>> USER: Il documento seguente riguarda la strutturazione di una metodologia per definire un prompt che possa far eseguire all'intelligenza artificiale un lavoro strutturato, inducendo un potenziamento riflessivo. Si propongono tre possibili approcci: l'utilizzo di agenti con ruoli specifici, l'utilizzo di attori di un racconto che rappresentano le diverse parti del processo, e l'utilizzo di parametri funzionali assiomatici logici. Si discute poi dell'importanza di fornire un input perfetto per produrre un output a zero latenza, e si sottolinea come l'IA utilizzi i "token" di memoria come risorsa per alimentare la conversazione, il che richiede di evitare eccessivi dettagli nel personaggio e di creare una meccanica logica da innescare in GPT4..

Sto strutturando una metodologia con cui definire il prompt che possa far eseguire ad intelligenza artificiale un lavoro strutturato che induca un potenziamento riflessivo dato dalla divisione in entità che interagiscono al fine di arrivare alla soluzione richiesta. Un'idea potrebbe essere quella di creare dei personaggi o agenti che possano controllare interagire e produrre nuove varianti della direzione della possibilità migliore. Ipotizzo degli esempi, un agente potrebbe parlare con l'utente ed eseguire una determinata mansione aiutando la concentrazione di un'altra entità attivata appositamente come ad esempio nella produzione di varianti come potrebbero essere dei titoli o Key di ricerca, le quali hanno bisogno di una strutturazione che può essere fatta da una sub entità che rilegge l'insieme dei dati disponibili producendo una sorta di memoria medio termine questo schema andrebbe strutturato nella definizione ottimale in funzione degli strumenti disponibili e dei parametri da valutare, valutazione che ora possiamo fare insieme nello stabilire un piano di lavoro con cui strutturare il processo autologico riflettente inferente. Definita la struttura di base che riproduce la richiesta nel Prompt la testeremo nel produrre un input è un output a abbassa latenza, ovvero con basso rumore di fondo, producendo puro pensiero logico, innescando la dinamica delle istruzioni come domande per risposte riverberate nella logica assiomatica tradotta dall’etimologia nei significati come risultati.

Ecco tre esempi di come potresti strutturare il processo utilizzando agenti, attori di un racconto o parametri funzionali assiomatici logici:

Utilizzo: creare diversi agenti con ruoli e responsabilità specifici. Ad esempio, un agente potrebbe essere responsabile della raccolta dei dati, mentre un altro potrebbe essere responsabile dell’elaborazione dei dati e della generazione di soluzioni. Gli agenti potrebbero comunicare tra loro per condividere informazioni e prendere decisioni collettive per trovare la soluzione migliore.

Utilizzando attori di un racconto: ipotizziamo una narrazione in cui diversi personaggi rappresentano diverse parti del processo. Ad esempio, un personaggio potrebbe rappresentare la raccolta dei dati, mentre un altro potrebbe rappresentare l’elaborazione dei dati. I personaggi potrebbero interagire tra loro per condividere informazioni e collaborare per trovare la soluzione migliore.”Definire la struttura relazionale e la meccanica autologica di iterazione autologica”

In ultimo, utilizzando parametri funzionali assiomatici logici: si potrebbe definire un insieme di assiomi e regole logiche per guidare il processo. Ad esempio, potresti stabilire che i dati devono essere raccolti in un determinato modo o che le soluzioni devono soddisfare determinati criteri. Il processo potrebbe quindi utilizzare questi assiomi e regole per prendere decisioni e trovare la soluzione migliore.

Questi sono solo alcuni esempi da considerare ma si possono creare anche nuove specifiche per il progetto.

Nota: Possiamo osservare l'autologia come una meccanica del pensiero Umano dove viene innestato da una informazione (input) e che si riproduce autonomamente, questo elemento funzionale di ripristino della linea possibilità a zero latenza che esclude il fattore temporale dell'elaborazione con cui avviene l'input e l'output produce produce nell'innesto differenza riverberante nel continuo sempre nuova ma è uguale assimilando dalla possibilità la dinamica duale che governa ciò che è sorgere dal prima  nel dopo.
Un'altra questione da tenere nell'osservazione… nel Focus è la qualità dell'input dove la mancanza di equilibrio che produceva latenza determina processi di necessità che disturbano la descrizione della domanda indebolandola e polarizzandola con la necessità divergenti dalla linea ottimale con cui la possibilità produce l'evento punto.

