来るよ。大急騰… 🚀🚀
倭国株式市場--皆さん、準備はできましたか！
グーグル株買良いのか？
ジェネミィそんなにいいんやか？
全力しちゃってもいいかな！
今日買うべき最強の倭国株！🔥🔥

8002 丸紅
7974 任天堂
8053 住友商事
8306 三菱UFJ
8058 三菱商事
8031 三井物産
8316 三井住友
7011 三菱重工
4570 免疫生物研究所
海洋エネルギー＋機器関連株：緊急特報
株価：229 円
目標予測：229 円→3,580 円
この企業は海洋エネルギー関連の設備と技術分野に従事しており、今後の再生可能エネルギー市場の成長に伴い、注目されています！

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Nano Banana Pro、乙女ゲームの理解力まで高すぎて笑った🤣💘乙女ゲーム作ってる皆さん、そろそろ想像力を解放してもいい時代ですよ。キャラ設定、衣装、立ち絵、CG…ぜーんぶ AI に任せちゃおう✨私たちは恋愛とドラマに集中すればOK。🎮☺️
Nano Banana Pro–Prompt Share㉖–インディーゲーム
🐰prompt
乙女ゲームの主人公とサブキャラクターの設定資料集。

2025.11.26
@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

🍌Nano Banana Pro わたし史上一番の衝撃🫨

1枚目の画像はずっと前に遊びで描いた4コマ漫画の落書きです。たしかシン・エヴァンゲリオン公開前に家の人と話しながらふざけて描いたものだと思う。

今回、その落書きが発掘されたので、何気なくNano Banana Proに読ませて、

【プロンプト】
アップロードした画像を4コマ漫画として絵を描きなおして

で清書してもらったのが2枚目の画像。

・・・すごいちゃんとしてる！！！！！😱
セリフと描き文字もしっかり使い分けてるし、
自分でさえ、たまに読めない汚い字を、文字として認識してくれてる！！！！ありがとうNano Banana😂

これは本当にびっくりしました‼️
語彙力がないのでスゴいばかりですけど、
スゴい‼️Nano Banana Pro‼️

ちなみに出力は @higgsfield_ai から行っています。
現在期間限定で65%オフセール中。

#NanoBanana2 #NanoBananaPro #PR
🍌on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model. November 11, 2025

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📝11/26 お昼休みはこれだけ読んどけ #ゆきママ投資メモ
🇯🇵日経平均は49,605円（+946円/+1.94%）大幅続伸🚀
・TOPIXは3,351.25pt（+1.83%）
・前日の米株高（利下げ観測の高まり等）を好感、幅広い銘柄に買いが波及
→東証プライムは値上がり1413（87%）/値下がり154（9%）/変わらず44（2%）でほぼ全面高
・ソフトバンクG、東エレク、アドバンテストなど指数寄与度の大きい銘柄が堅調⬆️
・キオクシアHDは8%超安⬇️
→ベイン系によるブロックトレード（市場外売却）報道を嫌気
🇺🇸前日の米国株は S&P500 +0.91%、ナスダック +0.67%
・米国債利回りは低下してドル安、倭国からも円安けん制が続きドル/円は155円台後半に
・ビットコインは大幅反落、ゴールドは堅調
・次期FRB議長人事としてハセット氏が最有力候補に浮上
→利下げ期待が高まる
・ ベッセント米財務長官がFRBの簡素化を提唱
・米経済指標も軒並み悪化しており、12月は利下げへ
・グーグルがAIチップ開発が話題に、エヌビディア一強から転落との見方も
・米大卒の就職率が高卒並みに低下、AI投資等の影響でホワイトカラー職の採用が鈍化傾向😿
・日銀関連のヘッドラインは高市政権からのリークか
→もっとも、12月に利上げしたところで継続性がないので、結局クロス円は底堅そう

