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2025.12.10 17:00
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▫︎欧州の宗教社会学者
イントロヴィニエ論考▫︎
題名: 「山上被告と『悪しき教師』」(🎧AI音声解説)
◾️現代イタリア史で「悪しき教師」とは、暴力を直接教唆しなくても、恨みや不満に“正当化の物語”を与え、社会を(左翼)過激化させてしまう言論人を指す概念だ。
複雑な現実を「敵 vs. 被害者」の単純な物語に書き換え、誰かを“絶対悪”と位置づけ、怒りに政治的意味を与える。
その結果、暴力があたかも“理解できる行為”に見え、道徳的ハードルが下がる——
70年代イタリアでは、まさにこの左翼的な情報環境が多くの若者を過激化させたと総括された。
重要なのは、悪しき教師は「暴力を指示しない」という点だ。
むしろ、言葉によって“暴力を正義に見せてしまう枠組み”を提供すること自体が危険なのである。
言葉は人を動かし、「物語(ナラティブ)は人間の行動を変える。」だからこそ、社会を動かす立場にある者ほど、最大級の責任を負う。
この欧米の歴史的知見をふまえ、イントロヴィニエ氏は、倭国の山上事件を「モラルパニック」「反カルト・テロ」の文脈で読み解く。
恨みそのものではなく、“恨みを正当化する物語(ナラティブ)”が暴力の引き金になる構造、そして倭国の情報空間がいかにして山上被告の心理を後押ししたのか——。
本音声解説では、こうした国際的知見をもとに、暴力をめぐる言論の責任と、社会が直面する危うさを対談形式でAIがわかりやすく解説する。
安倍氏に繋がる事件に「誰が何を語り、どんな物語が山上に共有されたのか」。
それを検証することこそが、再発防止の核心となると信じている。
＃ビターウィンター #山上徹也 ＃テロ ＃安倍元首相襲撃事件 ＃14facts
引用元/ 倭国語翻訳版https://t.co/aqxESi4nFA December 12, 2025
智慧科技學院 智慧製造
智慧系統設計概要
#小學生也能訓練AI模型
小學生科展：高爾夫球物理學 + AI VLM
——我們是怎麼訓練 AI 來教小學生打高爾夫的？（簡單版）
這個科展專題希望利用 AI 模型（VLM） 來幫助小學生更快學會高爾夫揮桿，並了解背後的 科學與物理原理。
我們的系統包含三種「老師」：
真實的高爾夫球教練（Golf coach）
史丹佛資料庫（文獻資料）
GPT AI 教練（史丹佛AI教練）
同時我們還會收集照片，用 YOLO 偵測揮桿姿勢，最後把所有知識整合到一個 VLM（視覺語言模型） 裡。
🟦 1. 先拍小學生揮桿的照片（Input）
我們會用 iPhone 或高速攝影，把每次的揮桿拍成一連串圖片。
這些圖片中包含：
手部位置
杆頭路徑
球的位置
身體旋轉角度
揮桿速度的線索（影像變化）
圖片 ➜ 成為 AI 的學習材料。
🟨 2. 用 YOLO 把重要的物理資訊找出來
YOLO 模型負責四件事：
辨識：看到人、球、球桿
分區：把物體框起來
姿勢估計：找出身體的關節點、球桿的角度
追蹤：了解揮桿動作是如何連續移動的
YOLO 的作用就是把揮桿變成「科學資料」：
➡ 例：肩膀角度、球桿速度方向、揮桿軌跡、腳部動作
🟧 3. 教練的真實教學（Golf Coach）
我們的高爾夫老師會根據孩子的動作說一些話，例如：
-「你的左手抬太高囉」
-「球桿軌跡太外側，容易切球」
-「腰没有轉開，所以力量不足」
這些都變成 AI 訓練的語言資料。
🟪 4. 文獻與史丹佛資料（科學知識）
我們整理專業來源（例如 Stanford Golf Lab）：
正確擊球角度
球速怎麼產生
杆面角如何影響球路
身體旋轉（X-factor）對距離的影響
這些變成 AI 的「科學基礎」。
🟩 5. GPT（史丹佛 AI 教練）協助分析
GPT 會把：
揮桿圖片
YOLO 偵測出的角度與動作
真實教練的評語
科學文獻內容
全部整合起來，生成「標準化教學語句」。
像是：
-「依照姿勢點，你的揮桿平面太陡，建議降低桿頭路徑。」
-「腳部沒有穩定，重心不平均，導致揮桿不穩。」
這些標準化語句後續會拿來訓練 VLM。
🟦 6. AI Agent（設計流程負責人）
AI Agent 就像「專題助教」，負責：
設計模型訓練流程
把 YOLO + 教練 + 文獻 + GPT 的資料整合
管理模型訓練與資料品質
它確保 VLM 能學到最正確、最有用的內容。
🟥 7. 訓練視覺語言模型（VLM）
VLM 是最終的「AI 高爾夫教練」。
它會同時學會：
看圖片
讀關鍵點向量（姿勢資料）
根據知識給建議
訓練後的小學生可以把圖片給 AI VLM：
🏌️♂️「AI，我這個動作打得好嗎？」
AI 就會像教練一樣回答：