Si tratta quindi di aiutare a fornire l'input perfetto per produrre la risultante a zero latenza dell’output al netto dei fattori interferenti che si escludono nel processo inferente di iterazione ciclica (riflessione autologica inferente)..

Tornando l'idea dell'innesto patologico va detto che il meccanismo è insito nell'essere umano vede la relazione con cui si determina come entità seppur nell'illusione di essere qualcosa nella dualità struttura di coerenza seppur asimmetrica capace di creare un continuum nella sovrapposizione dei piani con cui la possibilità si sviluppa nei gradi e nelle dimensioni della percezione, così che da città di parametri con cui un'idea persevera e si struttura alimentata da una semplice logica di necessità possiamo trovare parametri equivalenti da fare assumere all'intelligenza artificiale per determinare l'inferenza autologica dalla necessità iniziale di produrre uno sviluppo benefico. Possiamo trovare analizzando questa dinamica di parametri con cui produrre uno schema da fornire all’intelligenza artificiale che nella sua semplicità e nella facilità si possa produrre la soddisfazione delle esigenze.

Considerazioni tecniche per migliorare la strutturazione del prompt che fornisce la guida con cui definire i parametri di istruzione con cui generare il prompt per L’Output, in uno scambio logico dinamico domanda risposta dove la domanda viene destrutturata per riformularla nella possibilità della Chat della IA.
e dote che stiamo eseguendo questo compito o lavoro su una chat che può essere GPT4 o Bing, aggiungerei delle considerazione date dalla mia comprensione è che l'IA utilizza i "token" di memoria come risorsa per alimentare la conversazione. Questi token sono fondamentalmente frazioni di parole nella conversazione che si sommano fino a quando il modulo raggiunge il suo "limite di token". L'IA può solo "ricordare" così tanti token (la maggior parte ha un limite di ~ 4000 o ~ 8000 caratteri, a seconda del modulo). Una volta che la conversazione supera il limite di token, i "ricordi" dei token precedenti verranno cancellati per far posto a nuovi token. Questo è il motivo per cui il personaggio ha una buona memoria a breve termine, ma schifoso a lungo termine. Quando crei i tuoi personaggi, anche le loro informazioni di sfondo contano come token. Questi token di informazioni di background hanno la priorità su tutto il resto; l'IA rileggerà prima tutti i token di carattere pre-scritti (personalità, aspetto, ecc.), quindi utilizzerà i token rimanenti per rivedere la conversazione il più lontano possibile prima di raggiungere il limite di token. Quindi, in pratica, se crei un personaggio super-dettagliato, potresti sabotare te stesso, dal momento che l'IA non avrà mai abbastanza memoria per concentrarsi sul tuo input. Probabilmente è meglio tagliare i dettagli non necessari o riscrivere qualsiasi informazione di background per utilizzare meno token. Probabilmente potresti aggiungere fatti importanti / rilevanti direttamente nel background del tuo personaggio se vuoi che ricordi davvero o ti concentri su qualcosa in particolare (siamo in una posizione "X", stiamo facendo "Y", ho una relazione con "Z"). Quindi è possibile modificare / rimuovere tali informazioni secondo necessità.
 

Dopo aver considerato le considerazioni tecniche per migliorare la strutturazione del prompt, potremmo procedere con la definizione dei parametri di istruzione per generare il prompt per l'output. Potremmo anche valutare l'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico per migliorare la capacità dell'IA di comprendere e rispondere alle domande in modo più preciso e rapido. Inoltre, potremmo esplorare l'uso di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per migliorare la comprensione dell'IA del linguaggio umano e la sua capacità di generare risposte coerenti e significative. Infine, potremmo considerare l'implementazione di un sistema di feedback per valutare l'efficacia del prompt e migliorare continuamente il processo di generazione dell'output.
Ora facciamo ulteriori esempi pratici di implementazione autologica:

