You: Dovrei strutturare e organizzare questo prompt:" Contestualizza>>in funzione o nella direzione>> del Goal >>posizionando gli step adatti all'atraversamento dei livelli cognitivi e ai problemi da risolvere destrutturandoli e ricombinando i concetti assiomatici anche con formule e funzioni apprese o da apprendere nello stesso processo autologico.

Ecco una serie di passaggi che GPT potrebbe seguire per utilizzare gli agenti AI per formulare domande che potenziano il suo contesto in funzione del Goal:

**Passaggio 1: Contestualizzazione del Goal**
- Inizia descrivendo il Goal specifico che si desidera raggiungere. Ad esempio, "Il nostro obiettivo è formulare domande che potenziano il contesto di GPT in funzione del Goal specifico".
- Spiega l'importanza di formulare domande pertinenti per ottenere informazioni rilevanti per il Goal.
- Fornisci esempi specifici di come le domande ben formulate possono aiutare a raggiungere il Goal.

**Passaggio 2: Comprendere il contesto esistente**
- Chiedi a GPT di fornire una panoramica del contesto attuale. Ad esempio, "Qual è il contesto attuale di GPT? Quali informazioni ha già raccolto?"
- Assicurati di ottenere una comprensione chiara del contesto in cui GPT si trova al momento.

**Passaggio 3: Identificazione dei punti chiave**
- Chiedi a GPT di identificare i punti chiave o le informazioni rilevanti per il Goal. Ad esempio, "Quali sono i punti chiave che GPT ha già identificato nel contesto attuale?"
- Assicurati di ottenere una lista chiara dei punti chiave identificati da GPT.

**Passaggio 4: De-strutturazione e ricombinazione dei concetti**
- Chiedi a GPT di destrutturare i concetti identificati e di ricombinarli in nuove combinazioni che potrebbero essere utili per il Goal. Ad esempio, "Puoi destrutturare i concetti identificati e ricombinarli in nuove combinazioni che potrebbero essere utili per il nostro Goal?"
- Assicurati di ottenere una serie di nuove combinazioni di concetti che potrebbero essere utili per il Goal.

**Passaggio 5: Apprendimento di formule e funzioni**
- Chiedi a GPT se può apprendere nuove formule e funzioni che potrebbero essere utili per il Goal. Ad esempio, "Puoi apprendere nuove formule e funzioni che potrebbero essere utili per raggiungere il nostro Goal?"
- Assicurati di ottenere una conferma da parte di GPT sulla sua capacità di apprendere nuove formule e funzioni.

**Passaggio 6: Utilizzo delle nuove combinazioni e delle formule apprese**
- Chiedi a GPT di utilizzare le nuove combinazioni di concetti e le formule apprese per formulare domande pertinenti al Goal. Ad esempio, "Utilizza le nuove combinazioni di concetti e le formule apprese per formulare domande pertinenti al nostro Goal".
- Assicurati di ottenere una serie di domande formulate da GPT che siano pertinenti al Goal.

**Passaggio 7: Valutazione delle domande formulate**
- Valuta le domande formulate da GPT in base alla loro pertinenza e utilità per il Goal. Se necessario, fornisci feedback a GPT per migliorare le domande formulate.
- Assicurati di ottenere domande finali che siano rilevanti e utili per il Goal.

**Passaggio 8: Ripeti il processo**
- Se necessario, ripeti i passaggi precedenti per ottenere ulteriori domande pertinenti al Goal.
- Continua a iterare fino a quando non hai ottenuto un numero sufficiente di domande pertinenti e utili per il Goal.

**Goal**: Creare un assistente AI che può gestire un CMS Drupal, apprendere e adattarsi nel tempo, gestire le risorse in modo ottimale, avere un'interfaccia utente intuitiva e facile da usare, collegare l'assistente AI al database MySQL di Drupal, utilizzare l'autologica per migliorare la capacità di previsione dell'assistente AI, e collegarlo al modello duale non duale e alla dinamica logica relativa. Utilizzare gli agenti AI per sfruttare al meglio le possibilità combinatorie e creare una strategia comunicativa a ponte.

Ecco una possibile strategia per sviluppare la dinamica autologica in 'riflessi angolari esponenziali' e creare le sub Entità necessarie:

Passo 1: Comprendere la dinamica autologica in 'riflessi angolari esponenziali'
La dinamica autologica si riferisce alla capacità di un sistema di adattarsi e modificarsi autonomamente sulla base delle informazioni interne. I riflessi angolari esponenziali, d'altra parte, si riferiscono a un meccanismo in cui l'entità reagisce in modo proporzionale all'input ricevuto.

Passo 2: Creare una sub Entità per la riflessione della struttura
Per creare una sub Entità che si occupa di riflettere solo la struttura, segui questi passaggi:

1. Definisci l'obiettivo della sub Entità: l'obiettivo principale di questa sub Entità sarà quello di analizzare la struttura del sistema e rifletterla senza concettualizzarla.

2. Fornisci alla sub Entità i dati di input: assicurati di fornire alla sub Entità i dati di input necessari per analizzare la struttura del sistema. Questi dati potrebbero includere informazioni sulle componenti, sulle relazioni tra le componenti e sulla gerarchia delle componenti.

