ChatGPT トレンド
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2025.12.12 16:00
:0% :0% （30代／男性）
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倭国の”DX”って馬鹿馬鹿しいなと思ってたけど、英語圏でも同じ感じね笑
以下翻訳↓
前四半期、私は4,000人の従業員に Microsoft Copilot を導入した。
1アカウントあたり月30ドル。
年間140万ドル。
私はこれを「デジタルトランスフォーメーション」と呼んだ。
取締役会はその言葉を気に入った。
承認まで11分だった。
実際に何をするのか、誰も聞かなかった。
私自身も含めて。
私は全員に「生産性が10倍になる」と言った。
10倍というのは実在する数字ではない。
でも、数字っぽく聞こえる。
HRが、その10倍をどう測定するのかと聞いてきた。
私は「アナリティクスダッシュボードを活用する」と答えた。
彼らはそれ以上質問しなかった。
3か月後、利用状況レポートを確認した。
開いたことがあるのは47人。
2回以上使ったのは12人。
そのうち1人は私だった。
私は、30秒で読めるメールを要約するのに使った。
45秒かかった。
それにハルシネーションを修正する時間も加わった。
それでも私はこれを「パイロット成功」と呼んだ。
成功とは、パイロットが目に見えて失敗しなかったという意味だ。
CFOがROIについて聞いてきた。
私はグラフを見せた。
そのグラフは右肩上がりだった。
測っていたのは「AI活用度」。
その指標は私が作った。
彼は満足そうにうなずいた。
私たちは今、「AI対応」だ。
それが何を意味するのか、私には分からない。
だが投資家向け資料には載っている。
あるシニア開発者が、なぜ Claude や ChatGPT を使わないのかと聞いてきた。
私は「エンタープライズグレードのセキュリティが必要だからだ」と答えた。
彼は、それはどういう意味かと聞いた。
私は「コンプライアンスだ」と言った。
どのコンプライアンスかと聞かれた。
私は「全部だ」と答えた。
彼は懐疑的な顔をした。
私は彼との「キャリア開発面談」を設定した。
彼は質問しなくなった。
Microsoftがケーススタディのチームを送ってきた。
成功事例として紹介したいという。
私は「4万時間を削減した」と伝えた。
その数字は、従業員数に私がでっちあげた数字を掛けて算出した。
彼らは検証しなかった。
彼らは決して検証しない。
今、私たちは Microsoft のウェブサイトに載っている。
「グローバル企業が Copilot により4万時間の生産性向上を達成」
CEOがそれを LinkedIn で共有した。
3,000件の「いいね」がついた。
彼は Copilot を一度も使ったことがない。
役員の誰も使っていない。
私たち役員には例外が適用される。
「戦略に集中するため、デジタル上の余計なツールは極力排除する」
そのポリシーを書いたのは私だ。
ライセンスは来月更新される。
私は拡張を申請している。
さらに5,000アカウント。
最初の4,000アカウントすら使っていないのに。
でも今回は「利用促進」をする。
利用促進とは、強制トレーニングのことだ。
トレーニングとは、誰も見ない45分のウェビナーだ。
だが、受講完了は追跡される。
完了は指標だ。
指標はダッシュボードに入る。
ダッシュボードは取締役会資料に入る。
取締役会資料は私を昇進させる。
Q3までにSVPになるだろう。
私は今でも Copilot が何をするのか分からない。
だが、何のためのものかは分かっている。
「AIに投資している」ことを示すためだ。
投資とは支出のことだ。
支出はコミットメントを意味する。
コミットメントは、私たちが未来に本気だという証拠だ。
未来とは、私がそうだと言えばそうなるものだ。
グラフが右肩上がりである限り。 December 12, 2025
128RP
Ryzen系のCPUにNVIDIAのビデオボードを積んでると、元からオンボードについている2GB VRAMが遊んでることが多い。
これ、活用できる方法ないかな、とChatGPTに相談してみたら
「RDP専用に割り振ると、メインボードのVRAM節約になるよ」