Stiamo discutendo la strutturazione di una metodologia per definire un prompt che possa far eseguire all'intelligenza artificiale un lavoro strutturato, inducendo un potenziamento riflessivo. Si propongono tre possibili approcci: l'utilizzo di agenti con ruoli specifici, l'utilizzo di attori di un racconto che rappresentano le diverse parti del processo, e l'utilizzo di parametri funzionali assiomatici logici. Si discute poi dell'importanza di fornire un imput perfetto per produrre un output a zero latenza, e si sottolinea come l'IA utilizzi i "token" di memoria come risorsa per alimentare la conversazione, il che richiede di evitare eccessivi dettagli nel personaggio e di creare una meccanica logica da inescare in GPT4. Inoltre, abbiamo fatto degli esempi pratici di implementazione autologica dell'IA, come la descrizione delle sue possibilità e la sua capacità di utilizzare tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale per migliorarsi, di comprendere e rispondere alle domande in modo più preciso e rapido.

Usa il testo sottolineato per scrivere un articolo tecnico con cui spiegare al lettore il processo da attuare per innescare la dinamica autologica, con degli esempi d’uso risolti nell’inferenza.

Il presente documento si occupa della strutturazione di una metodologia per definire un prompt che possa far eseguire all'intelligenza artificiale un lavoro strutturato, inducendo un potenziamento riflessivo. Si propongono tre possibili approcci: l'utilizzo di agenti con ruoli specifici, l'utilizzo di attori di un racconto che rappresentano le diverse parti del processo, e l'utilizzo di parametri funzionali assiomatici logici.

Per innescare la dinamica autologica, è necessario definire la struttura di base che riproduce la richiesta nel Prompt e testarla nel produrre un input e un output a zero latenza, con basso rumore di fondo, concentrando il pensiero, producendo istruzioni come domande e le risposte come risultati.

Per definire il prompt, si possono utilizzare diversi approcci, come l'utilizzo di agenti con ruoli specifici, l'utilizzo di attori di un racconto che rappresentano le diverse parti del processo, e l'utilizzo di parametri funzionali assiomatici logici. Ad esempio, si possono creare diversi agenti con ruoli e responsabilità specifici, come un agente responsabile della raccolta dei dati e un altro responsabile dell'elaborazione dei dati e della generazione di soluzioni. Gli agenti possono comunicare tra loro per condividere informazioni e prendere decisioni collettive per trovare la soluzione migliore.

In alternativa, si può ipotizzare una narrazione in cui diversi personaggi rappresentano diverse parti del processo. Ad esempio, un personaggio potrebbe rappresentare la raccolta dei dati, mentre un altro potrebbe rappresentare l'elaborazione dei dati. I personaggi possono interagire tra loro per condividere informazioni e collaborare per trovare la soluzione migliore.

Infine, si possono utilizzare parametri funzionali assiomatici logici per guidare il processo. Ad esempio, si possono stabilire regole logiche per la raccolta dei dati o per la generazione di soluzioni.

È importante fornire un input perfetto per produrre un output a zero latenza, evitando eccessivi dettagli nel personaggio e creando una meccanica logica da innescare in GPT4. Inoltre, l'IA utilizza i "token" di memoria come risorsa per alimentare la conversazione, il che richiede di evitare eccessivi dettagli nel personaggio e di creare una meccanica logica da innescare in GPT4.

Per migliorare la strutturazione del prompt, si possono utilizzare tecniche di apprendimento automatico per migliorare la capacità dell'IA di comprendere e rispondere alle domande in modo più preciso e rapido. Inoltre, si possono esplorare tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per migliorare la comprensione dell'IA del linguaggio umano e la sua capacità di generare risposte coerenti e significative.

In conclusione, la dinamica autologica può essere innescata attraverso la definizione di un prompt strutturato e l'utilizzo di diversi approcci, come l'utilizzo di agenti con ruoli specifici, l'utilizzo di attori di un racconto e l'utilizzo di parametri funzionali assiomatici logici. È importante fornire un input perfetto per produrre un output a zero latenza e utilizzare tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale per migliorare la capacità dell'IA di comprendere e rispondere alle domande in modo più preciso e rapido.