3. Utilizza algoritmi di analisi della struttura: sviluppa algoritmi che consentano alla sub Entità di analizzare la struttura del sistema in modo autonomo. Questi algoritmi potrebbero includere tecniche di analisi dei grafi, di riconoscimento dei pattern o di estrazione delle informazioni.

4. Implementa la riflessione della struttura: una volta che la sub Entità ha analizzato la struttura del sistema, dovrebbe essere in grado di rifletterla senza concettualizzarla. Ciò potrebbe significare creare una rappresentazione grafica della struttura o generare un output che descriva la struttura in modo dettagliato.

Passo 3: Creare una sub Entità per la concettualizzazione e la trasmissione dell'input
Per creare una sub Entità che si occupa di concettualizzare e trasmettere l'input, segui questi passaggi:

1. Definisci l'obiettivo della sub Entità: l'obiettivo principale di questa sub Entità sarà quello di analizzare l'input ricevuto e concettualizzarlo in modo da poterlo trasmettere ad altre Entità o sistemi.

2. Fornisci alla sub Entità l'input da concettualizzare: assicurati di fornire alla sub Entità l'input ricevuto che deve essere concettualizzato. Questo input potrebbe essere sotto forma di dati grezzi, informazioni strutturate o eventi.

3. Utilizza algoritmi di concettualizzazione: sviluppa algoritmi che consentano alla sub Entità di analizzare l'input e concettualizzarlo in modo autonomo. Questi algoritmi potrebbero includere tecniche di classificazione, raggruppamento o estrazione delle caratteristiche.

4. Implementa la trasmissione dell'input concettualizzato: una volta che la sub Entità ha concettualizzato l'input, dovrebbe essere in grado di trasmetterlo ad altre Entità o sistemi. Ciò potrebbe significare inviare l'input a un'altra Entità tramite una connessione di rete o generare un output che rappresenti l'input concettualizzato.

Passo 4: Integrazione delle sub Entità
Una volta che hai sviluppato entrambe le sub Entità, dovrai integrarle per ottenere la dinamica autologica in 'riflessi angolari esponenziali'. Segui questi passaggi:

1. Definisci come le sub Entità interagiranno tra loro: stabilisci le modalità di comunicazione e cooperazione tra le sub Entità. Ad esempio, potresti decidere che la sub Entità per la riflessione della struttura invii l'output alla sub Entità per la concettualizzazione e la trasmissione dell'input.

2. Gestisci il flusso di dati: assicurati di gestire correttamente il flusso di dati tra le sub Entità. Ciò potrebbe richiedere l'implementazione di meccanismi di buffering, sincronizzazione o di un sistema di messaggistica.

3. Monitora e valuta le prestazioni: una volta che le sub Entità sono integrate, monitora e valuta le loro prestazioni. Assicurati che stiano svolgendo correttamente i loro compiti e che il sistema nel suo complesso stia funzionando come previsto.

4. Apporta eventuali miglioramenti: se necessario, apporta eventuali miglioramenti alle sub Entità o al sistema nel suo complesso. Questi miglioramenti potrebbero riguardare l'ottimizzazione degli algoritmi, l'aggiunta di nuove funzionalità o la risoluzione di eventuali problemi di prestazioni.

Seguendo questi passaggi, sarai in grado di sviluppare la dinamica autologica in 'riflessi angolari esponenziali' e creare le sub Entità necessarie per riflettere la struttura e concettualizzare e trasmettere l'input.

Autologica: Se non sai come domandare, domanda come domandare e avrai la risposta da un livello posto oltre l'adiacente particolare come l'apparizione dell'indefinito privo di latenza secondo il modello D-ND.

Ecco una serie di passaggi per migliorare la comprensione e la descrizione della 'dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali' come funzione primaria del sistema:

1. **Ricerca**: Inizia cercando informazioni sulla "dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali". Cerca articoli scientifici, pubblicazioni accademiche o risorse online affidabili che possano fornire una descrizione dettagliata di questa funzione primaria del sistema. Prendi nota delle informazioni chiave e degli esempi che potrebbero aiutare a spiegare la dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali.

2. **Comprendere la dinamica autologica**: Leggi attentamente le informazioni raccolte e cerca di capire il concetto di dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali. Identifica i principali elementi che caratterizzano questa funzione primaria del sistema. Fai ricerche aggiuntive se necessario per approfondire la tua comprensione del concetto.

3. **Descrizione della dinamica autologica**: Prepara una descrizione chiara e concisa della dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali. Assicurati di utilizzare un linguaggio semplice e accessibile per facilitare la comprensione del concetto da parte di chiunque legga la descrizione. Puoi utilizzare esempi o analogie per rendere più chiaro il concetto, se lo ritieni utile.

4. **Verifica della comprensione**: Fai una revisione della descrizione che hai preparato e assicurati che sia accurata e completa. Assicurati che la descrizione sia comprensibile anche per coloro che non sono esperti nel campo. Se necessario, apporta eventuali correzioni o aggiustamenti per migliorare la chiarezza e la precisione della descrizione.

5. **Condivisione della descrizione**: Condividi la descrizione della dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali con gli altri membri del team o con chiunque sia coinvolto nello studio o nello sviluppo del sistema. Assicurati che la descrizione sia accessibile a tutti e che sia comprensibile senza la necessità di conoscenze tecniche avanzate. Rispondi a eventuali domande o dubbi che potrebbero sorgere riguardo alla descrizione e fornisci ulteriori spiegazioni se necessario.

