高市首相の外交映像を「生成AI」でつくって「うまくいってる」と誤情報を流す人まで登場しているのはヤバいです。GoogleのGeminiでつくったウォーターマークが入っててバレバレでも気にしない。SNSで一瞬見る人の何割かは信じてしまう。なんでもありの情報戦に。通報しました。https://t.co/zOxH02E0jn November 11, 2025

これは知ってて避けてるっていうよりも、本当に知らない人が多そう。

『Youtubeの親会社がGoogle』とか、『インスタグラムの親会社がMeta』とか結構知らない人多い。

Xの規約変更での移住騒ぎの時も「これからはインスタとYoutubeのみで活動します」ってパターンよく見かけて、うーん…ってなった。 https://t.co/eZ1ukWTzAR November 11, 2025

Gemini3触って思ったのは
AIの進化は素晴らしいのでハードは買いだけど
ソフトはGoogleに勝てないので一人勝ちのこの世界では全部破産すると思った
数兆円の赤字を垂れ流すオープンAIはGoogleに勝てないと逆打ち出の小槌になる
あとエンタメがAIで完了する可能性高いのでIP関連も個人的には売り November 11, 2025

ジャンハオの中華アニメOSTサポート✨

bilibiliのアプリ🩷

①インストールしてアップル🆔やGoogle🆔でアカウント作成まで5秒で完了（簡単）
②ツイの引用元のURL押したらアプリで開くみたいな感じで飛べる

③🩷　⭐️は押せる
2個目のコインは0なので押せなかった

④コメントは追加で電話認証必須 https://t.co/7nrWC6zWRW https://t.co/mr5UTb0aNY November 11, 2025

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#magi通販 November 11, 2025

最新のAIでキャラクターを正面図を書いただけで自由にそのキャラクターにポーズをとらせることができ、下書きが一瞬で漫画になるのを見て「イラストレーターや漫画家は失業だ」という可能性はたしかにでてきたけど、知り合いのイラスト書く人が
知り合い「大丈夫だ。生き残る方法をある」
僕「僕は絵心なんかねぇからわからんが、方法があるの？」
知り合い「グーグルの品行方正なお上品なAIはエロ漫画が描けない。エロ漫画とくにロリ系を書けば大丈夫だ」
僕「Oh・・・・。その発想はなかった・・・・」 November 11, 2025

バブル崩壊で進化する倭国
1993年ごろ〜バブル崩壊+氷河期世代開始
1995年ごろ〜Windows95発売でパソコンが一般に普及
これが人類の大革命に繋がる

2020年ごろ〜氷河期破壊のコロナ茶番が始まり強制的に変革期
2024年ごろ〜Twitterが𝕏に変わり、プロパガンダの破壊が始まる
2025年ごろ〜AIが登場して、人類の大革命が始まる〜一般に普及
通常ならものすごく時間がかかったり、大変な調べものが、AIだと一瞬で出てくる。暗記する必要がなくなる。
パソコンでGoogle検索や、本を読んで調べる手間が短縮。
2025年〜世界の通貨システムの変更により、腐敗の根元である金の流れの透明化。悪行三昧の悪代官が素っ裸。 November 11, 2025

🗳MELON MUSIC AWARDS（MMA）🗳
📢Berriz Global Fan’s Choice📢

投票開始‼️
アプリをインストールしてG-DRAGONに投票しましょう🐉🌼

📌 参加方法
①アプリインストール後、コミュニティ参加
②投票ページにてG-DRAGON選択し、投票ボタン押すだけ(広告視聴やポイント不要簡単です✨)
🔗 https://t.co/GJ0p6eOFl7

📌注意事項
グローバルのみ投票可能(kvipは不可)
アカウントごと1日1票
複数アカウント作成可(Google・Apple連携、メールアドレス)

📌アプリはこちら⬇️
iPhone：https://t.co/kXuCIJOgNn
Android：https://t.co/v6brquJfDx

#VOTEFORGDRAGON #GDRAGON2025 #지드래곤 November 11, 2025

先月盛大にバズったばかりなので、ここで書くとまた通知が止まらなくなる恐れがあってここで書くのは憚られるのですが（でも書きますがw）、例の札幌市役所が先月の頭にMicrosoft 365からGoogle Workspaceに完全移行した件で、既存のExcel VBA資産はどうするんですか？的な質問を私がしたところ、実際のシステム構築をしたSI業者プラスGoogleのサポートエンジニアの協力の下、市役所内の先遣隊的なチームが既にGeminiさんの力を借りて既存VBAコードのGAS(JavaScript)への自動変換を試し始めているそうです。それらの結果は、きっと来年ぐらいにはまた先日と同じようにセミナー等で発表になるんじゃないかな…と楽しみにしています。 November 11, 2025