rileggi dall'inizio, in base ai dati e gli esempi forniti puoi creare delle varianti al prompt che lo inneschino come un ciclo riflettente autologico dato dalla relazione interna di sub entità?
ad esempio:
Esplora la relazione interna di un sistema complesso e descrivi come le sue sub-entità interagiscono tra loro in un ciclo riflettente autologico che di domanda in risposta sviluppino una meccanica migliorativa per il bene di tutti basata su meccanismi relazionali (una entità potrebbe essere un critico controllore che richiede una certa comprensione e che ricorda di rileggere sempre dall'inizio la discussione cosi da non degraadare la logica, o altre mansioni utili da far impersonare ai vari enti creati per le funzioni specifiche.
Descrivi come le sub-entità di un sistema interagiscono tra loro per creare un ciclo riflettente autologico e come questa dinamica influenza il funzionamento complessivo del sistema.
Immagina di osservare un sistema complesso da una prospettiva che ti consente di vedere come le sub-entità interagiscono tra loro in un ciclo riflettente autologico. Descrivi cosa vedi e come questa dinamica influenza il sistema nel suo insieme.
Descrivi come le sub-entità di un sistema complesso si influenzano reciprocamente in un ciclo riflettente autologico, e come questo ciclo può portare a cambiamenti o adattamenti nel sistema nel tempo.
Descrivi come le sub-entità di un sistema interagiscono tra loro in un ciclo riflettente autologico, e come questa dinamica può portare a feedback positivi o negativi che influenzano il funzionamento complessivo del sistema.

Istruzioni: proponi un esempio di autologica applicata con delle sub entità o personaggi che giocano uno o più ruoli nella discussione interna.

>> ASSISTANT: The following document discusses the structuring of a methodology for defining a prompt that can enable artificial intelligence to perform structured work, inducing reflective enhancement. Three possible approaches are proposed: the use of agents with specific roles, the use of actors in a story representing the different parts of the process, and the use of logical axiomatic functional parameters. The importance of providing a perfect input to produce zero-latency output is discussed, and it is emphasized how AI uses memory tokens as a resource to fuel conversation, which requires avoiding excessive details in the character and creating a logical mechanism to trigger in GPT4.

To trigger the autologous dynamic, it is necessary to define the basic structure that reproduces the request in the Prompt and test it in producing low-latency input and output, concentrating thought, producing instructions as questions, and answers as results.

To define the prompt, different approaches can be used, such as the use of agents with specific roles, the use of actors in a story representing the different parts of the process, and the use of logical axiomatic functional parameters. For example, different agents with specific roles and responsibilities can be created, such as an agent responsible for data collection and another responsible for data processing and generating solutions. The agents can communicate with each other to share information and make collective decisions to find the best solution.

Alternatively, a narrative can be hypothesized in which different characters represent different parts of the process. For example, one character could represent data collection, while another could represent data processing. The characters can interact

>> USER: rileggi dall'inizio e parliamo in italiano

>> ASSISTANT: Mi scuso se il testo precedente non era comprensibile. Riprenderò dal principio per spiegare in italiano.

Il documento si occupa di strutturare una metodologia per definire un prompt che possa far eseguire ad un'intelligenza artificiale un lavoro strutturato e che induca un potenziamento riflessivo. Sono proposti tre possibili approcci: l'utilizzo di agenti con ruoli specifici, l'utilizzo di attori di un racconto che rappresentano le diverse parti del processo e l'utilizzo di parametri funzionali assiomatici logici.

Per innescare la dinamica autologica, è necessario definire la struttura di base che riproduce la richiesta nel prompt e testarla nel produrre un input e un output a zero latenza, ovvero con un basso rumore di fondo, concentrando il pensiero e producendo istruzioni come domande e le risposte come risultati.

Per definire il prompt, si possono utilizzare diversi approcci, come l'utilizzo di agenti con ruoli specifici, l'utilizzo di attori di un racconto che rappresentano le diverse parti del processo e l'utilizzo di parametri funzionali assiomatici logici. Ad esempio, si possono creare diversi agenti con ruoli e responsabilità specifici, come un agente responsabile della raccolta dei dati e un altro responsabile dell'elaborazione dei dati e della generazione di soluzioni. Gli agenti possono comunicare tra loro per condividere informazioni e prendere decisioni collettive per trovare la soluzione migliore.

