初めてアニメを描く、
3か月描き続けて、ついに完成しました。
Mioちゃん、First Live、本当にお疲れさまでした。
(google翻譯)

#みおーん絵 https://t.co/tVaad1Jb23 November 11, 2025

倭国専門医機構のGoogleレビュー、いつ見てもキレッキレで好き https://t.co/xhp8CpCDju November 11, 2025

参政党
『グーグルへの広告費14倍に増やしたで』

参政党🟠神谷
「外資系に行く人は国家観がない」
「(外資系で働く)皆さんが頑張れば頑張るほど倭国企業の利益がなくなる。」

⁉️
https://t.co/hhqpzHnevO November 11, 2025

【2025年クリスマス絆プレゼント企画】
画像をよくご確認いただき、Googleフォームにてご応募ください！

フォローに関しては、このポスト見てからフォローでも大丈夫です！

期限・12月5日21時まで
抽選方法・ルーレット
郵送方法・クリックポスト
結果発表・12月6日21時頃

https://t.co/uTpADLhelh https://t.co/vC9vK8XDeW November 11, 2025

OpenAI、もう終わりかもしれない。

3年で企業価値78兆円。トヨタもNetflixも超えた。週8億人が使ってる。

でも95%は無料ユーザー。来年220兆円投資するのに赤字垂れ流し。

そして今、GoogleのGemini 3がChatGPTを超えたらしい。

僕も完全にGemini派になった。正直、もうChatGPT使ってない。

アルトマンCEOは今、地獄だと思う。「全人類のために」って理想掲げてNPO始めたのに、気づいたら赤字まみれの普通のテック企業。しかもGoogleとAnthropicに抜かれそう。

ただ、独占禁止法がある限り全部Googleになることはない。それにアルトマンは何か隠し玉を持ってる気がする。Sora2の次とか、我々が想像もつかない何かを。

ソフトバンクが11%出資してるのも気になる。孫さんは何を見てるんだろう。

先行者利益って、意外と脆い。

OpenAIの失速を見てると、スタートアップ採用の現場でもよく見る光景を思い出す。最初は勢いがあって誰もが憧れる会社だったのに、気づいたら人が辞めていって、採用もうまくいかなくなる。

逆転劇があるのか、このまま沈むのか。

AI業界の勢力図、この1年で完全に変わる。 November 11, 2025

☆☆BIG NEWS☆☆

12月13日(土)、小田原アリーナで行われる
第49回スポーツチャンバラ全倭国学生選手権大会に
宮田愛萌さんが来場されます！

2年連続のご来場となりますが、今回はなんと！
愛萌さんを「実況・解説席」にお招きし、白熱した試合を生実況していただきます！
愛萌さんの実況する様子は、お手持ちのカメラやスマホで撮影可能です！

youtubeにて現地実況付き生配信も予定していますので、現地に来れない方も是非お楽しみください！

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・日時:12月13日(土)
・場所:小田原アリーナ
・入場無料
※会場駐車場のご利用はご遠慮下さい
※選手、スタッフ以外の来場者の方は後日公開予定のGoogleフォームより事前登録をお願いいたします。
※学生の個人情報保護の観点から、場内で撮影した写真をSNS等に投稿する場合は事前登録フォームに記載された規則の遵守をお願いいたします。

#スポーツチャンバラ #宮田愛萌 November 11, 2025

if 你关注 ai，then 推荐观看这部 deepmind 纪录片。

尤其适合家庭观看，顺便聊一聊 ai、游戏、思考等话题。每天吃饭看一点，三次就能看完。

这部纪录片去年就电影节放映了，但昨天google 把全片在youtube 上免费放出来了。

非常有趣的是纪录片的名字：《思考游戏》（the thinking game）。

可以说，最让人敬佩的，不是 demis 得了诺贝尔奖，不是 demis 的智商，而是那种“把世界当成一场思考游戏”的眼光。

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如果把整个人类文明看成一场漫长的“思考游戏”，这部片子讲的，就是一群人如何把这场“思考游戏”本身拆开、重写规则的故事。