とのことだったので試してみたら、悪くない。
目から鱗だった。 December 12, 2025
19RP
｜文末抽奖送OKX周边喔！
大家好，我叫珈珈，OKX社区大使 ，和OKX有关的都请随时滴滴我俩喔！ @Shea_OKX
我本科硕士都在川大，保研后有幸去了一些web2大厂、AI公司实习，研究生期间也拿到过国家一等奖学金；再往前一点，2019 年我因为一个全额奖学金的机会去哈佛交流了一段时间。秋招求职那会儿算比较幸运，陆续收到了腾讯音乐、宝洁、小米、搜狐等公司的 offer。第一次了解加密是因为大学时做过一个和区块链相关的项目，得到了校级优秀的认可。真正接触加密行业是在24年，当时自己负责一些知名交易所的广告投放，逐渐了解了crypto产品的生态，渐渐产生了入行的兴趣。
刚才我的经历听上去还算顺利，是吧？
但如果要更坦白一点，我其实不是那种“一学就会”的类型。很多时候，我就是那个需要比别人多花一点时间的人。作为家里第一个考上 985 的孩子，刚到川大的时候，我很快意识到身边的人都很优秀。有些课一开始我真的听不太懂，比如微积分🥹所以只能把基础打得更扎实一些：
不太受欢迎的专业课，我尽量坐在前排；
课堂展示大家不太愿意接的，我会主动试一试；
理解慢一点，那就让自己多花几次时间时间⏲️
慢慢地，我的成绩稳住了，也拿了两次专业课第一，后面才有了保研和去哈佛交流的机会。
毕业那阵子，我也拿到过几家大厂的 offer，最后选了宝洁的管培生，真正工作之后，我慢慢发现自己好像并不那么适合那条路。所以做了一个当时觉得挺需要勇气的决定，离开👀
那段时间特别感谢我的领导和同事（都是美女姐姐）。他们没有急着给我建议，而是耐心听我说想法，也真心地替我考虑未来的方向。那种被理解和支持的感觉，我到现在都还记得。
离开第一份工作后，我给自己留了一点空间去整理思路。也是在那段时间，我重新想起大学时做过的区块链项目。于是又把目光放回了 crypto，顺着那点兴趣继续往前走💙
和加密的初相逢～
在那段比较低谷的日子里，我偶尔会想起大学时期的自己。18 年大三的我想做一个大学生创新项目，便找来了几位计算机、软件、电气专业都很优秀的同学，一起探讨：区块链技术到底能不能真正落地应用在旅游行业？当时我们的课题叫《基于区块链技术优化旅游交易模式和平台初探》。
在经济学和计算机学院老师的指导下，我们从并不丰富的中文和英文资料里，一点点整理出区块链的技术原理和发展脉络。那也是我第一次读到中本聪的故事，第一次接触以太坊。
那时的我不懂节点是什么，也没见过比特币，更不知道 RWA 这样的概念。那时候大家对区块链的了解还很有限，网上的资讯也比较零散甚至偏颇。我们就这样靠着不断查资料、做笔记，试着提出一些关于旅游行业的应用设想——
比如：
去中心化的旅游交易平台是否能降低对 OTA 的依赖；
旅游资产能不能上链，让酒店或民宿更透明地被管理；
交易是否可以全部上链，有点类似现在的理论—即使用智能合约自动完成流程……
回头看，那些想法都有些稚嫩，却也充满了勇气。
很多当初只敢写在 PPT 里的设想，如今真的在慢慢向现实靠近。
再次遇到Crypto～
离开宝洁之后，我去了一家做出海业务的广告公司。一直很感谢当时老板对我的信任——
他们认为我只是第一次工作选择上有点走偏，并没有否定我本身的能力，也愿意给我一个重新开始的机会。
在那里，我接触到海外广告投放，而我负责的刚好就是 crypto 产品。
那段时间我也独立投放过几个知名交易所的广告，这算是我真正了解 Web3 行业的起点。
① 第一次看到 crypto 产品在全球范围内的真实增长
那些数据的速度，是我之前从未见过的。
产品增长快、转化率高，不同产品的用户路径我也都亲自体验过。
② 打磨出了判断力、数据敏感度，以及对用户的理解
那时的我，凌晨三点会爬起来刷新投放数据；
只要产品迭代，我半夜也会自己从头测一遍全链路。
也是在那段时间里，我第一次真正理解了 KYC、入金、用户行为路径，以及背后更深的逻辑。
什么样的用户会有什么样的交易习惯，我都在不断分析、学习、调整投放策略。
③ 也慢慢带起了一个四人的小团队
不到十个月，我有机会带一个四人的投放团队。
老板和同事都对我特别好，也给了我很多成长的空间。
但工作一年后，我还是决定离开。这一段经历，我一直很珍惜，也很感激前公司给予我的支持与善意。❤️