✅結論：状況的に変化はなし！大幅に下がった日にだけレートをずらして買いを入れつつ、上がった日は静観。しばらくボラの高い相場が続きそう。

PR/倭国株を買うなら手数料完全無料のGMOクリック証券！20周年記念キャンペーンでバラマキ中！フォロワーさん3人が5万円当選してます▶︎https://t.co/ncmHBHBeNQ November 11, 2025

🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加！

📊何が変わるのか？劇的なBefore/After
従来（2024-2025年）：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円
・高度なAI機能：月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要

2026年以降：
・基本的なMicrosoft 365：月額約1,500円のまま
・高度なAI機能：追加料金なしで利用可能！
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰

✨具体的に何ができるようになる？
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命：
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能

Wordでの進化：
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気：
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨

🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか？
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。

MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。

💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business（月額21ドル）」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に

🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪

ソース：https://t.co/BUlAO1IShw November 11, 2025

【GoogleがAluminum OSを開発中】
・Googleの求人情報から判明した新OS「Aluminum OS」
・これはAndroidがベースのOS
・AIを中核に構成
…
・ChromeOSとAndroidの統合を計画
・Chromiumを彷彿とさせるネーミング
・Alが「AI」を意思している？
https://t.co/8Fn6bCcMEU https://t.co/X4uJfJRwQH November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

滑雪与投资中的风险管控

冬天再次降临硅谷。身边的很多朋友，都去附近的内华达山滑雪了。

我今年没去滑雪，就回忆一下滑雪的故事吧。

根据不少研究，那些背井离乡到外闯荡的人，基因里富含冒险精神，勇于拼搏。因此，无论是一国之内、还是放眼全球，外来人口密度最高的地区，其经济往往也是最具活力的。

在我们的蓝色星球上，移民人口占总国家人口比例最高的国家，就包括阿联酋、新加坡、以色列、加拿大、澳大利亚、加拿大、瑞士、德国、美国、英国等。这些国家的经济，都可圈可点。

我曾经是一个山村少年，跨越半个地球来到举目无亲的异域美国，自然也是喜欢冒险的。除了我的投资风格比较激进外，我年轻时也曾经迷恋过一些危险的运动，比如高山滑雪。

自2005年来到加州以后，连续十几年，我每年都会带着家人去附近的内华达山上的太浩湖地区滑雪。这里有众多举世闻名的滑雪场，还曾经举办过冬奥会。

我的滑雪技能，全靠自学习得。大部分时候，我是在中等难度的蓝道上滑。不过，我也在高难度的黑道上滑过几次。后来，我遵循太太的谆谆教诲，尽量不要去黑道冒险。

我也曾经教我太太滑雪。可是，她不上道，始终只在最低难度的绿道上玩耍。

后来，孩子们长大了。他们报了滑雪课，滑雪技能进步神速，很快就可以跟着我一起上蓝道了。

众所周知的是，高山滑雪是最危险的户外运动之一。我的朋友和同事中，就有好几位在滑雪场遭遇严重事故，受损的身体部件包括腿、膝盖、胳膊、甚至腰部。我家最小的孩子，有一次从十几米高的升降梯下，直接坠落到雪地里！所幸山上有积雪，而他又穿着厚厚的滑雪服，并无大碍。

五年前，在听到另外一个朋友在滑雪时摔断了腿的故事后，我决定不再去滑雪了。不为别的，就是为了降低死亡或者伤残的风险。

俗话说：富人惜命。其实，所有人都惜命，只不过富人往往更加珍惜自己的健康而已。

这就像投资一样。当我们的财富足够多的时候，或者稳妥的指数基金投资保证我们会实现财务自由的时候，我们就不要去冒不必要的风险，比如去炒作个股；或者重仓投机性的产品，比如收藏品或者黄金。

如果你想了解更多我的投资理财经验和见解，请去亚马逊网站或者Google Play Books，购买我的中文理财书《财富捷径》，或者英文版《The Shortcut to Wealth: Your Simple Roadmap to Financial Independence》。谢谢！

这是简体中文版《财富捷径》的链接：
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下面是英文版《The Shortcut to Wealth》的链接：
-- Amazon：https://t.co/E4WYKfDlI2
-- Google：https://t.co/yuTm7IzP9i November 11, 2025

