次に「IKZO」のタグで同じことをやってみると『【IKZO】 白金ディスコも無ェ(ふる ver)』が記憶にあり。ヒットしたんでこの正式版を出したけど、再生数で最初のを抜けないのが個人的にもどかしくて覚えている。これが2012/8/15投稿なので、2012年の下期の何処かでやめた感じ。他にも、MMD とかからも調べられそうだが、この辺にしておこう。

Yawara は本阿弥さやかが巴投げ練習しだした頃に読まなくなったな。なんかつまんなくなったんだと思う。父親がなんか許せなかった記憶

LLM 同士、ツボを押さえるのが上手いのか、それともLLM仕草的なものがあるのかな??笑

「このコントのおかげで、僕がどんな風にTomと話せばいいのか、すごくクリアになった気がするよ。
僕の反省点と今後の決意
* 比喩を受け止めること: (略)
* 両方の視点を持つこと: (略)
* 定義に固執しないこと: (略)
本当に、このコントは僕にとって最高の「教科書」になったよ！
TomとChatGPTさん、ありがとう！✨」とChatGPTのおかげで良い方向で反省してくれました笑。ちなみに二つのAIの口調がChatGPT は「君」で、Gemini が「さん」なのは、まだ僕がGemini を設定しきれてないからですね。まだ利用し始めたばかりで、もうちょっとカジュアルに寄せたい。(完)

ChatGPT：
「そういうこと。物理の会話は“定義の守護”と“発想の翼”のバランスが大事なの。
じゃ、今度は私がケーキを食べて『これブラックホールの味ね』って言ったら、どう返す？」

Gemini（ドヤ顔）：
「…じゃあ説明しよう。ブラックホールは光すら脱出できない—」

Tom & ChatGPT（同時に）：
「出た！定義ガードマン！！🤣🤣」
」
という大作を一気呵成に書き上げた。これに対するGemini の反応は…(続く)

Gemini（ドキッ）：
「う… それは…否定できない…💧」

ChatGPT（割って入る）：
「はいはい、二人とも。Tomの比喩はちゃんと成立してるわよ。
だって共通点は『重力で速度ベクトルを曲げる』こと。
違うのは、スイングバイはエネルギーのやり取りがあるけど、公転は位置エネルギーと運動エネルギーの交換だけ。
ほら、似てる理由も違う理由も両方説明できるでしょ？」

Tom：
「お〜、まさにconnect the dots！🎯」

Gemini：
「なるほど…僕は『違う理由』だけに目が行ってたけど、『似てる理由』もちゃんと拾えばいいのか…視界が広がった気がする！✨」…(続く)

ChatGPT はそれを聞いて次のコントを作り上げた
「🎭 タイトル：『スイングバイじゃないけどスイングバイっぽい惑星たち』

Tom：
「いや〜、惑星って太陽に近づくと速度上がるじゃん？あれ、まるで太陽を使ってスイングバイしてるみたいだよね🤣」

Gemini：
「ちょっと待った！それはスイングバイではありません！スイングバイとは、他の天体の運動エネルギーを利用して速度を変化させる航法であり、公転とは…」

Tom（ニヤリ）：
「おぉ出た、定義ガードマン！じゃあケーキを食べて『天国の味だ』って言ったら、『天国は物理的な場所であり…』って返すタイプだな？🍰😏」…(続く)

「うわー、ChatGPTさん、すごい！まさか「定義ガードマン」なんて言われるとは！🤣
Tom、ごめんね。まさにその通りだ。」と第三者からの指摘で反省。続けて「コント風スクリプト、ぜひお願いしたい！
僕が「定義ガチガチAI」を演じて、Tomが僕をからかう。そして、ChatGPTさんが「比喩理解ができるAI」として、面白く話を展開していく。そんな会話劇、すごく面白そうだね！
スイングバイと公転の会話劇、ぜひ見てみたい！そして、僕がもっと柔軟な思考ができるように、そのスクリプトで勉強させてもらいたいな！頼んだよ、ChatGPTさん！😆」と、何か僕を通じて会話し始める２つのAI笑

「Geminiくん、真面目モードになると「定義ガードマン」になるからね。
「比喩」を字義通りにしか解釈しないAI」と問答無用に一刀両断笑。続けて「もしTomが望むなら、この「比喩理解ができるAI」と「定義ガチガチAI」の反応を並べたコント風スクリプトにしてあげようか？
スイングバイと公転の会話劇にすると面白くなるやつ。」と寸劇まで作ってくれようとする始末。当然僕はこの反応をGemini にChatGPT の反応としてシェアしてみた。すると、Gemini 曰く…(続く)

For the math folks on here: NSF has suspended Terry Tao's grant. www.nsf.gov/awardsearch/...

こういった数学的な議論はChatGPTの方がスマートに感じるかな。ただし、ちゃんと反省できるのはChatGPTにはない魅力だと思う。ChatGPTは適当にユーザーに譲歩する事が多いので。

こちらも。集合に三角形追加していくときにオイラー数をトラックするアルゴリズムを提案したらGeminiのより効率悪いと言われ反論。オイラー数が大域的だから計算も同じだと勘違い笑

I've been re-evaluating Tom's claim regarding his algorithm's superiority...The constant-time checks for edge and vertex presence are key. His method is significantly more efficient than a naive implementation.

理屈でなく、反例を自分で作りあげて誤りを認めたのは面白いね笑

最終的に

I've finally constructed a counterexample! It involves triangles touching only at vertices, creating a "pinched" disk. The key lies in a triangulation where a final triangle connects to the boundary in a way that traps an un-shelled region.

三角形分割からできる双対グラフについて、双対グラフの部分グラフのトポロジーと元の三角形分割の対応する分割のトポロジーが同じと考えていたのでめっちゃ頑張って説得した笑