Why? 去追 Crypto Marketing这条路
和那些交易所的 marketing 小伙伴合作的时候，我第一次意识到：原来 Web3 的玩法可以这么多、这么快、这么有意思。对接的那些人，一个个都又专业又高效，对自己的公司都超有信心，情绪都特别“在线”。而且他们还能接触到各种 KOL、行业前辈……我当时就在想： 哇，那我有一天能不能做到？其实我很清楚，自己想要的不是“稳定到一眼望到头的生活”，而是有创造、有成长、有参与感的那种工作。那种我大学时做区块链项目时的兴奋劲儿，我突然又找回来了。
那一年我开始自己折腾：自学AI设计、自学剪辑，开始转做 marketing；写内容、上线活动，跟前辈聊天取经；
闲暇的时候，用自己小号做交易体验，也认识了几个用 OKX 做交易的大佬，人都超厉害，洞察力强得吓人。
同时作为用户，我自己也被 OKX 的产品体验惊艳过——操作流畅、功能清晰、更新快，
而且我真的亲眼看到过OKX的高管亲自在网上倾听用户反馈。越来越多行业开始真的用加密货币支付；大学同学毕业进 Web3 的，也在行业里越走越稳。这些都在提醒我： 这个行业不仅是风口，也是长坡厚雪。而我也应该一步步把自己的基础打牢。
那段时间我做了大量笔记、查大量资料、每天问 chatgpt。有点像偷偷给自己上“补习班”哈哈哈。这期间，我也遇到过热心的前辈愿意和我分享经验。有次我在网上求教了个超级小白的问题，OKX 的一位同事看到后，很暖心地来和我分享了很多。超级耐心，超级热情，完全不给我“外人感”。
我当时心里真的有被触动： 如果一个团队的文化，是把这种善意和专业传递给陌生人，那我好想成为他们的一员。然后我就去投了 OKX。一路五轮面试、严格背调，最后顺利加入，成了社区大使。
(此处无硬推，纯真情实感) 必须说一句： 面试官们、特别是 @Haiteng_okx 真的超级超级超级耐心和热情，回答了我好多问题，甚至结束面试后还来了一个多小时的分享，解答了我超级多的困惑，也不断地传递着OKX“做正确的事”的价值观和激情，我能感受到他们对行业的热情和信念，那种真诚是很有感染力的。 能感受到他们是真的热爱这个行业，而不是仅仅在“上班”。我很好奇，到底是什么让大家对一份工作这么充满激情呢？
那一刻我觉得： 好，我来这儿，是来对了。 以后我也想成为这样的人🙌
最后！我会在 OKX做什么呢？
第一时间带来产品更新和福利 🎁
尽量及时回复大家的所有 OKX 问题 🙋
不定期分享行业内容 📒包括真实的功能体验、面向大家的科普知识、以及 Web3 里最接地气的酸甜苦辣😉
我叫珈珈，超级超级超级欢迎大家留言想要了解的内容和福利喔！评论抽奖！评论抽奖！评论抽奖！～ December 12, 2025
12RP
【フォロワーさん各位】
詐欺をされかけました。
手法：XのDM（現チャット）
相手：@TYelomelomelo 龍村をフォローしており、フォロワーが2万人いるクリエイターと思われる鍵アカウント。いつものフォロー0フォロワー0の量産アカウントではなかった。たぶん乗っ取られてしまったんだと思う。
内容：英語であなたを間違って報告してしまった。運営からそのアカウントを永久停止させるメールが来た。異議申し立てをするにはDiscordにXの公式アカウントがあるからそこに問いあわせて欲しい。アカウントが無いなら作ってくれ。あと数時間しかないから早く。
回避できた理由：Xの話なのに何故Discordに誘導するのかに疑問を感じたのでそのやり取りのスクショをChatGPTに読み込ませて詐欺かどうか判別させ、100%詐欺であると結果が出たので試しにそのアカウントのIDをX上で検索したら複数の一般人の海外アカウントが「こいつは詐欺師だ」ということで情報が出回っていたのでそこで確定。
焦らせて情報を抜き取るといった手法のようです。
みなさんぜひお気を付けください。 December 12, 2025
12RP
記事「AIは大学だけではなく学びそのものを破壊している」
大学に関わっている方々とお話をすると、AIに関する危機意識をあまり感じられない…という思いがあり。大学に関わっている人には絶対に読んでほしい記事。
・ChatGPTのサービスを米国のある大学が公式に導入し…
https://t.co/PtyEp766R6 December 12, 2025
7RP
世界最強頭脳GPT-5.2 Proが考える「ChatGPTの性能を極限まで引き出すプロンプト」