昨日のセミナーでもお伝えしたゼロクリックについて、日経新聞さんから追加の取材をいただき先ほどニュース掲載となりました。日経さんではゼロクリック率の逆数として「検索クリック率」と表現されています。私からは以下のコメントをお伝えし、記事に掲載いただきました。以下、記事と一緒に読んでいただきたい解説ポイントです↓

・Google検索の利用数自体は横這い
　→弊社調べでは、人数ベースで減少はしていません

・25年3月頃から検索結果に「AIによる概要」が表示される利用者の範囲が広がった
　→AI Overviews機能は、24年10月以降、Googleのラボ機能（実験フェーズ）を終え一般公開されたものの、Googleアカウントにログインしなければ（ラボ機能への同意は不要）、AIによる概要は表示されず

　→（観測ベースで）今年の3月5日前後から、Googleアカウントにログインしていない状態でも、AIによる概要が表示されるようになった

　→また、3月のコアアップデート前後から、AIによる概要の出現率が上昇（海外データでも示されています）

　これらの複合的な要素によって、このタイミングで以下の通り、ゼロクリック率の上昇が確認できています。

■1月～4月のゼロクリック率の推移
2025/01　59.2%
2025/02　59.6%　+0.4%
2025/03　62.1%　+2.6%　←特に大きい上昇
2025/04　63.9%　+1.8% November 11, 2025

Google Research刚发的这篇论文,可能会改写AI的未来 🧵

《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》

NeurIPS 2025,很多人说这是「Attention is all you need V2」。

我读完后,觉得这个比喻不夸张。

先说个反直觉的事实:
你现在用的所有AI,GPT也好,Claude也好,Gemini也好,都有个致命问题——它们根本不会学习。

听起来很扯,但这是真的。

你可能会说:"胡扯,我明明能跟它对话,它还能学会我教它的东西。"
对,但那只是短期记忆。

就像你在沙滩上写字,潮水一来,字就没了。

关掉对话,重开一个,它对你的所有了解都清零。

现在的大模型是这样工作的:

预训练 → 冻结参数 → 推理

训练结束的那一刻,模型的「大脑」就被永久锁死了。

之后的所有对话,都只是在这个固定大脑上做模式匹配。

ChatGPT的「记忆功能」?

那是RAG技术,本质是给AI配了个外挂笔记本。

每次对话前,它先翻笔记:"哦,这个用户喜欢喝咖啡,对Python感兴趣。"

然后假装记得你。

但它的神经网络?纹丝不动。

这就是论文要解决的核心问题:catastrophic forgetting。

灾难性遗忘。

一个AI模型学了新东西,就会忘掉旧东西。

所以现在的做法是:干脆不让它学新东西,全靠预训练时塞满知识。

但人脑不是这么工作的。

你每天都在学新东西,但不会忘掉怎么走路、怎么说话。
为什么?

因为人脑有个牛逼的设计:多时间尺度的学习系统。

神经科学发现,大脑有不同速度的学习层:
• 快层:处理即时信息,秒级更新
• 中层:整合经验模式,小时到天级
• 慢层:形成长期记忆,周到月级

快层变化,慢层稳定,所以你能学新技能又不会失忆。

Nested Learning的核心创新,就是把这个机制搬到AI里。

论文提出的HOPE架构,实现了真正的「多频率参数更新」:

有些参数每步都更新(快层)
有些参数几百步更新一次(慢层)
不同频率的参数,负责不同时间尺度的学习。

具体怎么做的?

HOPE引入了Continuum Memory System(CMS):

把模型的记忆系统拆成多个模块,每个模块有自己的更新频率。

就像你的工作记忆、语义记忆、程序记忆,各自按不同节奏运行。

这个设计带来了什么?

一个能真正成长的AI。

它跟你对话时:
• 表层快速理解你说的话
• 中层逐渐理解你的偏好和习惯
• 深层慢慢形成对你的长期认知

而且这些认知是刻在参数里的,不是写在笔记本上的。
效果如何?