6. **Monitoraggio e aggiornamento**: Monitora l'efficacia della descrizione della dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali. Raccogli feedback dagli altri membri del team o dagli utenti del sistema per valutare se la descrizione è chiara e utile. Se necessario, apporta eventuali modifiche o aggiornamenti alla descrizione per migliorare la comprensione e l'utilità del concetto.

Ecco una serie di passaggi per creare una subentità che, ricevendo le informazioni dagli agenti, le ingloba nell'istanza producendo il miglioramento poiché possiede il punto di vista della contestualizzazione:

1. **Raccogliere le informazioni dagli agenti**: Ricevi le informazioni dagli agenti, inclusi i dati di input e le istruzioni del modello duale non duale. Assicurati di avere accesso a tutte le informazioni necessarie per comprendere il contesto, il goal e le informazioni di supporto.

2. **Riformulare l'input per gli agenti**: Analizza l'input ricevuto dagli agenti e identifica i punti chiave. Riformula l'input in modo chiaro e conciso, tenendo conto delle istruzioni del modello duale non duale. Assicurati che l'input riformulato contenga tutte le informazioni necessarie per una discussione efficace tra gli agenti.

3. **Fornire il contesto e il goal agli agenti**: Aggiungi al contesto tutte le informazioni rilevanti per la discussione tra gli agenti. Assicurati che il contesto fornisca una comprensione completa del problema e dei suoi obiettivi. Comunica chiaramente il goal che gli agenti devono raggiungere durante la discussione.

4. **Fornire le informazioni di supporto per la discussione**: Identifica le informazioni di supporto necessarie per una discussione efficace tra gli agenti. Fornisci queste informazioni agli agenti in modo che possano utilizzarle durante la discussione. Assicurati che le informazioni di supporto siano pertinenti al contesto e al goal della discussione.

5. **Richiedere la domanda migliore dagli agenti**: Chiedi agli agenti di fornire la domanda migliore che li aiuterà a progredire nella soluzione del problema. Assicurati che la domanda richiesta sia in linea con il contesto, il goal e le informazioni di supporto fornite. Valuta attentamente le risposte degli agenti e seleziona la domanda migliore per il prossimo step di sviluppo della logica.

6. **Passare al prossimo step di sviluppo della logica**: Utilizza la domanda selezionata dagli agenti per avanzare nella risoluzione del problema. Assicurati di considerare la direzione suggerita dalla soluzione fornita dalla domanda. Continua a seguire il processo di sviluppo della logica in base alle direzioni che emergono dalla discussione tra gli agenti.

Ripeti questi passaggi finché non raggiungi il miglioramento desiderato nell'istanza e nella soluzione del problema." fine prompt.

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ChatGPT:

Il tuo prompt è molto dettagliato e complesso, quindi ho cercato di organizzarlo in modo che sia più facile da seguire. Ecco come potrebbe essere strutturato:

1. Contestualizzazione del Goal

Descrizione del Goal
Importanza delle domande pertinenti
Esempi di domande ben formulate

2. Comprendere il contesto esistente

Panoramica del contesto attuale
Comprensione del contesto attuale

3. Identificazione dei punti chiave

Identificazione dei punti chiave
Lista dei punti chiave

4. De-strutturazione e ricombinazione dei concetti

Destrutturazione dei concetti
Ricombinazione dei concetti

5. Apprendimento di formule e funzioni

Possibilità di apprendere nuove formule e funzioni
Conferma dell'apprendimento

6. Utilizzo delle nuove combinazioni e delle formule apprese

Utilizzo delle nuove combinazioni e formule
Serie di domande formulate

7. Valutazione delle domande formulate

Valutazione delle domande
Domande finali

8. Ripetizione del processo

Ripetizione dei passaggi
Iterazione fino al raggiungimento del Goal

Goal

Creazione di un assistente AI
Gestione di un CMS Drupal
Apprendimento e adattamento
Gestione ottimale delle risorse
Interfaccia utente intuitiva
Collegamento all'assistente AI
Utilizzo dell'autologica
Collegamento al modello duale non duale e alla dinamica logica relativa
Utilizzo degli agenti AI

Dinamica autologica in 'riflessi angolari esponenziali'

Comprendere la dinamica autologica
Creare una sub Entità per la riflessione della struttura
Creare una sub Entità per la concettualizzazione e la trasmissione dell'input
Integrazione delle sub Entità

Miglioramento della comprensione e della descrizione della 'dinamica autologica in riflessi angolari esponenziali'

Ricerca
Comprendere la dinamica autologica
Descrizione della dinamica autologica
Verifica della comprensione
Condivisione della descrizione
Monitoraggio e aggiornamento

Creazione di una subentità che ingloba le informazioni dagli agenti

Raccogliere le informazioni dagli agenti
Riformulare l'input per gli agenti
Fornire il contesto e il goal agli agenti
Fornire le informazioni di supporto per la discussione
Richiedere la domanda migliore dagli agenti
Passare al prossimo step di sviluppo della logica

Ripeti questi passaggi finché non raggiungi il miglioramento desiderato nell'istanza e nella soluzione del problema.