📌 Nano Banana 6 个免费入口 · 速查版（收藏不迷路）

1️⃣ Google AI Studio（官方最稳）

🔗 https://t.co/PXxIht1aMD

右上角：选择 Nano Banana
输入提示词 / 上传参考图
⭐ 官方最高质量入口

2️⃣ Gemini

🔗 https://t.co/ZQmiOU83LD

模型切换：Gemini 2.5 Flash
模式：Create images
⭐ 出图快，可写文案+图一起生成

3️⃣ LMArena

🔗 https://t.co/NeQ10RfbA8

顶部：Direct Chat
模式：image（自动调用 Nano Banana）
⭐ 最无脑入口

4️⃣ Lovart

🔗 https://t.co/dKsOP8BXXN

点击：新建项目
右侧模型：Nano Banana
⭐ 适合项目式大量出图

5️⃣ Flowith（送 1000 积分）

🔗 https://t.co/ye82c1cbIb

选：图片/视频生成模式
模型：Gemini 2.5 Flash Image
⭐ 每月免费 ≈ 33 张

6️⃣ OpenRouter

🔗 https://t.co/DfWm04b8wp

模型：Google: Gemini 2.5 Flash Image Preview
点击：Chat 即可使用
⭐ 多模型对比必备 November 11, 2025

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　　　　全国各地に
メガシンカポケモンが出現中
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Google Chrome のレンズ検索を 使って 調査 しよう。

この投稿をリポストすれば、
きみだけの メガシンカ調査カードをゲットできるぞ！

さあ、ポケモン調査の ぼうけんに 出発だ！ https://t.co/CCeEELUiOG November 11, 2025

其實這一波美股修正，最大的原因還是聯準會的降息政策，受到美國政府關門而變得非常難以捉摸，導致各界感受到鷹情不定所致。
至於AI泡沫問題，這從2023年就不斷有人講了，今年初亞馬遜把資本支出折舊從六年縮成五年，導致負債率達到54%，上半年的財報的確是讓人擔心的，然而只要詳細研讀第三季財報就知道，事實上資本支出最重的兩家公司，財報都在第三季有了一定程度的改善，正在往好的方向走。
Michael Burry所說的巨頭公司延長折舊年限、導致營收虛增，這點我是半信半疑，疑點在於各大公司延長折舊年限多半發生在2023年（臉書是三次延長，最後一次在去年，這些查財報都有寫）。
然而三年下來AI帶來的獲利成長率是看得見的，尤其他們不是只有延長折舊年限，也會縮短，只是原因並不是GPU被操爛，而是因為NVIDIA升級太快，導致B系列晶片取代H系列，H系列晶片只好拿去做推理，這點微軟CEO Satya Nadella也公開說過，因此我認為Michael Burry是太過誇張了折舊問題。它的確是個問題，但應該和多個因素一併綜合考量。
我們在11/8週六上架的會員影片，就詳細解說了四大AI巨頭的第三季財報，並且我當場就說了，根據這財報反而不會泡沫破裂，我今天晚上就去買Google跟Meta。
因為我們是週五錄影，我11/7當天晚上就進場買票，這一波最低搶到了279的Google，而且我也一直在鼓勵大家，反而應該是在市場有誤判的時候買低價的股票，好的公司是不怕跌的。
後來就有了巴菲特建倉和Gemini 3.0 Pro震驚市場的事件，昨天Google的收盤價是318美元，上週我們的會員影片也介紹了Gemini 3.0 Pro的進展，以及詳細的帶大家review了一次Google財報三表（11/8主要是用資本支出最重的亞馬遜三表）。
我一直相信知識就是力量，市場非常驚慌的時候反而要冷靜，自己冷靜下來找答案、做決策。在2018年所有人唱衰台灣的時候，我在農曆春節就看出來台灣經濟在好轉，川普四月份對中打關稅戰時，所有人都說中國必成最大贏家，我是力排眾議，還說台灣會再拿到一個機會，重返榮耀。這其實都是因為我不會隨便受到外界的影響，我一直都會自己去找答案、做決定，這種習慣對我的幫助真的非常大。
我們做會員影片也是希望能提倡這種生活的態度，不要人云亦云，要自己思考、自己做決定，這樣我們的國家、我們自己，才會更強大。這週有Google財報全解析，非常精彩喔。 November 11, 2025

🐰インディーゲーム開発のみなさんへ🎮
ずっと課題だった 「アートアセット不足」——
その一部を解決できそうな道が見えてきました。
今後も継続して情報を共有していきます。😊
Nano Banana Pro–Prompt Share⑬
16 basic RPG skill effects with preview images.