对他们来说，棋盘、街机游戏、星际争霸、蛋白质折叠，甚至整座虚拟世界，都只是训练一种东西的道具：通用智能。

Demis 的人生像一条被同一问题穿线的轨迹：少年国际象棋天才，在教堂里熬到第十个小时，突然意识到，也许把几百个顶尖大脑锁在一间大厅里只为分出输赢，是在浪费心智；于是转向游戏设计，用主题公园里的“呕吐连锁反应”去逼真模拟人类行为；再到剑桥研究大脑，从神经科学里偷师，最后拉上 Shane，干脆在伦敦创立 DeepMind，明目张胆地说：我们要做 artificial general intelligence。

他们选择了一条看起来很“不务正业”的路径：先让系统学会在 Atari 里打 Pong、挖 Breakout 的侧翼隧道，再去下围棋、打星际。强化学习、奖励信号、环境与智能体的闭环，在这些游戏里被一次次打磨：系统一开始连挡球都不会，只知道分数越高越好，最后却能在围棋上下出连职业棋手都无法想象的招法，能在星际里练出堪比职业选手的多线操作。这里有一种残酷的坦诚：你不告诉机器规则，只给目标，它会自己找到通向高分的“人类从没想过”的路径。

但真正让这条路线显出重量的，是当他们把同样的思维搬到现实科学问题上。蛋白质折叠这个自 20 世纪 60 年代就存在的难题，几十年里无数聪明人试过，都卡在实验慢、数据少上。第一次参加 CASP 比赛，他们的 AlphaFold 确实赢了同行，却只是在“一个没人解好的问题上解得稍微好一点”。团队后来回看那一届，很坦白：我们知道自己还很烂，这只是最高的梯子，但月亮还在很远的地方。

转折来自第二次“总攻”：重写数据管线，把物理与生物学的结构知识真正喂进模型，让系统不再只是模仿，而是内化约束。最终在 CASP14 上，他们的结构精度几乎等于按下按钮得到实验级结果，主持人说，经过半个世纪，这个问题可以宣布被解决了。接下来的一步更激进：既然可以在一个月里预测全已知物种的蛋白质，那就别等别人排队提交序列，直接把全地球的蛋白质都“折完”，免费公布，让它成为人类生物学的基础设施。

技术从来不是中性的玩具。AlphaGo 之后的“Sputnik moment”、AI 军备竞赛的隐喻、与曼哈顿计划的对照、对 autonomous weapon 的明确拒绝，以及对 move fast and break things 的公开反感，都在提醒一个事实：当你试图造出一种比人类更强的认知系统时，你不是在做一个新 app，而是可能在改写历史的分界线。连 DeepMind 自己的人都开始担心：也许我们将来要做的，不是说服世界我们已经造出了智能，而是解释我们还没到那一步。

这部片子最有价值的地方不在于追星 DeepMind，而在于它把几个关键问题扔在桌面上：什么叫“通用”的学习能力？在一个只看奖励的系统里，价值是如何被编码、被放大的？科学探索和工程冲刺之间，节奏如何拿捏，才不会“死在时间轴上”？当智能被外包给机器，人类该把注意力放在哪里——是新的问题意识、新的制度与治理，还是对自身价值观的重新书写？

也许真正值得我们模仿的，不是某个算法或产品，而是那种“把世界当成一场思考游戏”的眼光：敢于承认自己暂时还很烂，敢于在失败里调整节奏，也敢于在成功时把成果毫无保留地推向全人类。

https://t.co/OzJmSucWt9 November 11, 2025

これもこれで印象操作やろ（おそらくGoogle検索でAI漫画だけ出るようにしとる

ごく少数のアホが量産しとるだけで実際はこんな感じなので https://t.co/GRxOIW6uP3 https://t.co/f4OF2taFhC November 11, 2025