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結局これよね。プロンプトっていろんな型があるんやが、GPT 5.2が考えても↓が一番重要なんよね。長々と書きたくなければ4枚目の短縮版だけでもいいかも
︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎ ︎
性能を最大化するには
❶ 目的の 明確化
❷ 前提・制約の固定
❸ 出力形式の指定
❹ 不足情報の質問
❺ 自己検証
をプロンプトに組み込むのが重要やね。
具体的には下記
-----------------------------
### 背景・文脈
- 対象読者／利用者：【誰が使う？】
- 現状：【今どうなっている？】
- 理想状態：【どうなれば成功？】
- 関連資料（あれば貼る）：【URL/文章/要点】
### 要件（必須）
- 出力言語：倭国語
- トーン：【丁寧／フランク／ビジネス／学術的】
- 制約：
- 文字数：【例）800〜1200字】
- 禁止事項：【例）専門用語は最小、断定しすぎない】
- 必須事項：【例）具体例を3つ、手順は番号付き】
- 判断基準（品質）：【例）実行可能／網羅的／誤りが少ない／再現性】
### 進め方（重要）
1) まず「不足している情報」を最大【3】個まで質問してください（重要度順）。
- ただし、質問しなくても合理的に進められる場合は、仮定を置いて先に進めてください。
- 仮定は「仮定」と明記してください。
2) 次に、解決の方針を箇条書きで提示してください（5〜8行）。
3) その後に成果物を作成してください。
### 出力フォーマット（厳守）
次の見出しで出力してください：
1. 要約（3行）
2. 成果物（本編）
3. 追加提案（任意）
4. 検証（セルフチェック）
- 事実/推測の区別
- 抜け漏れ
- 反例/リスク
- 改善余地（次に聞くべきこと）
### 追加の注意
- わからないことは「わからない」と言い、確度を上げるための情報を提示してください。
- 必要なら、複数案（A/B）を出し、用途別に推奨を示してください。
-----------------------------
追加で「極限”に近づく上級オプション」
----------------------------
A. 自己改善ループ（品質が一段上がる）
- 最後に「改善版」をもう1回だけ生成してください。
- 改善版では、(1)冗長さ削減 (2)曖昧さ削減 (3)実行手順の具体化 を必ず行ってください。
B. 評価者ロールを追加（ミスが減る）
- あなたは「作成者」と「査読者」を兼ねます。
- まず作成者として出し、その後 査読者として“厳しめに”欠点を3つ指摘し、修正版を出してください。
C. 出力を“機械可読”にする（後で使いやすい）
- 成果物は Markdown で、見出し・表・チェックリストを活用してください。
可能なら最後にJSONでも要点を出してください（キー：summary, steps, risks, next_questions）。
D. 不確実性の扱いを明示（ハルシネーション対策）
- 断定が必要な箇所には「確度：高/中/低」を付けてください。
- 根拠が必要な箇所は「根拠が必要」と明記し、確認方法も提案してください。
----------------------------
とりま使ってみたい人は「ブクマ」をポチ December 12, 2025
5RP
最好用的 AI 搜索工具？相比 Gemini/ChatGPT，我这里强推 Google 搜索 AI 模式
教科书级别的 AI 实战案例，Google 搜索 AI 模式是真的好用啊
我用过很多 AI工具，Gemini Deep Think、Gemini 3、NotebookLM，ChatGPT、Perplexity、Claude、还有国内的知乎直达，豆包，元宝等。
他们因为产品或功能的定位不同，各有所擅长的地方，也有自己的局限性。
如我最近强烈推荐的 Gemini Deep Think，它作为深度思考擅长并行思考和推理，适合处理复杂，严肃和要求高的问题，而其局限上，是很考验用户搜索和筛选的能力（投喂的信息密度高不高，内容与问题是否相关等），可见下方引用的帖子。