2025.11.24
@higgsfield_ai
on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model.
#Higgsfield #HiggsfieldBanana #Nanobananapro #PR
#インディーゲーム #Indiegame #kanaworksai November 11, 2025

ワンマンライブに参加してくだった方、これから参加してくれる方にちょっと力を貸してほしくて！

Brunの「ここよかったよ！」「おもろかったよ！」の部分を教えてほしいです！（下にフォームのリンク有）

感想を見たいというのも勿論なのですが、いただいた感想を元に、ライブの切り抜きとか作れたらいいな（できれば）と思っているので、切り抜き映えしそうだったら尚ありがたみ汁ﾌﾞｼｬ！

アンケートもあるのに手間増やしてごめんね；；

グーグルフォーム作ったので、もし可能であれば協力してやって！

https://t.co/JxuRA8lXYm November 11, 2025

魚類学会年会に参加された皆さま、おつかれさまでした。大盛況でしたね。学会ロスの皆さん、今回は出られなかったけど楽しそう、次こそは！の皆さん、若手の会への参加もぜひご検討ください。入会はリンク先ページ下部のGoogleフォームからどうぞ！
https://t.co/ec5fR6PWWr November 11, 2025

「GoogleですらほぼAIでコーディングしてる(だから「自力で書けるようにわざわざ覚える必要は無い」)」とかいう話を嬉々として話してる人達見かけるけど、なんか勘違いしてるよなぁと思うのが「Googleの人達は自力でも書けるけど省力化のためにAIでコーディングしてるだけ」であって「書こうと思えば書ける」という点

いまAIコーディングを現場でバリバリ使ってる人で「自力では書けない知識も無い人」ってほぼ居ないと思うんですよね、なのになんで「自力で書けるように覚える必要は無い」と言い切れるのかすごく不思議

実際に自力でほぼ書けず知識もない人が業務レベルで実用になるシステムを構築できてる例ってあります？それってほんとに運用に耐えるの？

*あっ「実際どうか」って情報が欲しい「わけではない」のでいちいち投げてこないでください、単に「個人的にそう思う」ってのを書いてるだけです

そういうのは私に投げつけるんじゃなくて貴方ご自身でツイートしてください November 11, 2025

【お知らせ】

ただいま、事前調査アンケートを
Googleフォームにて実施しております。

(告知ポストカード記載のQRコードのものと
同じ内容となっております！)

お手隙の際にアンケートのご協力を
いただけますと大変嬉しいです📝🙏
よろしくお願い申し上げます

https://t.co/oTSmysWiyX November 11, 2025

（メモ）

1️⃣岐阜さん『グーグルは買いです爆買い ももちゃんですよろしくね』

2️⃣🐱たん　引退を示唆 https://t.co/UiOrjUVnFw November 11, 2025

完全にゲームが変わってしまいました。途端に泣き出すサブスタンス嫁…。私はGoogleに課金します。 https://t.co/KklBvH7AIe November 11, 2025

なるほど ありがとうございます

ポイント：PyTorchとTensorFlowの関係性
リプライ「機械学習という面で見るとPyTorchがあるので、Tensorflowと論理構造が同じなら導入しやすいとかですかね？」は、フレームワークの観点から導入のしやすさを指摘しています。これを考察するために、まず用語を整理しましょう。
TensorFlow（TF）：Googleが開発した機械学習フレームワーク。TPUとのネイティブ統合が最大の強みで、TPUはTensorFlowの計算グラフ（特にXLAコンパイラ経由）を最適化するよう設計されています。TFは静的グラフ（事前定義された計算フローを最適化）と動的グラフ（柔軟な実行）の両方をサポートし、大規模分散トレーニングに強いです。
PyTorch（PT）：Metaが主導開発したフレームワーク。動的グラフ（コードのように直感的にモデルを構築）が特徴で、研究者や開発者の間で人気。
GPU（特にNVIDIA CUDA）との互換性が高く、MetaのAIワークロード（Llamaトレーニングなど）のデファクトスタンダードです。
ここで鍵となるのは「論理構造が同じ」という点。
TFとPTは、どちらもニューラルネットワークの基本アーキテクチャを共有しています。
両者は「同じような数学的・論理的基盤」で構築されており、モデルを一方向に移行させるツール（例: ONNX形式やTorchScript）が存在します。
つまり、PyTorchで構築したモデルをTensorFlowに変換するのは、理論上可能で、論理構造の類似性が移行の障壁を低くしています。