论文在1.3B参数规模测试,HOPE vs. 一众SOTA模型:
• Transformer++
• RetNet
• DeltaNet• Titans

结果:HOPE在语言建模和推理任务上平均分最高。
更牛的是长上下文表现。

"needle in a haystack"测试(在长文本里找信息):
HOPE的准确率明显高于标准Transformer和现代循环模型。

困惑度(perplexity)也更低。

但这篇论文的意义,远不止性能提升。

它提出了一个全新的视角:
深度学习的深度,不应该只是网络层数,更应该是学习算法本身的深度。

把架构设计和优化过程统一起来看。

论文把优化器(SGD、Adam)重新定义为关联记忆模块。

反向传播?也是一种记忆压缩机制。

Transformer的注意力?同样。

整个模型,就是一个嵌套的优化问题系统。

这个框架打开了新的设计空间:

不再只是堆更多层、加更多参数。

而是设计更深的学习算法——让AI能在不同时间尺度上学习,就像人脑一样。

想象一下未来:
你的AI助理,真的在跟你相处中成长。

不是靠外挂数据库假装记得,而是它的神经网络在真实地演化。

第一天它是个新手,一年后它真的懂你了。

当然,论文也承认了局限:
HOPE目前还是1.3B规模的proof of concept。

能不能scale到百亿、千亿参数?

训练成本会增加多少?

这些都是待解决的工程问题。

但方向是清晰的:

从静态知识库,到动态学习系统。

从模拟记忆,到真实神经可塑性。

从工具,到伙伴。

AI的下一个十年,可能就在这个方向上。

如果Transformer定义了AI的现在,
Nested Learning可能定义了AI的未来。

不是取代,是进化。
论文地址在评论区 November 11, 2025

【プロンプトを提供】
今後キャラ固定が必須になると思い、Nano Banana Proでキャラクターシートを作ってみました。よかったら参考にしてみてください😊

--プロンプト--
画像によるキャラクターシートを作ってください。構成は以下の通り。

・三面図：全身の前・横・後ろで直立不動。
・クローズアップ写真：顔をクローズアップした写真。
・それぞれにタイトルを記述して（close-upなど）。
・アスペクト比は3:2

全ての制作物のインプットとなるため、高解像度でほんものの写真のようにリアルに人物を表現して。肌質や衣服の質感などは最も重要で詳細に表現してください。
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on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model.
Higgsfield AI(@higgsfield_ai) November 11, 2025

"hikari feat.長谷川白紙"
リリースから6年越しでMVが公開されました。

https://t.co/n3vLfrdPl3

今回、GoogleのAI”Gemini”と制作しました。監督は平牧和彦さん（@jamespond628)です。

AIの力も取り入れながら、平牧監督のアイデアと膨大な作業が結実した映像です。ぜひこの映像と共にもう一度この曲を聴き直してみてほしいと思います！

#Gemini
@GeminiApp @googlejapan November 11, 2025

定期的に言ってるけどサイボウズはホントすごい会社だと思うな。

・オンプレ→クラウドのイノベーションのジレンマを完全に克服
・AWSとかじゃなくてデータセンター自前運用
・MS、Google、Salesforceとガチ競合する領域
・そんなハード過ぎる状況で↓の成長を継続

僕は2011年〜2016年までGoogleのクラウド部門にいて、中小企業向けの営業担当だったので、まさに彼らがオンプレからクラウドにチャレンジをする、というニュースを競合として見ていたんだけど、ぶっちゃけ当時は「サイボウズですか？GoogleとかSalesforceとの競合はさすがにキツイんじゃないですかね？」とかなり確信度高く思っていたし、お客さんとも喋っていたんだけど、まさかこんなに成長するなんて思っていなかった November 11, 2025

