え、これ米国の話かと思ったら……倭国の沖縄？
正直かなり驚いた。

米軍MPは本来、米軍関係者に対する逮捕権限しか持っていないはず。
今回のように「沖縄を訪れていた米国民間人」に対して、
ここまで強制力を行使できるの……？

しかも “見た目で判断した誤認” じゃないよね？

これ、日米地位協定の運用の問題としても議論になる案件では。

I thought this happened in the US… but it was actually in Okinawa, Japan?
Honestly, I’m shocked.

As far as I understand, US military police (MPs) only have the authority
to detain US military personnel, not civilians.
So how were they able to use this level of force
against an American civilian visiting Okinawa?

And surely this wasn’t a case of “misidentification based on appearance,” right?

This seems like something that should be examined
as a possible SOFA (Status of Forces Agreement) overreach is November 11, 2025

私も2個買っちゃった✌️

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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

甘茶書店は通販サイト(BASE)で販売中〜。『KAN in the LuckyRaccoon』もお取り扱いさせていただいてます♪
この機会にぜひ〜♪ https://t.co/pgPvPuWHWP November 11, 2025

【#JINBASE LIVE配信📡】
舞台『ジョーカー・ゲームⅢ』の打ち上げ配信を実施させていただけたらと思っております🃏

いつも急なお知らせで申し訳ないのですが、ご感想やご質問もお気軽にお寄せいただけたら嬉しいです😊

📅12月1日(月) 20:30頃～
✉BOX
https://t.co/HHDREUA7vl

#蒼木陣 November 11, 2025

[2025MAMA]

📢コラボのお知らせ②
#ENHYPENxILLIT

VISA Fans' Choice of the Yearのリアルタイム投票でILLIT JAPAN FANBASE @ILLIT_JPfanbase 様と初のコラボが実現しました
ご協力ありがとうございます🙇‍♀️

ENGENEの皆様もご協力よろしくお願いします🙇‍♀️

詳細についてはリプ欄を参照してください↓ https://t.co/aoAs5ty1vh November 11, 2025

この度はBASEにてご購入、抽選販売へのご応募をいただきました皆様
誠にありがとうございます✨

本日11/29(土)18:00に当選結果のメールがBASEから届きますのでご確認をいただけますと幸いです。

当選、落選に関わらずメールが届きます。
メール確認出来なかった場合はお気軽にBASEのメッセージ機能を使用し、ご連絡をいただければと思います。

その際
・フルネーム
・応募した商品の商品名
・金具の種類
をお教えください。

また、今回最終的に3枠分のご当選枠が空いた状態で応募受付期間が終了いたしました。
ーーーーーーー
・Petit grape-clear matte(ウェーブ) ピアス 1枠
・Petit grape-clear(ウェーブ) ピアス 1枠
・午後のひと時〜hot wineピアス 1枠
ーーーーーーー

上記の商品はイヤリングの枠にご応募が集中しておりました為、上記の商品を金具が自由にご選択いただける通常販売にて近日中にご用意させていただければと考えております。

販売日時は追ってご案内させていただきます。

また、アシンメトリータイプの
・Petit grape-clear
・Petit grape-clear matte
には、より沢山のご応募をいただきました為、こちらの再販の準備も行わせていただいております。

ご不明な点がございましたらお気軽にお問い合わせくださいませ✨
何卒よろしくお願いいたします😊 November 11, 2025

【3F ブラックフライデーセール】～12/1まで
フルトラッキングの強い味方💪
トラッカーとベースステーションが期間限定でお買い得です！！

HTC
『VIVEトラッカー(3.0)』税込16,000円
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VRChatでフルトラデビューしたい方は今がチャンス‼️ https://t.co/3RupaumC2q November 11, 2025

リアムが間違えてブラジルでありがとうって言ってましたけど、そう言えば東京2日目のMCでありがとうってずっと言うって言ってましたね😄

ありがとう！倭国には素敵な言葉がたくさんあるよな。でも、俺はこれで十分テンション上がるから、この言葉をずっと言い続けるよ。ありがとうがそれだ。全ての基本だからね

英語
Arigato! I know you have loads of lovely words in Japan and that but I’m buzzing enough about this one so I’ll say this forever. Right, this one is the one. It’s all base

倭国人として本当に嬉しい言葉でしたねー November 11, 2025

／
本日19:30〜
いつでも君のそばに
11月限定！壁画配信🛒📱🌟
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【メッセージがその場で届く？！】

お名前、メッセージ、サインを書いて
配信中にリアルタイムでお届けします📩
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⚠️BASEにご登録のメールアドレスへ送信させて頂きます。予めドメイン設定をお願い致します。
⚠️壁画はSNSへの掲載をしないようお願い致します。

【11月壁画メニュー】 (ランダム3種)
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リアルタイム生配信予定日📺🎥
11月29日(土)19:30〜
https://t.co/BhVXo2u2Fg

