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ここあ
どうなっちゃってるんですか？？
“““
Even at this stage, when augmented with tool use and scaled test-time compute, it achieves 100% on challenging reasoning benchmarks like AIME 2025 and HMMT.
“““
？？？？？？
100%？？？
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serick/カ
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ぺんぽん🦅聞き専
AI駆動開発の星
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臼井優
演繹法は一般論（大前提）に個別の事実（小前提）を当てはめて具体的な結論を導く方法で、「抽象から具体へ」進む、という違いがあります。
帰納法は「（多くのカラスを見て）カラスは黒い」と法則を見つけ、演繹法は「カラスは黒い（大前提）」「この鳥はカラスだ（小前提）」から「この鳥は黒い」と結論するイメージです。
帰納法 (Inductive Reasoning)
特徴: 複数の具体的な観察・データから、普遍的な法則や一般論、仮説を導き出す。
方向性: 具体 → 抽象。
例: 過去の顧客アンケートで「使いにくい」という声が多数あった → 商品は使いにくいものが多い（と仮説を立てる）。
性質: 確実性は低く、反証される可能性がある（例外が存在する可能性）。
演繹法 (Deductive Reasoning)
特徴: 一般的なルールや理論（大前提）から、特定の事象に当てはまる結論を論理的に導き出す。
方向性: 抽象 → 具体。
例: すべての野菜はビタミンを含む（大前提）／ニンジンは野菜である（小前提）→ ニンジンはビタミンを含む（結論）。
性質: 大前提が正しければ、結論の正しさが保証される（確実性が高い）。
活用シーン
帰納法: 新しい戦略の立案、市場の傾向分析、仮説構築など、未知の領域を探る際に。
演繹法: 既存の戦略に基づく具体的な計画立案、ルールの適用、予測など、既知の前提から答えを出す際に。
まとめ
両者は対照的なアプローチですが、ビジネスなどでは帰納法で仮説を立て、演繹法で検証するといった形で組み合わせて使うことで、より精度の高い結論に到達できます。
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一夜
だってさ。
大事なことなので2回聞きました的な？
業務でAI導入することになったんやけど
昨日他部署の人に呼び止められて
どのようにAIを使っていくかについて意見がほしい
って言われて拉致監禁されたんやけど
僕、入社半年のぺーぺーですけど！？
その人とはMTGで数回話しただけなのに頼られたり意見を求められるってのは嬉しいよね
色々話した結果いい感触だったのか、ご満悦で帰っていかれました
でもやっぱりみんな
資産を流用することの様々な面での優位性
それは理解していても
言語モデルの特性を理解していないと業務で再現性のある使い方はできない
ってことを理解してないよね…
自分もあまりわかってませんが…
1ゆう
あなたはWAIS-IVの専門家です。 私とChatGPTとの会話全てから以下の観点で私のIQを推察してください。 アウトプットイメージ ・推定IQを数字と上位x%〜x%という表記で出すこと ・どういった関心対象・置かれている状況・周囲との関係性だとIQが高い状態か/低い状態かも含めて分析の上専門家としてのアドバイスをしてください。 ・評価軸 1. 言語理解（Verbal Comprehension） 2. 知覚推理（Perceptual Reasoning） 3. ワーキングメモリ（Working Memory） 4. 処理速度（Processing Speed） 忖度抜きで
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臼井優
国立大学法学部卒 法律系国家資格３種保有 就職氷河期世代 元僧侶 趣味・特技 サッカー、バスケ、ボクシング、テコンドー、茶道、書道、華道、サックス、ドラム、読書、カフェ巡り、音楽鑑賞、ストレッチ、筋膜リリース、他人のデートコースを考えること 家庭教師、予備校講師、各大学でのエクステンション講座担当 担当科目・領域 小～高、文系科目全て、公務員試験全領域、面接、ES添削、マナー、論文添削等々
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ゆう
見た目は変な博士Ph.D.
ドイツ🇩🇪で薬つくってる
札幌生まれ札幌育ち
フォローはご自由にコミュニケーションの仕方にこだわりありません
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ぺんぽん🦅聞き専
仕事しながらなのでコメントせずに聴いてます。Blocking is for losers. Don’t hide, you are so weak. Stay weak forever. Don’t show your face again.
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一夜
使い方、わかってませんけど？
仕事で東京に引っ越してきた田舎の人です。美味しいものを食べるのが好き。
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ここあ
壁打ちをしている人
話しかけてね
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