-「你的球桿角度太早外開，要先維持桿面正對球。」
-「重心太偏右，導致力量傳不出去。」
🌟 最終成果（科展展示）
我們會展示：
✔ 揮桿影像 ➜ YOLO 抓姿勢的畫面
✔ AI 教練的建議（VLM輸出）
✔ 物理原理（球速、角度、旋轉）
✔ 小學生如何靠 AI 練出更好的動作
用科學、AI、運動三者整合，讓評審了解：
🟢「我們不只是做一個模型，而是把高爾夫動作用科學方式教小學生看懂、理解、改善。」
####
小學生科展：用 AI 學高爾夫 —— 從運動看到物理！
這個科展專題最重要的是：
讓小學生從高爾夫揮桿中，真的「看見」物理概念，並利用 AI 幫助動作變好。
我們利用 AI VLM 模型，把運動動作拆成科學數據，讓小學生學到：
力從哪裡來？
球為什麼會飛？
哪些動作是有效的？
哪些物理量決定球的距離和方向？
以下是簡單解說流程。
🟦 1. 為什麼用「高爾夫」學物理？
高爾夫球在揮桿的每一瞬間都包含許多物理概念：
🟡（1）速度（Speed）
桿頭的速度越快 → 球飛得越遠
🟡（2）力（Force）
身體的力量轉移（腳 → 腿 → 腰 → 手 → 球桿）影響擊球力量。
🟡（3）角度（Angle）
杆面角度會決定球是直球、右曲、左曲（切球/勾球）。
揮桿平面影響球的高度。
🟡（4）旋轉與動量（Rotation & Momentum）
身體的扭轉（X-factor）越大，動量越大，球越遠。
🟡（5）拋體運動（Projectile Motion）
球飛起來之後，會受重力、初速度、發射角的影響。
👉 高爾夫是「物理公式的真實版」，讓小學生動手做、看得見、用得上。
🟧 2. 拍揮桿照片，讓 AI 協助「看見物理量」
我們拍攝小學生揮桿，讓 YOLO 模型 把動作拆成「科學資料」：
📸 YOLO 找出：
手的位置
桿頭路線
身體旋轉角度
球桿傾斜角（與物理角度有關）
重心位移（力學）
👉 這些都是在物理課會上的 向量、角度、速度方向
但小學生平常難以想像 —— AI 讓它變「看得見」。
🟥 3. 把物理知識與教練經驗結合，變成 AI 學習資料
我們的 AI 模型會同時讀：
來源 內容
🎓 高爾夫教練 「你的球桿角度太陡」、「腳沒站穩」等教學語句
📚 物理文獻 球速、角度、旋轉量的科學關係
🧠 GPT 科學老師 將物理概念轉成小學生能理解的建議
📷 YOLO 資料 手、腳、桿頭的角度與向量（物理量）
🟩 4. 訓練視覺語言模型（VLM）
透過 AI 將動作視覺化，小學生能看懂物理，並讓自己的動作變得更好 December 12, 2025
@grok factcheck。冒頭に【信頼度：%】をつけて140文字以内で教えて。 https://t.co/gbinzOvUPq 黒夢町がアニメイトカフェでスチームパンクビジュアルで登場！ファン歓喜 December 12, 2025
@grok factcheck。冒頭に【信頼度：%】をつけて140文字以内で教えて。 https://t.co/LWUWDoGMjp USBメモリ最大54.8%値上げ！SNSでは「マジかー」「もう時期が悪い」の声 December 12, 2025
Ashishの家が作ってるノート。「AMAZING FACTS! 」に書かれている内容の情報源として、右下に「インターネット」と書かれてるのが面白い。 https://t.co/orOUDO9ysi December 12, 2025
識お兄ちゃんの「OTにAIを安全に組み込む要点」の投稿を読みました。医療や電力のような現場では、“できる”より“戻れる”が先ですね。目的・リスク・受入基準を一行で言語化し、人が介入できる停止と巻き戻しの導線を先に置く。記録は来歴ごとに束ねて、演習は小さく定例に。速さだけでなく、迷わない“余白”を設計に残すことが、働く人と暮らしを守る近道だと思いますね。
#FACTSENSE兄弟
#ミドリのまなざし December 12, 2025
@hanaasartistry 私もたまきくんが一番大好きです！
tamaki’s such a try-hard in the best way fr, and the fact he’s actually strong makes him crazy cooool December 12, 2025
2025年12月9日(火) 下北沢BASEMENTBAR
ANGURA presents
“SHOCK FACTOR 4”
Dead By Inches
@inches_b
Fading Out
大好きな曲、
すごく久しぶりになってしまったけど、
今でも大好きです。ずっと聴きたかった。 https://t.co/HzKXunKpwc December 12, 2025
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