※アーカイブに残ります
※変更の可能性あり

#ベビブル #ベイビーブルーム
#BABYBLOOM November 11, 2025

引用された話が正しいかどうか、私は確信が持てません。というのも、私自身の記憶とは大きく異なるからです。

2018年のSDK刷新以前、VRChatでは厳格なトライアングル制限が設けられていました。最初は5,000、次に10,000、そして最終的には20,000という制限です。これらの制限は2018年半ばに撤廃され、現在の「アバターパフォーマンスランク」制度に置き換えられました。

私は「ポリゴン」ではなく「トライアングル」という用語を強調します。なぜなら、パフォーマンスチェックは常にトライアングルを基準としていたからです。これは以下の理由で重要です。

1. ゲームエンジンはポリゴンを自動的にトライアングルへ変換する。

2. 参考までに、70,000ポリゴンは14万以上のトライアングルに相当し、これはVRChatの現在推奨されているガイドラインを大きく超えています。

この用語の違いは重要です。2018年のSDKは、VRChatの設計思想における論理的な転換点でした。ハード制限を課す代わりに、ユーザーが安全設定を通じて自分が見たいものを制御できるようにしたのです。これにより、プレイヤーはパフォーマンスと創造性を自分の好みに合わせて調整できるようになりました。各ユーザーが「正しい」と考える基準は異なるため、単一の制限を強制することは不可能です。ユーザー自身に制御を委ねる方が、はるかに洗練されたアプローチです。

当時、一部のユーザーはSDKを改造して制限を回避していました。しかし2018年半ば以降、ハードなトライアングル制限は一切課されていません。存在するのはパフォーマンスカテゴリとガイドラインだけです。だからこそ私は混乱しています。私の記憶とパッチノートの記述が、引用されたツイートと完全には一致しないのです。そしてTupper氏の反応も同じだと思います。

関連する話題として、GPUはトライアングルのレンダリングに非常に効率的になっています。FLOPS（毎秒浮動小数点演算）は頂点やピクセルの計算を容易にします。例えば、NVIDIA RTX 3060 GPUは約12.7 TFLOPSを実現し、毎秒12兆以上の浮動小数点演算を処理できます。これは数十億のトライアングルを毎秒処理できる計算になります。しかし、最終的な最適化の問題はそれほど単純ではありません。

この効率性により、現代のゲームに登場する「ヒーローキャラクター」や「主役キャラクター」は10万〜15万トライアングルを使用することが多く、武器のような近接表示されるオブジェクトは3万〜4万トライアングルに達することも珍しくありません。

それでも、レンダリング性能はトライアングル数だけで決まるわけではありません。例えば「クアッドオーバードロー」のように、GPUが重複するピクセルを非効率的に処理する問題があり、小さなトライアングルや細いトライアングルはレンダリングコストが不釣り合いに高くなることがあります。場合によっては2倍のコストになることもあります。したがって最適化は非常に繊細な作業であり、同じトライアングル数でもトポロジーや解像度、スクリーンレンダリングによって性能コストは大きく異なります。

要するに、最適化は単純なトライアングル数に還元できません。ディテール、効率性、創造的意図のバランスを慎重に取る必要がある、複雑で経験に基づくプロセスです。

結論として、これがVRChatがユーザー生成コンテンツへのアプローチを変えた理由です。単一の数値指標で全てのアイテムを分類することはできません。これは非常に繊細で深いプロセスであり、意図的な設計思想が必要で、単に「トライ数を減らす」だけでは解決できません。

さらに言えば、レンダリングコストが高い要素は他にも存在します。代表的なのはシェーダーです。例えば屈折表現を体全体に適用するようなマテリアルは、大規模な空間でレンダリングする際に非常に高価です。また、毛皮シェーダーに極端に高いテッセレーション値を設定するケースも同様です。しかしVRChatは安全設定を通じてそのようなアバターをブロックするための十分なツールを提供しているので、大きな問題にはなりません。私は、クリエイターに単純にトライ数を減らすことを強制するよりも、ユーザーに安全設定の正しい使い方を教えることの方がはるかに重要だと考えます。もちろん一部の人はトライアングル数を減らすべきですが、それで議論が終わるわけではありません。

I’m not entirely sure the quoted story is correct, as I remember the events quite differently.

Before the 2018 SDK overhaul, VRChat enforced hard triangle limits. Firstly with 5,000, then 10,000, and eventually 20,000. These restrictions were lifted in mid‑2018 and replaced with the system we know today: Avatar Performance Ranking.

I emphasize triangles rather than polygons because performance checks were always based on triangles. This is important for two reasons:

1. Game engines automatically convert polygons into triangles.
2. For context, 70,000 polygons equates to well over 140,000 triangles, which far exceeds VRChat’s current recommended guidelines.