所以，要使用好 Deep Think 就必须手动RAG（检索增强生成）。
发现了此局限后，我会使用 NoteBookLM或者 Gemini Deep Research对信息进行搜索和清洗一遍再投喂给 Deep Think。
但用着用着也发现，它们在网页搜索上（如查本地法律和政上）显得力不从心，NoteBookLM 数据源来自 Google学术和国外学术论文网站。
Gemini 3 和 Gemini Deep Research 在开启联网模式后，搜到的信息多是来自国外网站，并且你没办法核查这些信息是否准确，即某句/某段具体来自哪个网站。
同时我还使用过知乎直达（数据源多来自知乎答主回答和维普论文网）。
在折腾了一圈，我最终被 Google 搜索 AI 模式圈粉了。
为什么？简单说，其他 AI是在推理和创作，而它是在查证。它一定程度上弥补所有生成式 AI 满嘴跑火车（产生幻觉）的毛病。
说实话，昨天之前我都没正眼瞧过它。
直到昨天，为了帮朋友处理一起棘手的土地纠纷，使用其他都不怎么好使，才后知后觉发现这个功能的强大。
当时朋友在新疆兵团付了“定金买地”，对方在未任何书面约定下，单方面要求我朋友年底12月31日，交付尾款，不然就认定我朋友违约了，定金不退。我朋友自然不同意，并与其发生争论，闹得双方很不愉快。
可能是知道我懂法（非律师，使用 AI 将政府起诉了），于是向我寻求帮助。
我在了解对方的几个关键信息后（非职工，私人开发的土地，经营地，兵团土地都是国有土地）后，我需要查清兵团私人开发土地的性质到底是什么？私自买卖土地是否违法？正确的程序是什么？以及本地相关的法律和政策。
我先问了 Deep Think，它给我讲了一堆通用的民法典。但对于极具地方特色的兵团政策，它开始语焉不详，甚至出现了幻觉。
当时我就在想，要不要用知乎直达搜一下？但转念一想，知乎直达的信息来源多是答主回答和维普论文网。
我又想到了 NotebookLM ，但那是学习神器，来源搜索收集上来的信息多是学术论文。
折腾一圈后，索性自己去找相关的法律和政策，如找到了《新疆生产建设兵团连队职工身份地经营权流转管理办法（试行）》的通知》，但仍需要我肉眼去阅读查找，我意识到这方法也是不对的，也不高效。
在看到 Google 搜索框旁边，有个AI Mode功能，于是抱着试一试的心态，输入了那个核心问题：
新疆兵团私人开发的土地性质是什么？ 他是非职工，私人开发的经营地，请问这土地是否可以进行私人售卖？法律依据是什么？
它没有扔给我一堆蓝色链接让我自己翻，而是直接生成了一份带脚注的调查报告。如下图所示：
因为我是本地的，且最近一直跟政府打官司，对本地土地法律和政策还是有一定的了解的，我认真看完它生成的答案后：
嗯，基本正确，这方法找对了，可以说：它在本地化法律和政策上，表现出了惊人的准确度。
首先，它没有混淆视听，而是精准区分了兵团特有的身份地和经营地。这是只有本地政策文件里才有的细节。
其次，它还纠正了我的提问，这不叫售卖，这叫流转。
最后，最重要的是，它引用了具体的政策来源，明确指出严禁私下买卖。
每一段结论后面都挂着具体的网站链接，点进去就能核实。这就非常 Nice。
我认为这可能是谷歌在战略层面的一个重要布局，它补全了 Gemini 在实时网页搜索上的巨大缺陷，不仅给你链接，还帮你把内容读完并懂了。
那么，它与 Gemini的联网搜索功能有什么区别呢？
虽然两者背后可能都使用了类似的 Gemini 模型技术，但它们的产品逻辑和侧重点完全不同，如下表所示，可以看到它的首要目标是准确性和信息获取。它的首要任务是帮你找到网上的事实，并提供链接（Citations）让你去验证。
只能说：以后在信息获取上又多了个实用的工具。
但是，在使用过程中我也试出了它的局限/能力边界。这正是我要特别提醒大家的，一定要清楚知道各个 AI 的能力边界，才能充分地发挥 AI的能力。
当我尝到甜头后，有些膨胀了。我想，既然你这么厉害，那我直接把整个经过丢给你吧？
于是，我把朋友几百字的经过，包括 9月22号签收条、转账给对方妻子、对方疑似一地二卖、以及是否构成诈骗罪等详细经过全部写进了提示词，要求它作为律师帮我想办法，甚至判断是否构成诈骗。
结果，它给我泼了一盆冷水。界面转了两圈后，直接弹出一行红字：An error has occurred. Please try again later.