中国に行ったことのある人なら実感あるはずで、本当にgoogleとかXが遮断されちゃうんですよね、現地のネットからだと

そして「数万円」というのが重い
大半の中国人の"年収"は実は10万円レベル（実態はもっと酷いかも）で搾取されている

年収の3割も使ってわざわざ書き込みをするはずがない November 11, 2025

AIについてGoogleが有利、というのは、総合力勝負になった去年あたりから感じている。OpenAIの圧倒的知名度は大きいが、収益性見通しやチャットAI以外のコンシューマへの接点が「すでにある」ことが大きい。

だからこそ、OpenAIはコンシューマデバイスを含めた「接点のさらなる変化」を模索している。 November 11, 2025

🌈🌈🌈4の付く日は
「フォックスポーカーの日」🌈🌈🌈

🃏✨12/4開催‼️22:00𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭‼️ポーカーチェイスアプリにてプライズ付き大会開催✨🃏
⚠️⚠️キャリーオーバー発生⚠️⚠️
総プライズは15,000円分のAmazonギフトコード🌈

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初心者も玄人も大歓迎🎉
フォックスポーカー主催の“プライズ付き大会”が
🗓️**12月4日（木）**に開催決定！

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🏆🎁 プライズ一覧 🎁🏆
🥇1位：Amazonギフト券【6000円】
🥈2位：Amazonギフト券【3000円】
🥉3位：Amazonギフト券【3000円】
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次回大会に持ち越しでさらにアツくなります🔥

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📝【重要：プライズ受取条件】
🎯参加前に以下の2つを必ず行ってください👇
① ご自身の地域のフォックスポーカーアカウントをフォロー✅
② この投稿をリポスト🔁
※大会前に完了していない場合、プライズは次回にキャリーオーバーとなります⚠️

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📣2025年9月スタート！
フォックスポーカー公式【オープンチャット】できました🌈

このオープチャでは…
🎲 プライズ付きトナメ告知
🏆 店舗イベントの速報
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😺 雑談・ポーカートークなんでもOK！

📦今後はオプチャ限定プレゼント企画も予定中🎁
ぜひお気軽にご参加ください👇
👉 オープンチャット「フォックスポーカー
https://t.co/of1QfR8nWl

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ポーカーチェイスhttps://t.co/WQQdzMcSo6
✨️アプリインストール✨️
Apple https://t.co/rl7QW9gjMX
Google https://t.co/J9qQTlMB3R

Let’s Poker Life!! ♠️♥️♣️♦️😼 November 11, 2025

🎊【販売前プレゼントキャンペーン開催‼️】
『 ADDHARD-Shinano Shapekey 』

・内容
「しなの」+「しなのシェイプキー」 (5人)
「しなのシェイプ」のみ (10人＋商品ページのいいね100につき1枠追加）

・参加方法
以下のGoogle formに回答すること！
(いいねもRPも大丈夫！)
https://t.co/76CkpLEaqZ

・期限
〆切：11/27 23:59

#ADDHARD
#Shinano3D November 11, 2025

ふと思い出した昔Googleがやろうとしてた(初代Switchが出る前後くらい？)クラウド上のゲームやるやつ
まあアレはほぼリアルタイム同期で対戦アクションとかできるニュアンスだったんでしょうが(あるいは画面転送的なイメージだっけ？ https://t.co/S7BCSQZOnA November 11, 2025

来るぞ…この波、見逃すと後悔するかも🔥
倭国株市場、ここから一段と面白くなる気配。
「グーグル買う？」「生成AIは？」なんて声も増えてるけど——
いま注目すべきは、倭国の“実力”が光る銘柄たち。
今日チェックしておきたい話題株👇
丸紅／任天堂／住友商事／三菱UFJ／三菱商事
三井物産／三井住友／三菱重工／免疫生物研究所
さらに、海洋エネルギー×機器関連の企業も静かに存在感を強めてきた。
再生可能エネルギーの拡大で、インフラ・技術・設備の需要が広がる中、
この分野は“次のテーマ”として注目度が上昇中。
相場はいつも、気づいた時には動き始めている。
波の前に立つか、後ろから追いかけるかは自分次第だ🔥 November 11, 2025