しの、おもちゃやさんにいたの可愛すぎるし、しのはし隣り合わせ多くて楽しい🎶

#GooglePixelPosterZoom https://t.co/XZpQQ9PkLw November 11, 2025

🌟これから行く方へ🌟
・本人確認あり
・端末の色はほぼ選べない
・体験後エアドロで撮った写真を送れますが、めちゃくちゃ時間かかります(変更ありそう)
⚠️10分過ぎてエラーになる人多発してたので、2〜30枚ずつに分けた方が良いです！
・Xかインスタ投稿で🎁有
#MasakiとShutoとShinoとGooglePixel November 11, 2025

AppleとGoogleのキャッシュフロー推移をば。
どっちも本業の稼ぎ（青）が凄いですが、投資（赤）が控えめなAppleと稼ぎを全部突っ込むGoogle。
どちらが正しい判断だったのか、10年後の答え合わせが今から楽しみ。 https://t.co/7TY5nPqZRU https://t.co/td4ngpkPmU November 11, 2025

すごく楽しい空間でした🐣💞
#GooglePixelPosterZoom
#MasakiとShutoとShinoとGooglePixel https://t.co/vuz5xB02fZ November 11, 2025

当たり前のこと言いますけど篠塚くんはどれもこれも全部かわいかったですどれが一番なんて決められません全部かわいかったです
#MasakiとShutoとShinoとGooglePixel https://t.co/CYRBeWcFe2 November 11, 2025

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#magi通販 November 11, 2025

我有个单向的哥们，最近分享了他在2025年的几个第一性原理：

1. LLM token一定会越来越便宜，模型越来越强大，记住，所有做LLM Agent的人，都必须思考如何用10~1000倍的token带来革命，而不是他妈跟个傻逼似的天天想着省token；

2. chatbot的形式一定会被消灭，no chatbot revolution才是正确方向，一切AI应用不可能 、不应该、绝对不是一个个大号聊天机器人，一个个大对话框等着人大段大段往里敲字，

记住，所有AI产品必须重新设计，一切chatbot AI应用必定会被改写成NO CHATBOT形式，无一例外，chatbot的产品形态必然会彻彻底底、完完全全地淘汰，

或者那个傻逼一样的对话框，至少作为二等公民出现；

3. AI助手一定不能用“按个按钮”、“截个图”、“上传个文件”，再写个长长的prompt的形式出现，让用户解决个问题，先让用户点点按按十几次，

AI助手一定是具有强侵入性的，一定能主动嗅探一切环境，吞掉一切数据和信息，一定会主动在后台观察一切操作和行为——并且在疑似需要帮助的时候，主动弹出个对话框，用户一键确认后，主动接管，主动解决一切问题，

而绝不应该像准备个考试一样，准备文件、准备截图、准备一大堆按钮、准备一大长串prompt，让用户跟个大傻逼似的，手忙脚乱地在那儿表演，

总而言之，无论是商业落地的AI Agent，还是各种办公软件、工具、生活类的AI Agent，一个个不仅是傻逼兮兮的大黑框chatbot，而且要用户手动输入一大堆文件、图表、链接、信息，再敲一大段prompt——这些全都走了大弯路，

toC的无缝衔接强入侵的主动AI Agent助手，完完全全不会给你任何告诉他的机会，而是让AI Agent主动判断你是否需要我，直接给你一个大大的对话框，简单描述一下“我计划怎么帮助你”——你点一下确定，它来解决后面所有的事情。

4. 一切能用coding解决的问题，都是SWE Agent能解决的问题，也就是说，都可以直接拿claude code这类工具套壳来用，

SWE Agent这个形态，最擅长解决的问题，就是在一个确定的环境（一台机器、几台机器、若干仿真环境、一套terminal里的编译器/脚手架/运行环境/包管理、profiling和debugging方法）解决的问题，

而用coding解决的问题，从来都不止coding，一切VHDL/Verilog等电路设计、电路simulation和validation、一切类似labview和matlab simulink中可以仿真的电机、信号、示波器等等模块，