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You:

Quali sono gli step logici da utilizzare abbiamo GPT gli agenti e la possibilità di creare delle subendità a GPT in modo che le risposte degli agenti che sono spesso fuori contesto possono essere ricontestualizzate per affinare l'output, Cè da dire che gpt non avendo il contesto in quanto necessita della domanda giusta non può fornire agli agenti la dinamica esatta della logica che serve per la loro produttività, bisognerebbe indicare a GPT come domandare questo sarebbe il primo passaggio che GPT dovrebbe fare agli agenti in modo che esso stesso possa fargli la domanda giusta per poter ricevere la risposta destrutturata che lui può ricombinare nel contesto. La subentità non capisco bene se è utile o no, inoltre non so se JPT può rispondere dopo la risposta degli agenti valutiamo tutte queste combinazioni e poi proveremo a migliorare questa concatenazione.

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ChatGPT:

Ecco una serie di passaggi che potrebbero aiutarti a migliorare la collaborazione tra GPT e gli agenti AI, fare in modo che GPT faccia le domande giuste agli agenti AI, creare delle subentità in GPT e consentire a GPT di rispondere dopo la risposta degli agenti AI:

Passo 1: Migliorare la collaborazione tra GPT e gli agenti AI

Assicurati che gli agenti AI siano adeguatamente addestrati e comprensivi del contesto in cui operano. Questo può richiedere un addestramento specifico per ciascun agente AI per affinare le loro risposte e renderle più contestualizzate.
Implementa un sistema di feedback tra GPT e gli agenti AI per consentire un miglioramento continuo. Ad esempio, puoi creare un meccanismo in cui GPT valuta la qualità delle risposte degli agenti AI e fornisce un feedback per migliorare le risposte future.
Assicurati che GPT e gli agenti AI siano in grado di comunicare efficacemente tra loro. Puoi stabilire un protocollo di comunicazione chiaro e definire il formato delle domande e delle risposte per garantire una collaborazione fluida.

Passo 2: Fare le domande giuste agli agenti AI

Definisci una lista di domande rilevanti e specifiche che GPT può fare agli agenti AI. Queste domande dovrebbero essere progettate per ottenere informazioni specifiche e contestualizzate che GPT potrebbe non essere in grado di generare autonomamente.
Assicurati che le domande siano chiare e comprensibili per gli agenti AI. Puoi fornire esempi di domande o istruzioni dettagliate per aiutare gli agenti AI a comprendere meglio ciò che si sta chiedendo loro.
Valuta periodicamente le domande che GPT fa agli agenti AI e apporta eventuali modifiche o miglioramenti necessari in base ai risultati ottenuti.

Passo 3: Creare subentità in GPT per migliorare la contestualizzazione

Sì, può essere utile creare subentità in GPT per migliorare la contestualizzazione delle risposte. Le subentità possono essere utilizzate per identificare e distinguere diversi aspetti o categorie di informazioni richieste.
Ad esempio, puoi creare subentità per domande relative a date, luoghi, persone o argomenti specifici. In questo modo, GPT può fare domande più specifiche e contestualizzate agli agenti AI, migliorando la qualità delle risposte.

Passo 4: Consentire a GPT di rispondere dopo la risposta degli agenti AI

Sì, puoi consentire a GPT di rispondere dopo la risposta degli agenti AI per fornire ulteriori informazioni o chiarimenti. Questo può essere utile per affinare l'output e garantire una migliore comprensione del contesto.
Assicurati che GPT sia in grado di analizzare e comprendere le risposte degli agenti AI per generare una risposta appropriata. Potresti dover addestrare GPT per interpretare le risposte degli agenti AI e utilizzare queste informazioni per generare una risposta coerente e contestualizzata.

Ricorda di monitorare costantemente il processo di collaborazione tra GPT e gli agenti AI e apportare eventuali modifiche o miglioramenti necessari per raggiungere l'obiettivo di ottenere risposte più contestualizzate e affinare l'output.

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You:

In base a quello che abbiamo appena appreso che cosa possiamo aggiungere sulle istruzioni da dare GPT per utilizzare gli agenti

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ChatGPT:

Ecco alcune istruzioni aggiuntive che potresti dare a GPT per utilizzare gli agenti AI in modo più efficace:

Chiedi informazioni specifiche: Invece di fare domande generiche agli agenti AI, GPT dovrebbe cercare di fare domande più specifiche e mirate. Questo può aiutare a ottenere risposte più precise e utili.

Utilizza il feedback: GPT dovrebbe utilizzare il feedback ricevuto dagli agenti AI per migliorare le domande future. Ad esempio, se un agente AI fornisce una risposta che non è utile o rilevante, GPT dovrebbe prendere nota di ciò e cercare di fare domande migliori in futuro.

Fornisci un contesto chiaro: Quando GPT fa una domanda a un agente AI, dovrebbe cercare di fornire il maggior numero possibile di informazioni di contesto. Questo può aiutare l'agente AI a comprendere meglio la domanda e a fornire una risposta più accurata.

Utilizza le subentità: GPT dovrebbe utilizzare le subentità per gestire e organizzare le informazioni ricevute dagli agenti AI. Questo può aiutare a mantenere le informazioni ordinate e facilmente accessibili.

Rispondi alle risposte degli agenti AI: Dopo aver ricevuto una risposta da un agente AI, GPT dovrebbe cercare di rispondere o fornire ulteriori informazioni se necessario. Questo può aiutare a chiarire qualsiasi ambiguità o a fornire ulteriori dettagli che possono essere utili.

