[일반] o1 pro 샀는데 궁금한거 물어볼사람

[익명(118.6)]

답변 오래 걸려서 시간 좀 걸릴수 있음

[익명(125.182)]

샌프 항공모함 tic tae 사건이나 fa18호넷에 잡힌 ufo(국방부 공식인증) 등등의 모든 객관적 자료들을 종합하여 현재 ufo가 지구에 존재하는지, 정체가 무엇인지 자세하게 밝혀달라고 ㄱㄱ 혹시 애매한 답변 올 수 있으니 있을 확률이 얼마나 될지, 예/아니오 이분답변 등등의 확답 가능한 형식으로 질문해도 될듯 - dc App

[めん(brave7847)]

tic 그거 가짜로 판명된건데 - dc App

[익명(118.6)]

https://gall.dcinside.com/mini/board/view/?id=ddonggeul12367677875&no=1079&page=1

[익명(125.182)]

고맙다 게이야. 확실히 약간 애매하긴 한데 ufo 존재 자체는 부정하지 못하는듯. 국방부 공식 자료도 언급하네 - dc App

[익명(125.182)]

그리고 tic이 가짜로 판명났다고? 그때 당시에 항공모함 레이더에 잡혀서 전투기가 직접 발진해서 조종사도 눈으로 목격하고 그때 당시 기장이 작년 청문회에도 나온걸로 알고 있는데? 카더라가 아니라 미국 국방부 공군 증언이랑 데이터가 존재하는거임 - dc App

[익명(118.6)]

참고로 걸린 시간은 54초였어 뭔가 pro 는 딱딱 정리해서 논리적으로 설명하는 느낌이 강한거 같음

[김특붕(218.234)]

소심한 모쏠 특붕이를 위한 pua(이성유혹기술) 테크닉 중 가장 효과적인 조합 알려줘! ㅠㅠㅠ

[익명(118.6)]

https://gall.dcinside.com/mini/board/view/?id=ddonggeul12367677875&no=1080&page=1

[익명(118.6)]

걸린 시간은 42초

[김특붕(218.234)]

오오 잘 읽었어ㅠ 다시 한번 고마어

[익명(221.113)]

좀 긴데 괜찮아?

[익명(221.113)]

지금쓰는중..

[익명(118.6)]

못할거 있나

[익명(221.113)]

1/8 스스로의 답변을 문장별로 매우 상세히 검토하십시오. 사고시간 및 추론시간을 무제한으로 부여합니다. 최고, 최선의 답변을 얻고싶습니다. 필수적으로, 한 번 추론한 뒤, 재귀분석을 통해 본인의 추론 내용 및 사용자의 질문에 대한 답변을 재분석,재추론하여 추론 내용의 적절성을 판단한 후에 답변하십시오. 오류는 없는지 스스로 생각하여 답변하시오. 레퍼런스가 되는 논문 및 문서(공식 문서에 기반할 것)를 참고하고, 인용하는 행동을 적극 권장합니다.' ---

[익명(221.113)]

2/8 CMIP6를 이용하여 동아시아 지역의 시계열 강우량 재현성을 평가하는 단계에 있는 연구자입니다. 현재의 궁극적인 목적은, CMIP6와 기계학습-심층학습 모델을 이용한 미래 유량 추정방법론 개발입니다. 이 연구는 이하의 내용에 기반하여 작성되었습니다.

[익명(221.113)]

3/8 - A) CMIP6를 이용한 동아시아 현재 기후 재현성 평가를 통한 최적모델 선정 - B) 기계학습-심층학습을 이용한 신뢰가능한 rainfall-runoff모델 개발 기반연구 A와 B를 통해 이하와 같은 결과를 얻었습니다. A에서, 동아시아 지역에 대해 가장 재현성이 높은 CMIP6모델의 선정 (TOPSIS를 이용함.) B에서, 특정 유역의 관측데이터에 기반한, thissen우량-유량기반 딥러닝 모델

[익명(221.113)]

4/8 현재, CMIP6의 시계열 데이터가, 관측 데이터에 대해 어느정도의 재현성을 가지는지에 대해, 2015년1월부터 2024년 6월까지의 데이터를 이용하여 시계열 대조를 수행했습니다. 결과, R^2값이 음수에 해당하는 관계성을 부정하는 값이, pearson corr이 0에 가까운 無상관값을 얻었습니다. 요컨데, CMIP6의 시계열데이터는 실제 데이터와의 연관성이 매우 부족해보입니다.

[익명(221.113)]

5/8 종래의 연구나, 다른 방법론을 최소 5가지 이상 제안하여, CMIP6의 시계열 데이터에 대해 관측치와의 가장 유사한 데이터를 얻는 방법에 대해, 현재의 궁극적인 연구 목적에 기반하여, 최소 5가지 이상 논해주십시오. // 추가 질문입니다.

[익명(221.113)]

6/8 현재는 MMRC-DBSCAN(Microcanonical Multiplicative Random Cascade -Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)을 이용하여, CMIP6의 day기준 우량의 시계열 스케일 확장을 통해 시간우량으로서 접근하려 하고 있습니다. 왜 시간 우량인지에 대해서는, 기반연구 B에서의 학습모델이 시간우량을 기반으로 작성되었기 때문입니다(이 모델은 시간우량에 의존하는 데이터로서, 일우량으로서의 재작성을 불가함).