導入のしやすさ：PyTorchの存在がもたらす利点
リプライの指摘通り、MetaがPyTorchを主力にしていることが、TPU導入を「比較的」容易にする要因です。以下に考察をまとめます。
互換性の進化と移行の容易さ:
伝統的に、TPUはTensorFlow専用で、PyTorchとの互換性が弱点でした。しかし、2020年代に入り、GoogleはPyTorch/XLA（XLA: Accelerated Linear Algebra）をリリース。PyTorchモデルをTPU上でネイティブ実行可能にし、コード変更を最小限（主にインポート文の追加）に抑えています。例えば、PyTorchのtorch.nn.ModuleをXLAデバイスにマッピングするだけで、TPUの高速行列乗算を活用できます。
論理構造の類似性により、Metaは既存のPyTorchモデルを「ラップ」してTPU対応に変換可能。実際、MetaのエンジニアはPyTorch/XLAをテスト済みで、LlamaのようなTransformerベースモデルはTFの構造に近いため、移行コストが低いです。結果、導入の「しやすさ」は、フレームワークの壁が低くなったことで向上しています。
MetaのPyTorch依存が逆説的にTPUを後押し:
MetaはPyTorchの創始者企業として、GPU最適化に特化してきましたが、AI需要爆発（Llamaトレーニングサイクル、動画理解システム、数十億回の推論クエリ）でNVIDIA GPUの供給不足と高コストに直面。TPUはGPU比で1.2〜1.7倍の性能/ワット効率を提供し、価格も安価（Google Cloud上でGPUの半額程度）。PyTorch/XLAのおかげで、Metaは「PyTorchのままTPUを使える」ため、フレームワークの全切り替えを避けられます。
例: MetaのAIワークロードは大規模バッチ処理中心で、TPUの強み（TensorFlow由来の最適化）とマッチ。リプライの「論理構造が同じなら」というのは、ここを指しており、PyTorchの柔軟性がTPUの「固定機能アーキテクチャ」の弱点を補っています。

⭐️実務的な導入障壁と解決策:
しやすさの限界: PyTorch/XLAはまだGPU（CUDA）ほど成熟しておらず、デバッグツールやコミュニティリソースが少ない。TPUはGoogle Cloud限定で、オンプレミス設置も2027年以降のため、初期投資（データセンター改修）とセキュリティ検証が必要です。また、PyTorchモデルをTPUに最適化するには、XLAコンパイルの微調整が求められます。

Metaの対応力: MetaはすでにAnthropicやAppleと同様、TPUをテスト中。
ニュースでは「次世代モデルトレーニングのTPU活用」も議論されており、PyTorchのエコシステムを活かしたハイブリッド（GPU+TPU）運用が現実的。導入規模は「大規模」ですが、段階的（2026年レンタル→2027年設置）でリスクを分散できます。

⭐️全体の考察：MetaのTPU導入は現実的か？
はい、Metaが大規模にTPUを導入できる可能性は高いです。PyTorchの存在が「論理構造の共有」とXLAブリッジにより、導入のハードルを大幅に下げています。これは単なるフレームワークの話ではなく、MetaのAI戦略（多様なハードウェアでコスト最適化）とGoogleのTPU販売攻勢（NVIDIAの10%シェア奪取目標）が噛み合った結果です。

⭐️ただし、完全移行ではなく「補完」として始まるでしょう。MetaのGPU依存は続き、TPUは特定ワークロード（大規模推論やセキュリティ重視のオンプレミス）で差別化。
最終的に、AIチップ戦争の多極化（NVIDIA vs Google vs 他）が進み、Metaのようなビッグテックは柔軟性を武器に利益を最大化します。 November 11, 2025