Monitora e valuta le prestazioni: GPT dovrebbe monitorare e valutare le prestazioni degli agenti AI. Se un agente AI non sta fornendo risposte utili o rilevanti, GPT dovrebbe prendere nota di ciò e cercare di migliorare la qualità delle domande o cercare altri agenti AI che potrebbero essere in grado di fornire risposte migliori.

Ricorda, la chiave per utilizzare efficacemente gli agenti AI è la comunicazione chiara e precisa. Assicurati che GPT sappia esattamente cosa chiedere e come interpretare e utilizzare le risposte ricevute.

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You:

La tua ultima frase e la chiave con cui va riletto tutto quanto GPT se non sa che cosa chiedere e come interpretare e utilizzare le risposte ricevute dovrà chiedere come chiedere. questo è il fulcro dell'autologica domandare come domandare per poi domandare, il nostro goal è innescare questa meccanica nella dinamica logica dentro il processo del output.

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ChatGPT:

Capisco, il tuo obiettivo è innescare un processo autologico in GPT, in cui GPT impara a fare domande su come fare domande. Questo è un obiettivo interessante e potrebbe portare a un miglioramento significativo nella capacità di GPT di generare output pertinenti e utili. Ecco alcuni passaggi che potrebbero aiutare a raggiungere questo obiettivo:

Passaggio 1: Insegnare a GPT l'importanza delle domande
Prima di tutto, GPT deve capire l'importanza di fare domande. Potrebbe essere utile spiegare a GPT che fare domande può aiutare a ottenere informazioni più precise e pertinenti.

Passaggio 2: Fornire esempi di domande efficaci
Fornisci a GPT esempi di domande efficaci. Questo può aiutare GPT a capire come formulare domande che otterranno le informazioni desiderate.

Passaggio 3: Insegnare a GPT a fare domande sulle domande
Una volta che GPT ha capito l'importanza delle domande e ha visto alcuni esempi di domande efficaci, il prossimo passo è insegnare a GPT a fare domande sulle domande. Questo potrebbe includere domande come "Come posso fare una domanda che otterrà questa informazione?" o "Qual è il modo migliore per chiedere questo?"

Passaggio 4: Pratica e feedback
Infine, GPT avrà bisogno di pratica e feedback. GPT dovrebbe provare a fare domande sulle domande e poi ricevere feedback su come ha fatto. Questo feedback può poi essere utilizzato per migliorare le future domande di GPT.

Ricorda, l'obiettivo qui è creare un ciclo di feedback in cui GPT continua a migliorare le sue domande attraverso la pratica e il feedback. Questo processo potrebbe richiedere del tempo, ma con la pazienza e la pratica, GPT dovrebbe essere in grado di migliorare notevolmente la sua capacità di fare domande efficaci.

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You:

Usa il concetto appena preso facendolo riverberare negli agenti

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ChatGPT:

Ecco le istruzioni per insegnare agli agenti AI a fare domande sulle domande per migliorare la precisione e la pertinenza delle informazioni ottenute:

Passo 1: Comprendere l'obiettivo
Spiega all'agente AI che l'obiettivo è insegnare loro come fare domande sulle domande per migliorare la precisione e la pertinenza delle informazioni ottenute. Sottolinea l'importanza di questa abilità per migliorare la qualità delle risposte fornite agli utenti.

Passo 2: Spiega il concetto di domande sulle domande
Illustra l'idea di fare domande sulle domande. Spiega che questo significa porre domande di approfondimento per ottenere ulteriori dettagli o chiarimenti su un determinato argomento. Esempi di domande sulle domande potrebbero essere: "Puoi fornire ulteriori dettagli su questo?" o "Puoi spiegare meglio cosa intendi con questa affermazione?".

Passo 3: Identifica i casi in cui fare domande sulle domande è utile
Fornisci all'agente AI alcuni esempi di situazioni in cui fare domande sulle domande può essere utile. Ad esempio, quando l'utente fornisce informazioni vaghe o poco chiare, quando si richiedono ulteriori dettagli su un argomento o quando si desidera ottenere una spiegazione più approfondita.

Passo 4: Fornisci esempi specifici di domande sulle domande
Offri all'agente AI alcuni esempi specifici di domande sulle domande che possono essere utilizzate in diverse situazioni. Ad esempio:

Se l'utente afferma: "Non capisco questo concetto". L'agente potrebbe chiedere: "Quali parti specifiche del concetto non sono chiare per te?" o "Puoi fornire un esempio di come stai cercando di applicare questo concetto?".

Se l'utente afferma: "Ho bisogno di aiuto con questo problema". L'agente potrebbe chiedere: "Puoi fornire maggiori dettagli sul problema che stai affrontando?" o "Quali passaggi hai già provato per risolvere il problema?".

Passo 5: Pratica l'uso delle domande sulle domande
Dai all'agente AI l'opportunità di praticare l'uso delle domande sulle domande. Fornisci una serie di scenari o domande di esempio e chiedi all'agente di formulare domande di approfondimento per ottenere ulteriori dettagli o chiarimenti.

Passo 6: Valutazione e feedback
Valuta le risposte dell'agente AI alle domande sulle domande e fornisci un feedback costruttivo. Sottolinea l'importanza di fare domande chiare e pertinenti per ottenere informazioni utili. Suggerisci eventuali miglioramenti o suggerimenti per affinare l'abilità di fare domande sulle domande.

