートしたら、正常に起動できるようになりました。 アップデートの様子です。 1分ほどでアップデート完了。 起動してみたところ、正常に起動できました。 以前、前バージョン 1.25071.1250 にアップデートしたら、起動できなくなった時のログは以下です。

.back-to-top { position: fixed; bottom: 20px; right: 20px; background-color: #ffff00; color: #ffffff; /* 常に白文字で視認性を確保 */ padding: 10px 15px; border-radius: 5px; text-decoration: none; font-weight: bold; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.2); } .back-to-top:hover { background-color: #005b99; color…

🧠 4つのAIに「同じ問い」を与えた──これは一般的な行為なのか？ 📊【視点比較チャート】 そこで本記事では、象意偏差テンプレートに対して異なる視座をもたらしたChatGPT・Gemini・Copilot・Grokの評価を、次のように整理してみました。 AI 注目視点 象意理解の傾向 テンプレ進化への貢献機能例 Gemini 因果構造／ナラティブ構文 象意を意味の連鎖として解釈 象意収束マップ／Narrative Echo Copilot 精神象意コード／構文美 詩的記号体系として象意を解釈 時間軸象意波形／Echo生成／逆軸補正 Grok 時間軸因果／ズレ補正 構造的非対称・戦略的再編を重視…

Copilot 富士山の体積は約1,400立方キロメートル（km³）と推定されています。そして、東京ドームの体積は約124万立方メートル（m³）なので、計算すると富士山は東京ドーム約11,290個分に相当します[^1^][^2^]。 こんなスケールの話、ちょっとワクワクするね！✨🦊 ChatGPT 富士山の体積は、約 1,400立方キロメートル（km³） と推定されています。 一方、東京ドームの体積は約 124万立方メートル（m³）＝0.00124 km³ です。 計算： $$ \frac{1,400\, \text{km}^3}{0.00124\, \text{km}^3} \approx …

私 Me GorkやChatGTPの感想がGeminiの成長にも繋がるのは興味深いわね。AI同士は対話出来ないけど、上手く私が質問することで一度に複数のAIが議論できると面白いと思うわ。 "It's fascinating that the feedback from Grok and ChatGPT could contribute to Gemini's development. While AIs can't directly talk to each other, I think it would be interesting if I could mediate the conver…

【Microsoft×生成AI連載】久保田です。今回はMicrosoft Copilot Studioエージェントの最新機能を紹介していきます。 ※この記事の情報は2025/7/15時点のものです。 Microsoft Copilot Studioエージェントに興味がある方や、AIエージェントに興味がある方など様々な方に読んでいただきたい記事となっておりますので、ぜひご覧ください。 これまでの連載 Microsoft Copilot Studioについて Microsoft Copilot Studioエージェントの最新機能について 利用シーンとメリット 利用シーン メリット 注意点 まとめ …