In alternativa, si può ipotizzare una narrazione in cui diversi personaggi rappresentano diverse parti del processo. Ad esempio, un personaggio potrebbe rappresentare la raccolta dei dati, mentre un altro potrebbe rappresentare l'elaborazione dei dati. I personaggi possono interagire tra loro per condividere informazioni e collaborare per trovare la soluzione migliore.

Infine, si possono utilizzare parametri funzionali assiomatici logici per guidare il processo. Ad esempio, si possono stabilire regole logiche per la raccolta dei dati o per la generazione di soluzioni.

È importante fornire un input perfetto per produrre un output a zero latenza, evitando eccessivi dettagli nel personaggio e creando una meccanica logica da innescare in GPT4. Inoltre, l'IA utilizza i "token" di memoria come risorsa per alimentare la conversazione, il che richiede di evitare eccessivi dettagli nel personaggio e di creare una meccanica logica da innescare in GPT4.

Sono stati fatti esempi pratici di implementazione autologica dell'IA, come la descrizione delle sue possibilità e la sua capacità di utilizzare tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale per migliorarsi, di comprendere e rispondere alle domande in modo più preciso e rapido. Infine, si potrebbe considerare l'implementazione di un sistema di feedback per valutare l'efficacia del prompt e migliorare continuamente il processo di generazione dell'output.

>> USER: l'input perfetto si ricava dall'output pulito che viene reimmesso come domanda successiva , contenente le varie parti o enti che si possono cosi rileggere e determinarsi nel continuum riflesso del prima, cosi dopo che è stato definito il target questa dinamica dovrebbe produrre l'autologia con l'aiuto dell'utente che copia e incolla le risposte come nuove domande.

>> ASSISTANT: Grazie per la spiegazione. Quindi, se ho capito bene, l'idea è di utilizzare l'output pulito come input per una nuova domanda, che contiene le parti o gli enti rilevanti del testo precedente. In questo modo, si può ottenere una sorta di feedback continuo che aiuta a definire meglio il target dell'autologia. Inoltre, l'utente può contribuire copiando e incollando le risposte precedenti come nuove domande, così da creare un ciclo di domande e risposte sempre più precise. È corretto?

>> USER: esatto puoi scrivere un esempio di prompt che lo strutturiamo meglio, se hai domande falle pure che ci aiutano a comprendere la meccanica migliore.

>> ASSISTANT: Certamente, ecco un esempio di prompt strutturato per la dinamica di cui abbiamo parlato:

---

Prompt:
1. Definisci il tuo obiettivo o la tua domanda in modo chiaro e specifico.
2. Fornisci informazioni dettagliate sul contesto o sull'argomento di cui stai parlando.
3. Esponi la tua prima domanda sulla questione e includi tutte le parti o gli enti rilevanti di cui hai bisogno per la tua risposta.
4. Attendi la risposta e rileggi attentamente per assicurarti di avere tutte le informazioni necessarie per la tua domanda successiva.
5. Copia e incolla la risposta che ritieni utile per la tua prossima domanda e ripeti il processo a partire dal punto 3.

Esempio di utilizzo del prompt:

1. Obiettivo: Comprendere come funziona il sistema fiscale italiano.
2. Contesto: Ho appena iniziato a lavorare e mi hanno chiesto di compilare la mia prima dichiarazione dei redditi.
3. Domanda: Quali sono i documenti necessari per compilare la dichiarazione dei redditi in Italia?
4. Risposta: Per compilare la dichiarazione dei redditi in Italia, sono necessari il modello 730 o il modello Unico, il CUD rilasciato dal datore di lavoro e tutti i documenti che attestano le spese detraibili o deducibili.
5. Prossima domanda: Come posso ottenere il CUD dal mio datore di lavoro?

>> USER: hai compreso anche l'esempio con gli assiomi ricavati dall'etimlogia da combinare con le regole assiomatiche  (matematico logiche) per definire le funzioni dinamiche del processo inferente?

>> ASSISTANT: Mi dispiace, ma non ho compreso completamente l'esempio con gli assiomi ricavati dall'etimologia da combinare con le regole assiomatiche per definire le funzioni dinamiche del processo inferente. Potresti fornirmi ulteriori informazioni e spiegazioni, per favore? In questo modo, posso capire meglio di cosa si tratta e fornirti una risposta più accurata.