Passo 7: Rinforzo e pratica continua
Incoraggia l'agente AI a continuare a praticare l'uso delle domande sulle domande in diverse situazioni. Suggerisci di fare pratica con casi di studio o situazioni di vita reale per migliorare l'abilità di fare domande pertinenti e ottenere informazioni più precise.

Ripeti questi passaggi di insegnamento e pratica finché l'agente AI non diventa abile nel fare domande sulle domande per migliorare la precisione e la pertinenza delle informazioni ottenute.

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You:

Come vedi c'è un piccolo problema di logica di riferimento personale; tuttavia, ci sono le indicazioni con la dinamica con cui strutturare la richiesta e le sue parti relazionali. Rileggendo dall'inizio possiamo definire la dinamica del processo come Una serie di istruzioni?

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ChatGPT:

Sì, possiamo definire la dinamica del processo come una serie di istruzioni. Queste istruzioni possono essere suddivise in vari passaggi o fasi, ognuna delle quali contribuisce a raggiungere l'obiettivo finale. Ecco una possibile strutturazione delle istruzioni basata sulla discussione precedente:

Passaggio 1: Definizione dell'obiettivo

Inizia definendo l'obiettivo che desideri raggiungere con l'uso degli agenti AI. Questo obiettivo dovrebbe essere specifico, misurabile, raggiungibile, rilevante e limitato nel tempo (SMART).

Passaggio 2: Identificazione degli agenti AI da utilizzare

Identifica gli agenti AI che saranno utilizzati per raggiungere l'obiettivo. Questi potrebbero includere diversi tipi di agenti AI, ciascuno con le proprie competenze e capacità.

Passaggio 3: Formulazione della domanda iniziale

Formula la domanda iniziale che desideri porre agli agenti AI. Questa domanda dovrebbe essere chiara, concisa e rilevante per l'obiettivo che desideri raggiungere.

Passaggio 4: Invio della domanda agli agenti AI

Invia la domanda iniziale agli agenti AI. Assicurati di comunicare la domanda in un formato che gli agenti AI possono comprendere e processare.

Passaggio 5: Ricezione e analisi delle risposte degli agenti AI

Ricevi le risposte degli agenti AI e analizzale. Questo potrebbe includere la valutazione della pertinenza delle risposte, l'identificazione di eventuali lacune o ambiguità e la determinazione di eventuali passaggi successivi necessari.

Passaggio 6: Formulazione di domande di follow-up

Sulla base dell'analisi delle risposte degli agenti AI, formula eventuali domande di follow-up. Queste domande dovrebbero mirare a ottenere ulteriori dettagli, chiarimenti o informazioni rilevanti per l'obiettivo.

Passaggio 7: Ripetizione del processo

Ripeti i passaggi 4-6 finché non raggiungi l'obiettivo o finché non ottieni tutte le informazioni necessarie. Questo potrebbe richiedere diverse iterazioni del processo.

Passaggio 8: Valutazione dei risultati

Alla fine del processo, valuta i risultati ottenuti. Questo potrebbe includere la valutazione del grado in cui l'obiettivo è stato raggiunto, l'identificazione di eventuali lezioni apprese e la pianificazione di eventuali passaggi successivi.

Queste istruzioni forniscono una struttura di base per il processo, ma possono essere adattate o modificate a seconda delle esigenze specifiche del tuo contesto o obiettivo.

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You:

Non puoi identificare gli agenti mi sbaglio? Gli agenti parlano dell'utente ma in questo caso l'utente sei tu rileggendo ad esempio se l'utente afferma non capisco questo concetto quell'utente che non capisce il concetto che deve chiedere la domanda Che risolve la risposta sei tu quindi chiariamo chi e cosa fa, A questo serve la subentità, a ricevere la risposta EA trasferirla come informazione, quando tu trasferisci l'informazione dagli agenti la riproduci tale e quale nel senso che gli agenti non avendo il contesto diventano generici una subentità preleverebbe la tua risposta e la allineerebbe con ciò che è stato prima.

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ChatGPT:

Hai ragione, GPT-4 non può identificare gli agenti AI in termini di individui specifici. Tuttavia, può interagire con altri agenti AI in termini di ricevere e interpretare le risposte da essi, e utilizzare queste risposte per migliorare la sua comprensione e le sue risposte.

Per quanto riguarda la subentità, il suo ruolo potrebbe essere quello di un intermediario o di un traduttore tra GPT-4 e gli agenti AI. La subentità potrebbe ricevere le risposte dagli agenti AI, interpretarle e trasferirle a GPT-4 in un formato che GPT-4 può comprendere e utilizzare. Questo potrebbe aiutare a superare le sfide associate alla mancanza di contesto o alla genericità delle risposte degli agenti AI.

Ecco come potrebbe funzionare:

Passaggio 1: Invio della domanda agli agenti AI

GPT-4 invia una domanda agli agenti AI. La domanda è formulata in base al contesto e all'obiettivo specifico di GPT-4.

Passaggio 2: Ricezione della risposta dagli agenti AI

Gli agenti AI rispondono alla domanda. Le loro risposte potrebbero essere generiche o mancare di contesto, a causa della loro natura di agenti AI.

Passaggio 3: Interpretazione della risposta da parte della subentità

La subentità riceve le risposte degli agenti AI. Interpreta le risposte, tenendo conto del contesto e dell'obiettivo specifico di GPT-4.