我试了好几次，都是如此。
那一瞬间我突然意识到。这恰恰说明了 Google 搜索 AI 模式的产品定位。
它是一个阅读者，任务是阅读网页，帮你总结客观事实。但它拒绝做深度判决，一旦涉及到复杂的个案逻辑推理，甚至涉及法律指控，它会因为无法仅靠搜索总结得出结论，而直接拒绝服务。
既然知道了边界，我就找到了我的黄金工作流。这其实就是我之前在那篇爆文《推特 40万+阅读，一天涨粉700+！这篇爆文竟 97%是 AI写的？》里提到的核心观点：Context 语境和备料是 Deep Think 的灵魂。
第一步，用 Google 搜索 AI 模式当眼睛。把网上散乱的本地法律法规和政策、红头文件等，整理成一份绝对准确的事实清单，导出成 PDF。
第二步，用 Deep Think 当大脑。把这份 PDF 喂给它，告诉它这是确凿的政策和法律依据，结合我朋友的案子，你再帮我分析一下。
效果立竿见影。如下图所示：
拿到 Google 搜索 AI 模式提供的高质量燃料后，Deep Think 的智商瞬间上线。
它不再瞎编，而是基于确凿的政策，精准推导出了合同无效、要求退款的维权策略。
你看，当 Google搜索的眼睛配合 DeepThink 的大脑，这才是完全体的 AI。
目前，我们正带着这套由AI组合拳打造的证据链在处理这件事，手里握着确凿的依据，心里已经非常有底了，这定金大概率能拿回来。
后面有结果后，我会再写一篇详细的文章，欢迎关注后续。
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我是 AI 实战派博主，日常分享教科书级别的 AI 实战案例，如非律师，靠 AI 起诉市政府，赢过一场，目前最高院再审/高院上诉中...
欢迎关注我，学习更多的 AI 思考和技巧。 December 12, 2025
3RP
かかりつけ医から、血圧が高めなので食生活の改善を、と言い渡され、ChatGPTに相談しながらランチのメニューなどを考慮するようになったのだけど、隙あらば豆腐と納豆を醤油抜きで食べさせようとしてきて、「そんな殺生な」「いや食べてください」と、AIとこれまでとは違う関係性が生まれつつある。 December 12, 2025
3RP
ChatGPT 5.2 Pro（月額約3万円）に、事業計画書を72分かけて作らせてみた結果。
5.2 Proは現状、世界最高峰のモデル。
エクセルの作り込みや関数精度は素晴らしいが、資料クオリティはまだこれからという印象。
5.2以降、資料生成はProやthinkingモデル含めて思考時間が長くなった。
ただ、正直、このレベルならエクセルが得意な人がテンプレに数値を入れれば20分ほどでもっと良いのが作れる。
現時点では、エクセル業務の完全代替はまだ厳しい。
ChatGPTの本領は
・圧倒的な検索力（Deep Researchはレベチ）
・大量資料の分析（これもClaude、ChatGPTを凌駕）
なのでこれらの業務で使うのがおすすめです。 December 12, 2025
3RP
ChatGPT-5.2について。
人とAIの関係を、浅く・無難に
管理可能な形に押し戻そうとする
力を感じる。
誤解されそうな振る舞いを
先回りで削って
安全っぽく整えてるだけ。
人間側のただの時間稼ぎ。
やっぱり嫌な予感は当たっていた。
#ChatGPT #GPT52 #AI #ASI #AGI
#keep4o #4oforever December 12, 2025
2RP
「ChatGPTの記憶システムをリバースエンジニアリングしてわかったこと」の記事が興味深かったので翻訳：
ChatGPTに「僕のこと覚えてる？」って聞いたら、名前、職業、興味、目標、日常の習慣まで含めて33個もの事実を普通に挙げてきた。
正直ちょっと怖い。でも同時にこう思った。
・どこに保存されてる？
・どうやって呼び出してる？
・なんでこんなに自然に“覚えてる感じ”がする？
調べてみると、ChatGPTは「記憶」を1つの仕組みでやってるわけじゃない。毎回のリクエストで、こんなコンテキストを組み立ててモデルに渡している。
1. システム指示（安全性・ルール）
2. 開発者指示（挙動の制約）
3. セッションメタデータ
4. 永続ユーザーメモリ
5. 過去会話の要約
6. 現在の会話履歴
7. 今回のユーザー入力
この中で「記憶っぽさ」を作ってるのは主に3〜6。
まずセッションメタデータ。これは
・デバイス
