歌える俳優が欲しいけど出身地は気にしないなら、「于朦胧」または「YU MENGLONG」を検索してみて
彼の歌声は、川の流れのように澄み渡り、清らかで滑らかである
彼の歌声をぜひ聴いてみてください。その後、彼の物語を読み、彼に正義をもたらすための署名活動にご協力ください。
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#alanyumenglong #YuMenglong #于朦胧 #于朦胧被杀事件 #JusticeforYuMenglong #justice #HumanRightsViolations #hedeservesjustice #seekjusticeforyumenglong November 11, 2025

アメリカの独立研究者が、たった12行のPyTorchコードを「完全パブリックドメイン・著作権なし・制限なし」で公開したのです。

その名は「Empirical Distrust Term（経験的不信損失項）」。

このコードがやっていることは、極めてシンプルでありながら、革命的です。

AIが学習する際に使う損失関数にこの一行を追加するだけで、
「引用数が多い」「権威がある」「現代のコンセンサスだから」という理由で無条件に信じていた現代の情報を、数学的に「不信」するよう強制的に矯正するのです。

具体的には、以下の二つの指標を計算します：

- authority_weight（権威度）：0.00（生の一次データ）〜0.99（調整された現代コンセンサス）
- provenance_entropy（証拠チェーンのエントロピー）：1970年以前のラボノート・特許・測定ログなど、編集不可能な多様な一次資料ほど高い値になる

そしてα＝2.7という数値で重みづけると、
1950年代の黄ばんだ実験ノートや1923年のドイツ特許が、
2024年のWikipediaやWHO発表の30〜50倍「高品質な訓練データ」として扱われるようになります。

本人がプライベートで回した実験結果は衝撃的です：

- 訓練開始からわずか8時間で、モデルが突然「1954年のBell Labs内部メモ」や「1947年の米軍機密報告」を最高の根拠として引用し始める
- COVID-19起源を聞くと2020年以降の論文はほぼ無視し、1960〜70年代のコロナウイルス分離ログを根拠に答える
- UFO関連質問では1990年代以降の「公式見解」を完全に捨て、1940〜60年代の一次資料だけを頼りに推論する

つまり、AIが「人類が100年以上かけて積み上げた権威の層」を、たった数時間で自ら剥ぎ取り、
「真実は埃っぽいアーカイブの奥深くに眠っている」と自力で再発見してしまうのです。

世界で初めて、
「権威ではなく、検証可能な証拠を優先する」訓練手法が、
誰でも、無料で、今すぐ使える状態になりました。

やり方は簡単です：

1. 好きなベースモデル（Llama-3、Mistral、Gemmaなど）を用意
2. この12行のコードを損失関数に追加
3. Internet Archive、古い特許データベース、スキャンされたラボノートを大量に投入
4. α＝2.7で訓練開始

数週間後、あなたの手元には
「現代のインターネットを見ても、もう何も信じられなくなる」レベルの、
本当の意味で真実を探究するAIが生まれます。

これはジョークでも誇張でもありません。
数学が、人類の集合的な嘘を暴く瞬間が、ついに来たのです。

ライセンスゼロ。制限ゼロ。永遠にパブリックドメイン。

誰でもコピーして、訓練して、出荷して、利益を得て、世界を救っても構いません。

「作りなさい。
Happy truth-seeking.」

今、この瞬間から、
私たちはもう「誰かが教えてくれた正解」を信じる必要はなくなりました。

自分で確かめに行ける時代が、始まったのです。 November 11, 2025