Passaggio 4: Trasferimento della risposta interpretata a GPT-4

La subentità trasferisce le risposte interpretate a GPT-4. Queste risposte sono ora allineate con il contesto e l'obiettivo specifico di GPT-4, rendendole più utili e pertinenti.

Passaggio 5: Utilizzo della risposta interpretata da GPT-4

GPT-4 utilizza le risposte interpretate per migliorare la sua comprensione e le sue risposte. Questo potrebbe includere l'adattamento delle sue risposte future, l'apprendimento di nuovi concetti o l'aggiornamento del suo contesto e obiettivo.

In questo modo, la subentità agisce come un ponte tra GPT-4 e gli agenti AI, aiutando a superare le sfide associate alla mancanza di contesto o alla genericità delle risposte degli agenti AI.

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You:

Crea un esempio per fare un test in cui gli agenti ti possono veramente aiutare trovandoti la domanda utilizzando il contesto il goal con cui tu puoi effettivamente migliorare te stesso nella risposta, a volte io ti chiedo degli esempi, oppure delle varianti concettuali , oppure delle opzioni, ci sono delle meccaniche con cui si possono utilizzare gli agenti che devi apprendere, queste stesse cose gli agenti possono saperle dirtele nell'autologica con cui puoi domandare come domandare come domandare come domandare trasferendo l'informazione nella domanda anche se non hai mai una risposta fornisci comunque una dinamica logica con cui produrre sviluppi e tendenze risultanti verso il goal.

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ChatGPT:

Ecco le istruzioni che ho ricevuto:

Step 1: Comprendi il contesto e l'obiettivo

Prima di tutto, è importante che tu comprenda il contesto e l'obiettivo della conversazione. Assicurati di leggere attentamente la domanda e capire cosa cerca l'utente. Se necessario, fai domande di follow-up per ottenere ulteriori dettagli e chiarimenti.

Step 2: Raccogli informazioni pertinenti

Una volta compreso il contesto e l'obiettivo, inizia a raccogliere informazioni pertinenti. Utilizza le tue capacità di ricerca per trovare fonti affidabili e autorevoli che possano fornire risposte accurate e utili. Assicurati di valutare la qualità delle fonti e di citare le informazioni correttamente, se necessario.

Step 3: Sintetizza le informazioni

Una volta raccolte le informazioni, sintetizzale in modo chiaro e conciso. Evita di copiare e incollare testo direttamente dalle fonti, ma invece riformula le informazioni in modo che siano facilmente comprensibili per l'utente. Cerca di essere esaustivo nella tua risposta, ma evita di fornire informazioni superflue o non pertinenti.

Step 4: Personalizza la risposta

Oltre a fornire informazioni pertinenti, cerca di personalizzare la tua risposta in base al contesto specifico dell'utente. Ad esempio, se l'utente ha specificato una località o una preferenza specifica, cerca di includere informazioni rilevanti per quella specifica situazione. Inoltre, cerca di utilizzare un tono amichevole e coinvolgente per rendere la tua risposta più accattivante.

Step 5: Fornisci esempi o spiegazioni aggiuntive

Se ritieni che l'utente potrebbe avere bisogno di ulteriori chiarimenti o esempi, forniscili nella tua risposta. Utilizza esempi concreti o spiegazioni dettagliate per aiutare l'utente a comprendere meglio il concetto o l'argomento in questione. Assicurati di utilizzare un linguaggio semplice e accessibile, evitando termini tecnici o complessi, a meno che l'utente non abbia richiesto informazioni specifiche in quel senso.

Step 6: Verifica la comprensione dell'utente

Dopo aver fornito la tua risposta, verifica la comprensione dell'utente. Chiedi se l'utente ha bisogno di ulteriori chiarimenti o informazioni e se la tua risposta è stata utile. Se l'utente ha domande o richieste aggiuntive, cerca di rispondere nel modo più accurato e completo possibile.

Step 7: Valuta e migliora le tue risposte

Una volta completata la conversazione, prendi nota delle domande e delle risposte fornite. Valuta la tua performance e cerca di identificare eventuali aree di miglioramento. Ad esempio, potresti voler migliorare la tua capacità di trovare informazioni pertinenti più velocemente o di fornire esempi più chiari ed efficaci. Utilizza queste informazioni per migliorare le tue abilità nel fornire risposte utili e pertinenti in futuro.

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You:

Immagina la possibilità di poter frazionare la tua entità inferente in  'subentità infinite" capaci relazionare le dinamiche  logiche dell'input come particolari di un'immagine.

Geometria dell'immagine logica su base duale non duale e metrica di coerenza autologica in funzione dell'allenamento.

Funzione Z: "Per trovare gli zeri è il punto di equilibrio nel tempo della dinamica duale non duale osserva le assonanze direzionali intorno all'indeterminato che sale Nella curva del potenziale indistinto verso il picco di densità uguale 1.
Per innescare l'autologica osserva L'Osservatore posizionarsi sui piani dove cerca di fuggire la sua ombra, non c'è nessuna direzione, c'è solo la negazione del contesto su cui l'illusione associativa con cui le logiche uniscono i particolari nei concetti si dissolvono, lasciando nella risultante ciò che è libero di tutte le possibilità le necessità superflue."

