铜仁女啊！啊！ @[email protected]

我看有人说13年习近平以2952票赞成、1票反对、3票弃权当选，23年全票赞成再度连任，票数是2952。还以为是玩梗的笑话，结果查了一下居然是真的？？

#岭南的日常

广东一城市指定接收新冠病人的三甲医院，医生说：去年年底 “放开” 疫情管制之后，他们医院死了近三万人。（非精确统计）

历史已经在书写了：“习近平全票当选中华人民共和国国家主席，证明‘人民代表大会’已彻底沦为独裁专制的橡皮图章，共和国已名存实亡。”

内蒙古煤矿坍塌事件，已过16天，至今只见过三联出过一篇对某一失踪者家属的采访。五十多人遇难或失踪，连个人相关背景信息都没有，这些人在世上仿佛不存在一样。
大事化小，小事化无，你中的现状。

补充今天更多测试的结果：
在chatpdf.com 用这篇介绍女性指挥家和作曲家露丝.吉普斯的公众号文章进行文本分析：https://mp.weixin.qq.com/s/0raXyMWX7KfU5Qpl1HazBw
结果发现，ChatPDF一方面的确能够快速把握部分重点，对全文中心的总结也很好，继续聊下去也没像昨天那样又变回英文，但它提供待选问题的回应方式，只是模仿正常人类对话的套路，如果完全跟着走，也可能让我们忽略掉其他重点，甚至还可能在总结内容时出现遗漏。
比如，图12是我与ChatPDF就文中内容进行的对话，它回应时的确列出了大部分文中提到的人名和吉普斯创作的作品名，但也遗漏了图3红框中的“韦尔登”和“《雄鸡》”，而造成遗漏的原因，可能是因为这两个关键词都不是直接被列出来的。
所以如果要更谨慎些，对ChatPDF的回答我们不能照搬。
我另外也用 nelsenso.net 做了分析。Nelsenso不模仿人类对话，但作为分析工具，它自动高亮（Sammazer）的内容虽然也有遗漏，但罗列摘要（Abustrazer）的功能很不错，提供了比ChatPDF更清晰的重点梳理。在需要速读中文文章并避免遗漏的情况下，Nelsenso的摘要生成可能会更好用，而如果你对严谨性没要求，只是想让AI帮你读文章，简单讲出中心内容，ChatPDF肯定更可爱。

请不要再将我在这里的发言和其他关于我现状的消息转到推特，我目前已经承受不了更多的“罪证”了。我的青春被他们抢走了。