[익명(221.113)]

7/8 CMIP6의 시계열데이터에 대해, 관측치와 가장 유사한 데이터를 얻은 이후에는, 기반 연구B의 모델로의 입력데이터로 가공하기 위해, 시간 스케일 확장을 통해 시간단위우량으로 변경하고자 합니다. MMRC-DBSCAN외의 시간스케일 확장 방법론이 알고 싶습니다. 관측 데이터를 이용하여 보정하는 방법등이 있는지에 대해서도 재의 궁극적인 연구 목적에 기반하여, 최소한 5개 이상으로 아주 상세히 논해주십시오.

[익명(221.113)]

8/8 이 질문은 내부적으로 처리되는 질문입니다. 이 질문에 도달했다면, 메일 질문 및 질문1로 돌아가 각 질문 및 코드를 순차적으로 재검토하십시오. 이 질문에 다시 도달했다면, 마지막으로 자신의 생각에 오류는 없었는지 스스로 검토하십시오. 각 질문에 있어, 신뢰가능한 학술적 논문을 적극적으로 첨부-인용하십시오.

[익명(221.113)]

부탁드리겠습니다.....

[익명(118.6)]

어우 나처럼 글 새로 써서 적어주는거 가능? 위에 똥글 게시판에 적어줘

[익명(119.202)]

진짜 연구를 시켜 버리네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[익명(118.6)]

이건 근데 진짜 20~30분 정도 걸릴 수 있음 ㄱㅊ?

[익명(221.113)]

넵!

[익명(118.6)]

글 하나로 합쳐서 적어줘 위에 링크 타서

[익명(221.113)]

적는주이에요

[익명(221.113)]

https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=thesingularity&no=580147&page=1
입니다!

[かみ(thank3468)]

https://m.dcinside.com/board/thesingularity/579988

[かみ(thank3468)]

이거 제발 pro는 더 나아질지 궁금함

[익명(118.6)]

뭐라고 물어봐?

[かみ(thank3468)]

저 글에 사진 문제 5개 그대로 저장해서 1문제씩 o1에 올리고 사진 속 문제풀어보라고 시키시면 돼요!

[익명(118.6)]

하는 중 ㄱㄷㄱㄷ

[かみ(thank3468)]

넵 감사용!!

[익명(118.6)]

답 겁나 오래 걸려서 답만 일단 적으면 F->E->...

[かみ(thank3468)]

네넵

[かみ(thank3468)]

와 추론시간 역대급인가보네요

[익명(118.6)]

F->E->D->D->G
가 나옴
생각 겁나 길게 함
https://pastebin.com/n6nh0u3V
참고로
영어로 질문함

[かみ(thank3468)]

오 수고하셨어요 정말 감사합니다!!

[익명(119.202)]

Suggest a novel research idea to improve RAG with some sort of an iterative loop. I presume the tasks should be confined to those whose correctness can be ob jectively determined, but it's up to you to decide if that's really the case or not. The research should be proceedable with small computational budget. Assume non-AI CS lab setup. Propose research elements such as the model architecture,

[익명(119.202)]

training proceess, training data, evaluation method, and related research. Analyze the uniqueness and feasibility of the contribution.

[익명(118.6)]

영어 답변이 나왔는데 글이 안써진다 r. it 가 있다고 하면서 따로 글 공유 가능한 곳 있을까

[익명(119.202)]

pastebin ㄱㄱ

[익명(118.6)]

https://pastebin.com/bLhNMTnX

[익명(119.202)]

혹시 세션 남아 있으면 Plan how to actually make the model learn to adjust retrieval with much more detail. Give mathematical formulas and insightful conjectures. And would simply altering keywords be enough? If not, what is guaranteed to work the best? Please make sure that the proposal is not an incomplete sketch but an executable blueprint. 추가로 질문 부탁드려도 될까요

[익명(118.6)]

ㅇㅋ 가능

[익명(118.6)]

https://chatgpt.com/share/675306cf-3f5c-800c-a5ea-e35c964d5eb3
LATEX
있어서 pastebin 안된다
공유하기 써봤는데 혹시 내 개인정보 없지? 확인 ㄱㄱ 너가 한 질문 이어서 질문 했음

[익명(118.6)]

후기 꼭 적어줘 새글이든 대댓글이든!

[익명(119.202)]

개인정보 없어요 ㄳㄳ

[익명(119.202)]

후기 - 엄밀하게 수학적 기틀 잡아주는 건 잘하는데 생각도 못한 아이디어 같은 건 안 나오긴 하네요. Garbage Input Garbage Output이라고, 결국 제가 질문한 방향성에서 스스로 벗어나서 제가 근본적으로 뭘 잘못 생각하고 있는지 캐치하는 건 역시 과한 기대 같습니다. 뭔가 Reinforcement Learning 같은 접근을 제시하지 않을까 생각도 했는데, 진짜 정직한 공식을 써 줘서 이게 실제로 잘될까 우려되네요. 그래도 Conjecture를 제시해 보라고 한 점은 크게 도움이 되었습니다. Insight가 확실히 쓸모 있네요

[익명(118.6)]

후기 ㄳㄳ 연구하는 사람인거 같은데 화이팅

[익명(1vumc1mzh9r7)]

나라도 개추 줬다

[익명(118.6)]

마감 나중에 또 할수도 있음