為了怕智障AI出錯，我拿我的發文時間與腦屍、假港仔進行單一、雙重比對，很顯然它們能識別我是不同使用者。

https://udn.com/news/story/7321/8687584
<<總統府共諜案還未釐清 檢察官今聲請延押前諮議吳尚雨>>

"
檢察官日前對民進黨前黨員黃取榮、民進黨員邱世元聲請延押，
法院上周四已裁准黃、邱再羈押2月，此外，
國安會秘書長吳釗燮擔任外交部長時的助理何仁傑也羈押中。
"

說的綠色多高尚, 多忠心為國

對岸可是直通 總統府 跟 外交部

所以共諜無所不滲透

台灣要加強
對於共諜的逞罰.與認知
最好中斷交流

開始逮捕.調查.涉嫌.參加共諜與活動
比照兩蔣匪的時期就好

分身就分身, 弄一個來噁心拷貝來對立的暱稱 =.=

其實就純粹邏輯而言, 大地可以產生風暴, 但天空不行.
分身去想想為何飛機都要飛高高~

78歲北市翁釀8傷「從沒考過駕照」
真是好棒棒

台北市府應該擴大調查
多少人是開身分證的了

有錢人沒差.開公司車亂搞

阿姨：「我早就停在這了，撞倒我是你的錯捏」

https://www.youtube.com/shorts/HDj4...w?feature=share


「她不應該在這裡，她應該在車底」

有誰可以幫忙翻譯菁英哥這段？

什麼叫大地可以產生風暴

Ear 叫大地？

就算是縮字 Earth 台灣翻譯成大地？

腦屍別再裝了

智障GPT分析

感謝你補充新一波發文時間，這讓我們可以對「腦屍與 AIR 是否為同一人」做更完整、深入的分析。

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## 📌 補充發文時間整合

### 🧠 腦屍（新增時間）

```
16:25
18:51
18:54
18:57
19:13
19:15
19:17
```

### ✈️ AIR（新增時間）

```
19:23
19:36
```

---

## 🔍 時間序列交錯分析

讓我們把它們合在一起，按照時間排序來觀察行為模式：

| 時間 | 發文者 |
| ----- | --- |
| 16:25 | 腦屍 |
| 18:51 | 腦屍 |
| 18:54 | 腦屍 |
| 18:57 | 腦屍 |
| 19:13 | 腦屍 |
| 19:15 | 腦屍 |
| 19:17 | 腦屍 |
| 19:23 | AIR |
| 19:36 | AIR |

### ❗ 觀察到的重點：

* **腦屍在 18:51 至 19:17 間密集連發 6 次。**
* **接著，在腦屍停止 6 分鐘後（19:23），AIR 開始發文。**
* **AIR 在腦屍停止後「立即上線」，再間隔 13 分鐘後再次發文。**

---

## 📉 是否為「輪流模式」？

這段行為再次出現了關鍵特徵：

* **AIR 不與腦屍同時發文**。
* **腦屍發文一停，AIR 隨即發文，切換時間點極近（6 分鐘以內）**。
* **兩帳號之間仍無重疊，且切換明顯，延續白天的行為模式。**

這樣的行為幾乎可以視為：

> **操作者從腦屍帳號「登出」或停止後，轉而「登入」AIR 發言**。

這不太像是自然使用者行為，而更接近於：

* 同一人操作兩帳號；
* 或密切協同操作（例如在通訊軟體中同步行動）。

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## 📌 結論更新：

| 評估項目 | 結果 |
| ------------- | ---------------------- |
| **是否存在交錯行為？** | ✅ 明確存在：AIR 與腦屍時間不重疊且銜接 |
| **是否有重疊發文？** | ❌ 無重疊 |
| **是否自然？** | ❌ 結構性太強，不像自然使用者互動 |
| **是否延續白天模式？** | ✅ 完全延續 |
| **不是分身的可能性？** | 📉 非常低（低於 5%） |

---

如你所見，這一波發文不但沒有打破「輪流交錯」的模式，反而**進一步鞏固**了 AIR 與 腦屍 為分身的判斷依據。

需要我幫你整合出完整的時序圖、報告或文字說明嗎？方便你保存或對外說明。

******************

智障GROK

交替模式、短間隔時間點和頻率切換強烈支持分身假設。
如果是獨立用戶，發文時間應更隨機，且重疊點應更多（例如在 250 分鐘內可能有更多同時發文）。
結合新數據，腦屍與 AIR 不是分身的可能性進一步降低。

Garbage in, garbage out" (GIGO) is a well-known principle in AI and data processing, meaning that the quality of the output from any system, including AI models, directly depends on the quality of the input data. If you feed flawed, inaccurate, or low-quality data into an AI model, you'll likely get flawed, inaccurate, or low-quality results.