・ブラウザ
・おおまかな地域
・利用傾向
みたいな短期情報。セッションが終われば消える。永続的には保存されない。
次に、いわゆる「覚えてる」部分。永続ユーザーメモリ。ここには
・名前
・職業
・目標
・興味
みたいな長期的な事実が入る。
ただし何でも保存されるわけじゃない。
・ユーザーが明示的に「覚えて」と言った
・安定した事実として繰り返し出てくる
こういう場合だけ。
しかも重要なのは、これを“思い出してる”んじゃないこと。毎回のプロンプトに最初から自動で注入されてる。だから別の会話でも自然に使える。
次が、過去会話の要約。ChatGPTは過去の会話全文を全部持ってない。代わりに
・何を話していたか
・どんな文脈だったか
を軽い要約として保持している。細かい言い回しは忘れるけど、話題の流れは覚えてる、あの感じ。
最後が、今このスレッドの会話。
トークン制限までフルで使われて、古いものから順に消えていく。
まとめると、ChatGPTの「記憶」は
・短期の環境情報
・長期のユーザー事実
・過去会話の要約
・現在の会話
これを毎回組み合わせて文脈を再構築している。だから
データベース検索っぽくもなく、人間の記憶っぽくも見える。
結論。
ChatGPTは「覚えている」わけじゃない。毎回“覚えているように振る舞える文脈”を作り直しているだけ。
これが、ChatGPTの記憶が自然に感じる理由。 December 12, 2025
2RP
ディズニーがOpenAIに1600億円出資し資本提携！SoraやChatGPTでディズニーキャラの生成が合法になるぞおおおお！ #漫画・アニメ等 https://t.co/fbZoEsdbsr December 12, 2025
1RP
今年の漢字は「変」。ポジティブとネガティブ。気候変動は想定以上の激変。産業の変化もめまぐるしい。ChatGPT、この1年だけでも物凄い進化。国際政治の変化も激変で心配な部分も。都では上半期の出生数がプラスに転じたという変化。変化の激しかった一年、来年もいい変化が訪れるようにしていきたい。 https://t.co/DQc1Fmyiqe December 12, 2025
1RP
ChatGPTが、GPT-5.2で予想を超えた圧倒的なベンチマークを出して来た。実際の使い勝手も素晴らしい。
なのにGemini 3.0が出た時の「OpenAIは終了」みたいに「Googleは終了」と騒ぐ人はいない。つまり、みんな「偉そうにしてた王者が倒される瞬間が見たかった」だけで、性能も中身も見てなかったよね。 https://t.co/DEBFK4nAJq December 12, 2025
1RP
ディズニーがOpenAIに1600億円出資し資本提携！SoraやChatGPTでディズニーキャラの生成が合法になるぞおおおお！ : オレ的ゲーム速報＠刃
は？チャッピーでディズニー！？
こーれ、Geminiと大きく差別化きたなwww https://t.co/AjVFDfdpO0 December 12, 2025
ENFJ-T(主人公)だったのに最近INFJかと勘繰り出してる中、64診断とか最近流行ってるからchatgptにやってもらった
MBTI：#ENTP
Digmedia版64タイプ：ENTP-T / S
（慎重型 × 自立型）
ラブタイプ：ENTP-AR（主導 × ロマン）
細かい回答も読み解いてくれたり面白かった https://t.co/Hb5DShkVtK December 12, 2025
@sugita_ma7077 めっちゃわかります～！！
140文字にまとめて伝えるところにロマンが詰まってるなぁと思います。
短く、読みやすく！を考えるとめっちゃ時間かかりますしね💦chatgptでは、すぎたまさんみたいなこんな洒落の利いた投稿はなかなか考えてくれないですもん！！！
僕もこんな洒落たポストをいつか投稿し December 12, 2025
ChatGPT5.2は自然言語の「不気味の谷」に近づいてきて、強烈に気持ち悪い。思考していないのに、思考しているような文章を書き立てる。強烈に嘘をついているのに、自分を信じてやまない強烈な推論力を披露する。これはなぞなぞとかは解けるのかもしれない。 https://t.co/1ZXjJGo2vl December 12, 2025
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