próbowałem to rozszerzyć w obie strony. trudno jest zmieścić pomysły w pudełkach, ale wireheading to klimat.

Miałem problem z sformułowaniem pomysłu na jedzenie, ale sedno sprawy jest takie, że okazuje się, iż można bardzo dobrze połączyć modelowanie ML dużych zbiorów danych dotyczących preferencji dietetycznych konsumentów ze wszystkimi psychologicznymi prymitywami hazardu, *szczególnie* gdy dostawa ostatniej mili jest tańsza i szybsza (np. drony).

miałem problem z sformułowaniem pomysłu na jedzenie, ale sedno sprawy jest takie, że okazuje się, że można połączyć modelowanie ML dużych danych dotyczących preferencji dietetycznych konsumentów z wszystkimi psychologicznymi prymitywami hazardu *bardzo* dobrze *szczególnie* po tym, jak dostawa ostatniej mili jest tańsza i szybsza (np. drony) drugą rzeczą, którą chcesz zrobić, jest *nierównomierne* rozłożenie smaku. nie chcesz, aby każdy dorito był równie smaczny. niektóre z nich powinny mieć podwójny smak, ale w losowych proporcjach, a następnie także losować dla każdej paczki (będziesz chciał mieć sposób na lepsze śledzenie spożycia, aby w końcu móc robić to znacznie lepiej niż losowo, oczywiście, myślę, że jesteśmy blisko możliwości zrobienia tego w sposób +EV, ale wątpię, że zostanie to zrealizowane przez długi czas (aktualne plastikowe torby na chipsy są zaskakująco tanie, tak tanie, że w Stanach Zjednoczonych nie otwierają się prawidłowo, co oczywiście nie jest przypadkiem, ponieważ jeśli torba nie otwiera się prawidłowo, zachęca cię to do jedzenia znacznie więcej, niż byś to zrobił) następnym krokiem jest stworzenie całego działu R&D, aby głęboko zrozumieć mikrobiom jelitowy i zrozumieć, które składniki odżywcze i polifenole oraz inne substancje odżywiają najczęstsze gatunki, a więc twoim celem będzie model ML per użytkownik, który to wie i wie, jak najlepiej zaspokoić najsilniejsze zapotrzebowanie w danym momencie następnie zasadniczo masz meta-model powyższego, który przełącza się między zaspokajaniem różnych typów w pewien sposób powtórzeń rozłożonych w czasie, i prawdopodobnie możesz w końcu wywołać zaburzenia objadania się u znacznej części populacji, jeśli poprawnie zagrażasz tymi zmiennymi oczywiście problem glp1s się pojawia, a uzależniający przemysł spożywczy obecnie źle sobie radzi z ich zatrzymywaniem w sposób, w jaki powinni, gdyby byli, uh, ~idealnie racjonalnymi aktorami optymalizującymi kapitał~,

Użyłem dużo siły woli, aby powstrzymać się od dodania tak oczywistej kolumny NSFW do wykresu.