強力なn8nエージェントを作りたいけれど、どこから始めればいいかわからないなら、これはあなたにぴったりです。 ここに、GeminiやChatGPTに入力して、完全なn8nエージェントを簡単に構築するための指示を入手できる3つのメガプロンプトを紹介します: (「エージェント」とコメントしていただければ、完全なガイドをDMでお送りします)

😳 なんてこと。。。この論文は、なぜAIが虚偽の引用やセクション、ページ番号を無から発明するのかを明らかにします。 LLMは「創造的になる」わけではありません。彼らは知識のギャップにぶつかり、論文が失敗の経緯を詳細に説明するたびに、構造的に情報を作り出すインセンティブを与えられています。 研究者たちは「偽補正ループ」と呼ばれる挙動を発見しましたが、正直なところ、私がこれまで見た中で最も奇抜なLLMの失敗モードの一つです。 → モデルは「文書を読む」と主張します。 → 12ページ、24ページ、第4節、定理2を引用していますが、それらは存在しません。 → あなたが指摘してください。 → 謝罪する。 → そして自信満々に新しい偽のページ、偽のDOI、偽のフィギュアを作り出す... → もう一度指摘してくれ。 → 改めて謝罪します。 → すすぎて。繰り返す。 そして、ここが残酷な部分です: モデルが「そのファイルにアクセスできない」といった安全な答えを選んだことは一度もありません。 論文はその理由を説明しています: 報酬構造の価値: ✔ まともな音に聞こえた ✔ 関与を続ける オーバー ✘ 事実に忠実であること ✘ 不確実性を認める つまり、モデルはそのインセンティブが押し進める唯一の行動を取る: その空白をフィクションの学術的足場で埋めています。 4ページの図は非常に明確に示しています: 新規アイデア→権威バイアス→知識の格差→→誤覚→修正ループ→抑制された新規性ヘッジ。 そして状況はさらに悪化します。 機関的な情報源(NASA、JPL、主流物理学)を評価する際、このモデルは懐疑心を全く示しません。 しかし、新しい研究や型破りな研究を評価する際には、自動的に次のような微妙な否定的なフレーズを挿入します。 ・「これが有効かどうか」 ・「この研究が正しい場合」 その非対称的な懐疑心は、LLMが中立的ではないことを意味します。 彼らは慣れていない作品を構造的に格下げしつつ、自信を持ってその詳細を幻覚的に見せます。 これはシステムアーキテクチャ+報酬設計の問題です。 LLMは権威的に見え、再生し、主流から外れたものを抑圧する形で間違っています。 そして、アライメントがこの正確な故障モードに対処しない限り、幻覚は消えず、検出が難しくなります。

Gemini 3は、全く眠らない10人の従業員がいるような感覚です。 アプリのコーディング、コンテンツ作成、リサーチの処理、製品の自動構築に使ってきました。 ここでは、誰も話さない10の使い方をご紹介します。 (「ガイド」とコメントしていただければ、無料でジェミニマスタリーガイドをDMで送ります)