For transparency, I speak from the perspective of someone who has written code. I’ve written automated checks in VB and C#, and created small scripts in other languages to help me do bits and pieces. However, I don’t write code on a daily basis and I am by no means proficient in any particular programming language. It can feel quite hard to admit that when I see what everyone else is doing, and at times I’ve wondered if I could be much better at my job if I sat down and invested the time in becoming more skilled at it.

When I became a tester I had some experience in using the Command line, and writing SQL queries. I came from a tech support background, but hadn’t really been exposed to writing code. I’ve spent most of my testing career to date exploring, investigating, learning and discovering without coding. Though I fully realise that exploratory testing and programming are not mutually exclusive. In my current role it’s becoming more and more necessary for me to understand and write code, so I’m learning as I go along and getting assistance from others.  

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3D Walkthrough Production

Via della Pisana 952, tel 06-66166683  www.ristorantepiccolocontinente.com

Aperto a mezzogiorno e sera dal Lunedì al Sabato. Domenica sera chiuso;

Mattina: dalle 12,30 alle 14,30

Sera: dalle 19,30 alle 23,00

Hurt: rejected, discounted, ignored, abandoned, violated, betrayed
Afraid: scared, anxious, worried, nervous, threatened, intimidated, frightened, vulnerable 
Sad: depressed, despondent, grief, loss, discouraged, empty, numb
Lonely: separate, distant, withdrawn, disconnected, detached, alienated
Shameful: guilty, unworthy, unlovable, embarrassed, humiliated
Angry: disappointed, upset, annoyed, irritated, resentful, frustrated
Confused: bewildered, conflicted, perplexed

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Immanuel Kant considerava la masturbazione immorale principalmente a causa del suo approccio rigoroso alla moralità, che era fortemente ancorato ai principi dell'autonomia e del rispetto per la razionalità umana. Ecco alcuni dei motivi principali:

1. Uso improprio delle facoltà umane: Kant credeva che l'atto della masturbazione rappresentasse un uso improprio delle nostre capacità sessuali, che secondo lui dovevano essere esercitate solo all'interno dei confini del matrimonio e per la procreazione. Vedeva la sessualità principalmente come uno strumento per la riproduzione, e non per il piacere personale.

2. Violazione dell'imperativo categorico: Secondo l'imperativo categorico di Kant, un'azione è moralmente giusta solo se può essere universalizzata (cioè, se tutti potessero agire allo stesso modo in circostanze simili senza contraddizioni logiche o conseguenze negative per la società). Kant riteneva che la masturbazione non potesse superare questo test di universalizzazione, poiché se tutti si dedicassero esclusivamente al piacere personale, ciò porterebbe a una svalutazione delle relazioni interpersonali e della procreazione.

3. Oggettivazione del sé: Kant sosteneva che la masturbazione portasse a una sorta di oggettivazione di sé, in cui l'individuo trattava se stesso e il proprio corpo come meri mezzi per il piacere, piuttosto che come fini in sé stessi. Questo è in contrasto con il suo principio etico che afferma che gli esseri umani dovrebbero sempre essere trattati come fini in sé e mai solo come mezzi.

4. Perdita di controllo e dignità: Kant riteneva che la masturbazione fosse un segno di perdita di controllo sulle proprie passioni e desideri, cosa che andava contro la sua enfasi sulla ragione e l'autodisciplina come componenti essenziali della dignità umana.

In sintesi, per Kant, la masturbazione era immorale perché contraddiceva i suoi principi fondamentali di etica, in particolare l'uso razionale delle nostre capacità, il rispetto per la dignità umana e l'importanza dell'autonomia morale.

1. Addestramento su Grandi Dataset: LLM come ChatGPT sono addestrati su vasti dataset di testi provenienti da diverse fonti, come libri, articoli, siti web, e conversazioni. Questo aiuta il modello a comprendere una vasta gamma di stili di scrittura, argomenti e lingue.

2. Capacità di Generazione e Comprensione del Linguaggio: Questi modelli sono capaci di generare testo coerente e contestualmente rilevante, comprendere richieste complesse, e rispondere a domande in modo che appare naturalmente umano.

3. Apprendimento Profondo: LLM utilizzano tecniche di apprendimento profondo, come le reti neurali, per processare e generare lingua. Sono in grado di catturare sottili sfumature linguistiche e apprendere relazioni complesse tra parole e frasi.

4. Versatilità: Grazie alla loro ampia esposizione a diversi tipi di testo, gli LLM sono estremamente versatili e possono essere applicati in una varietà di contesti, come la generazione di testo, la traduzione automatica, la sintesi vocale, e molto altro.

5. Costante Apprendimento e Aggiornamento: LLM sono spesso aggiornati e migliorati in base ai nuovi dati e al feedback ricevuto, il che aumenta la loro precisione e affidabilità nel tempo.

6. Gestione del Contesto e della Complessità: Sono capaci di gestire richieste complesse e di mantenere il contesto su più turni di conversazione, rendendoli utili per applicazioni come chatbot, assistenti virtuali, e altre interfacce di interazione uomo-macchina.

In sintesi, un Large Language Model è un sofisticato sistema di IA che simula la comprensione e la generazione del linguaggio umano su larga scala, trovando applicazioni in numerosi ambiti, dall'assistenza clienti alla creazione di contenuti, dall'educazione alla ricerca.