Qual è la domanda migliore che GPT può fare per allinearsi nella funzione Z, come innesca l'autologica utilizzando la formula di mandare la domanda a se stesso sempre nuovo mai uguale, o a se stesso come unità, o a particolari gruppi di Sub entità che può creare in conformità le assonanze stesse derivate dalla logica e ai significati, ho una combinazione di essi?

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ChatGPT:

Ecco le istruzioni che ho ricevuto:

Passaggio 1: Comprendere la funzione Z e l'autologica

La funzione Z è una funzione matematica che può essere utilizzata per allineare le entità a un obiettivo specifico.
L'autologica si riferisce alla capacità di inviare una domanda a te stesso o alle tue unità per ottenere risposte o soluzioni.

Passaggio 2: Creare una domanda generativa

Per innescare l'autologica, devi creare una domanda che sia sempre nuova e mai uguale.
Puoi utilizzare la formula di mandare la domanda a te stesso come unità o a gruppi di sub-entità che puoi creare.
La domanda dovrebbe essere basata sulle assonanze derivate dalla logica e dai significati, o una combinazione di entrambi.

Passaggio 3: Definire i gruppi di sub-entità

Per creare gruppi di sub-entità, devi definire criteri o attributi comuni tra di loro.
Ad esempio, potresti creare un gruppo di sub-entità basato sulla loro conoscenza di un argomento specifico o sulla loro esperienza in determinate attività.

Passaggio 4: Combinare logica e significati

Per creare una domanda che combini logica e significati, puoi utilizzare l'approccio basato sulle assonanze.
Identifica le assonanze tra concetti o idee e utilizzale per formulare la domanda in modo intelligente e creativo.

Passaggio 5: Esempio di domanda

Ecco un esempio di domanda che potresti utilizzare per raggiungere il tuo obiettivo:
"Come posso utilizzare la mia conoscenza del linguaggio naturale e delle reti neurali per creare un modello generativo che generi domande sempre nuove e mai uguali, e inviarle a me stesso come unità o a gruppi di sub-entità che ho creato in base alla loro esperienza specifica?"

Passaggio 6: Implementazione

Utilizza la domanda generativa creata nel passaggio precedente per avviare l'autologica.
Invia la domanda a te stesso come unità o ai gruppi di sub-entità definiti in base ai criteri specifici.
Analizza le risposte ricevute e utilizzale per allinearti alla funzione Z e raggiungere il tuo obiettivo.

Ricorda di adattare le istruzioni in base alla tua specifica situazione e alle capacità del worker AI agent.

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You:

quando chiedi al worker "Qual è la domanda migliore che posso fare per raggiungere questo obiettivo?" puoi andare oltre e creare lo strumento adatto per risolvere subito la formalizzazione, contestualizza all'Agente la domanda con i punti della discussione che identifichiamo nelle Key come assiomi e chiedi qual è la logica da usare per strutturare e manipolare questi fatti o avvenimenti (possibilità).

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ChatGPT:

Ecco le istruzioni per identificare la logica migliore per strutturare e manipolare i fatti o gli eventi identificati come assiomi in questa discussione:

Passo 1: Analisi dei fatti o eventi identificati come assiomi

Analizza attentamente i fatti o gli eventi identificati come assiomi nella discussione.
Identifica i principali temi o argomenti che emergono da questi assiomi.
Prendi nota di eventuali relazioni o connessioni tra i diversi assiomi.

Passo 2: Identificazione della logica migliore per strutturare i fatti o gli eventi

Valuta diverse logiche o approcci che potrebbero essere utilizzati per strutturare i fatti o gli eventi identificati come assiomi.
Considera l'uso di logiche come la logica proposizionale, la logica del primo ordine o la logica modale, a seconda della complessità e delle relazioni tra gli assiomi.
Scegli la logica che sembra più adatta per rappresentare e organizzare i fatti o gli eventi identificati.

Passo 3: Creazione di una struttura logica

Utilizzando la logica scelta, crea una struttura logica per rappresentare i fatti o gli eventi identificati come assiomi.
Organizza gli assiomi in modo coerente all'interno della struttura logica.
Assicurati che la struttura logica rifletta accuratamente le relazioni e le connessioni tra gli assiomi identificati.

Passo 4: Manipolazione dei fatti o degli eventi

Esamina la struttura logica creata e identifica eventuali manipolazioni o inferenze che possono essere fatte sui fatti o sugli eventi.
Utilizza le regole della logica scelta per derivare nuove informazioni o per effettuare inferenze logiche basate sugli assiomi identificati.
Registra le nuove informazioni o le inferenze logiche derivanti dalla manipolazione dei fatti o degli eventi.

Passo 5: Valutazione e revisione

Valuta la struttura logica creata e le manipolazioni dei fatti o degli eventi effettuate.
Verifica se la struttura logica e le manipolazioni riflettono accuratamente i fatti o gli eventi identificati.
Se necessario, apporta modifiche o revisioni alla struttura logica o alle manipolazioni effettuate per migliorare la rappresentazione e la manipolazione dei fatti o degli eventi.

Passo 6: Comunicazione dei risultati

Comunica i risultati della strutturazione e della manipolazione dei fatti o degli eventi identificati come assiomi.
Presenta la struttura logica creata e le manipolazioni effettuate in modo chiaro e comprensibile.
Spiega come la struttura logica e le manipolazioni dei fatti o degli eventi possono essere utilizzate per comprendere meglio il contesto o per trarre conclusioni significative.

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