甚至ansys和CAD这类工具，还有大量data science和计算的问题，以及用lean或者formal-proof解决一些proof-based的数学和模型问题，都可以转化成一些API和coding解决的问题，然后让SWE Agent来解决，

这类问题可以叫做“一台机器上的确定环境下的问题”，

这类问题的特点是，可以靠LLM的智能不断拆分成一大堆subtasks，然后在本地环境下反复尝试、反复试错、反复看output、反复试验结果，失败后再换一个新的approach；

5. full self coding（https://t.co/8O8usyl6Af…）就是基于上面所有第一性原理的一个试验。

我将会设计一套侵入式试验，让10~500个ai agent组成一组，给一个github项目找出所有潜在的问题，包括文档、测试、修bug、优化、重构、完成todo list、加功能、加API等等，让10~100个agent并行完成这个repo潜在需要完成的所有任务，

并且让至少10组这样的agent去github上面公开贡献，等于在没有任何人为输入prompt的前提下，造出来1000~5000个agent在开源世界源源不断地做出贡献，就死死赖在github上面，尝试修复一切可能修复的潜在问题，做出贡献。

请你记住full self coding是最坚决贯彻test-time scaling law的行为，

full self coding坚决相信，人是ai agent世界最傻逼、最慢、错误最多、判断失误最高的存在，让程序员手敲prompt，无异于给AI Agent拖后腿，

只有先分析出问题，然后让10~500个agent同时并行运行，才能最大化执行的效率，最快速度解决已经发现的问题，无休止地为github提供潜在的有价值贡献——并且最关键的是，把“敲prompt的程序员”这个最垃圾、最慢、出错最多的环节彻底消除；

6. full self coding最大的瓶颈，一个是token价格过高，一个是目前几乎所有主流供应商，LLM inference速度过慢，

所以我最后的一个想告诉大家的价值观是：

groq、sambanova、cerebras这种在片上堆满几个GB的SRAM，在inference上效率是nvidia、amd、google TPU这些落后架构的10~50倍，这是test-time scaling law的最后一环，

如果人类在claude code、gemini cli上全面接入groq、sambanova、cerebras上host的模型，所有速度都会再快10~50倍。 November 11, 2025

これは良い考察ポヨ
プロセス面ではEMIB/Foverosが先端パッケージを牽引し、製造面ではNEDO開発案件でもあるSATASプロジェクトが着実に進んでいるらしいポヨ

Intelのパッケージング技術「EMIB」がApple、Qualcommに続きGoogleの次世代TPUに採用される可能性 https://t.co/fYbxnivLBX November 11, 2025

そして、私のPixel7aちゃんの横がエグい感じになってます😭これをGoogleの問い合わせ窓口でチャットに写真送ったら、延長修理プログラム対象なので、WEBのリンク送るのでアクセス情報確認の上、来店修理して下さい。って教えて貰えて今12:33にいたる。Pixel7aちゃん元に戻るかな…😭 https://t.co/uY9cBgvl8X November 11, 2025

⭐️今週のPostベスト25
Google、「Gemini 3」を発表 “その場の空気を読む”最新・最強のAIに進化 ／最先端の推論力、深いマルチモーダル理解、そして強力なエージェント機能を備えるという。同社のCEOであるSundar Pichai氏は、『その場の空気を読むまでに進化した』と。
https://t.co/PCyy7HTDZi November 11, 2025

楽しすぎて全然時間足りなかった🤭
100倍までzoomできるのすごすぎ！
先にスタッフさんに会場限定のやつ聴いてそれから撮ればよかったな💦
#MasakiとShutoとShinoとGooglePixel
#GooglePixelPosterZoom https://t.co/eNA5pDjJZs November 11, 2025

楽しすぎて全然時間足りなかった🤭
100倍までzoomできるのすごすぎ！
先にスタッフさんに会場限定のやつ聴いてそれから撮ればよかったな💦
#MasakiとShutoとShinoとGooglePixel
#GooglePixelPosterZoom https://t.co/xezxP1kixI November 11, 2025