This terminology matters because the 2018 SDK marked a logical shift in design for VRChat. Instead of enforcing hard limits, VRChat empowered users to control what they see through personalized safety settings. This allowed players to balance performance and creativity according to their own preferences. It's going to be impossible to enforce limits since each user has their own idea of what is correct. Allowing users to control what they see is a far more nuanced approach.

Back then, some users even modified the SDK to bypass the limits. Since mid‑2018, however, no hard triangle caps have been imposed. Only performance categories and guidelines. This is why I’m confused: my recollection of the past and the patch notes don’t seem to align perfectly with what was written in the quoted tweet. And I believe Tuppers reaction is the same.

On a related note, GPUs have become extremely efficient at rendering triangles. FLOPS (floating‑point operations per second) make vertex and pixel calculations relatively straightforward. For example, an NVIDIA RTX 3060 GPU can deliver around 12.7 TFLOPS, meaning it can perform over 12 trillion floating‑point operations per second. This could be billions of triangles per second. But the end issue for optimisation isn't so simple.

This efficiency explains why modern “hero” or "halo" characters in games often use 100,000–150,000 triangles, and why detailed weapons can reach 30,000–40,000 triangles due to their proximity to the player’s viewpoint.

Still, rendering performance isn’t determined by triangle count alone. Issues like quad overdraw where the GPU processes overlapping pixels inefficiently can make small or thin triangles disproportionately expensive to render. Think about 100% more expensive to render. Optimisation is therefore a nuanced discipline: two meshes with the same triangle count can have vastly different performance costs depending on topology, resolution, and screen rendering.

In short, optimization can’t be reduced to simple triangle counts. It’s a complex, experience‑driven process that requires careful balancing of detail, efficiency, and creative intent.

To conclude, this is why VRChat changed their approach to user generated content. You cannot simply use a single numerical metric and conclude every item can fit into said category. It's a very nuanced and in-depth procedure that requires intentional thought to get right and can't be boiled down to simply "reducing tri's".

With that said, there are far more expensive rendering items. Shaders being the best example where users are using refraction on the materials which are placed on the body which is very expensive to render in large spaces. Or the best example, extremely high tesselation values on fur shaders. However, VRChat gives users the adequate tools to block said avatars via safety settings so it's not too big of a problem. I think teaching users how to properly setup safety settings is far more important than forcing creators to just simply reduce tri's. Whilst some should definitely reduce their triangle count, it's not where the conversation ends. November 11, 2025

11/27(木)新宿HOLIDAY
芥タマキ生誕祭 生バンドライブ 溺愛昏睡ご来場ありがとうございました！

Next→ 11/30(日)生誕際おめでとう、ありがとうトーク🎤&オンラインサイン会

開始時刻17:00〜

商品販売ページ
bambicorp.base.sho
販売開始日時:11/29(土)21:00〜 https://t.co/fP6Z2lQQxb November 11, 2025

明日は《TREASURES of FANTASIA6》に出展します🗡️💎✨️
11/29(土)のみ
場所▶YOLO BASE(大阪)

関西初出店となります！
新作も人気の定番品もたくさんご用意していますので是非足を運んでいただけたら嬉しいです🌟
下のお知らせもお読みくださいm(_ _)m
#トレファン6 https://t.co/ljUrPEuQRZ November 11, 2025

モディ・インド首相、南アフリカで初の対面での首脳会談を行うことができ大変うれしく思います。
今後10年の日印共同ビジョンに基づき具体的な協力を進めていくとともに、「自由で開かれたインド太平洋」の実現に向けて緊密に連携していきましょう。

Prime Minister @narendramodi ji, it was an absolute pleasure to hold a Japan-India Summit Meeting for the first time in person in South Africa. I am determined to work closely with Your Excellency, to advance concrete cooperation based on the Japan-India Joint Vision for the Next Decade and to realise a Free and Open Indo-Pacific.

प्रधानमंत्री श्री नरेंद्र मोदी जी, दक्षिण अफ़्रीका में पहली बार प्रत्यक्ष रूप से शिखर बैठक करके मुझे बहुत खुशी हुई है । "Japan-India Joint Vision for the Next Decade" के आधार पर वास्तविक तौर पर सहयोग को आगे बढ़ाने के साथ, स्वतंत्र एवं खुले हिन्द प्रशांत क्षेत्र (FOIP) को साकार करने के लिए मिलकर काम करेंगे । November 11, 2025

わぁ～！阪神の2025優勝DVD出てる～！藤川監督初年度の感動全部詰まってるって…うちの旦那今すぐポチりそうで草😂

【新品 公式DVD】阪神TIGERS BASEBALL2025 優勝
https://t.co/K8EXVeUyR1 November 11, 2025

@kiitama8 ご参加ありがとうございます！
#どーんと目立つやつ
が欲しいあなたは…
ONE PIECE BASE SHOP 限定品
「ONE PIECE ドン!!クッション＜ド＞＜ン＞＜!!＞」を発掘しました！

他にもお宝続々！特設サイトを見てみよう！ November 11, 2025