サムアルトマンのメモリ原料(シリコンウェハ)買い占め、なにか酷いって買い占めるだけ買い占めて結局特にメモリなんて作ってないってところ。OpenAIは工場持ってないから当たり前なんだけど。単に「生成AIが流行っててメモリが不足している感」を出す為だけに買い占めてる。 https://t.co/22oRLgb0jd December 12, 2025

⭐SNS過激派がサム・アルトマンが悪意をもってメモリの材料を買い占めてるとポストしてたので解説しておくね

👇興味ある人は読んでみて

結論から先に言うと、「世界のメモリを悪意で買い占めた」「使わないのにホールドしている」とまで断定するのは言い過ぎや。事実として確認できるのは「めちゃくちゃデカい供給枠を押さえた」「それが結果的に価格高騰の一因にはなっている可能性が高い」このあたりまでやと思っておいた方がいい。

OpenAIはサム・アルトマン主導で、SamsungとSK hynixと組んで、DRAMウェハーを月最大90万枚まで供給できる枠を押さえている。業界の分析では、これは世界のDRAM生産能力の「最大で」およそ4割に相当する規模と見積もられていて、この数字自体は複数の報道で裏付けが取れている。ここはだいたい事実ベースで語っていいポイントや。

ただ、この話で押さえているのは「完成したメモリモジュール」じゃなくて「DRAMウェハー」という材料レベルの話やし、「毎月きっちり90万枚フルで出荷する契約がもう走っている」というより、「最大そのくらいまで供給できる生産体制と優先枠をつくる合意をした」というニュアンスに近い。発表の文面を読む限り、意向表明や長期の枠組みも含んでいて、「すでに4割を全部独占している」と言い切るのは盛りすぎやと思う。

それから「買い占め」という言葉には、本来「他人が買えないように市場から商品を回収して、自分の手元に抱え込む」というイメージがある。でも今回見えているのは、「将来の生産分について大きな供給枠・優先枠を確保した」というレベルの話や。もちろん規模がバカでかいから、実質的に他社や一般市場に回る量を圧迫するリスクはある。ただ、それを「悪意の買い占め」とまで言うなら、本来は独禁法レベルの話で、そこまでの証拠は今のところ出ていない。

じゃあ価格はどうなんや、というと、これは本当に上がっている。特にDDR5とかHBMまわりは、数か月で数十〜数百パーセントレベルの値上がりが起きていて、PCパーツ界隈が悲鳴を上げているのも事実や。ただし、この値上がりは「OpenAIだけのせい」ではなくて、生成AIブームによるGPU需要、データセンター投資、メモリメーカー側の増産判断や価格戦略など、いろんな要因が重なった結果になっている。OpenAIの巨大契約はその中のかなり目立つピースではあるけど、「犯人は全部サム・アルトマン」と決め打ちするのは乱暴すぎる。

一番ややこしいのが「悪意」と「意図」の部分や。OpenAI側は、Stargateみたいな巨大AIインフラに向けた長期投資だと説明していて、「競合を干上がらせるために、使う気もないウェハーを押さえまくりました」とは当然言わない。外側から見ているアナリストやSNSの人たちは「どうせ使い切れない規模だからホーディングやろ」と疑っているけど、これはあくまで推測であって、内部資料や裁判で出てくるようなレベルの裏付けはまだ無い。ここを「事実」として語り始めた瞬間、一気に陰謀論モードに入ってしまう。

だから整理すると、「OpenAIが世界のDRAM生産能力の最大4割に相当しうる巨大な供給枠を押さえたのはほぼ事実」「それがメモリ価格高騰の一因である可能性は高い」「ただし、悪意ある買い占めとか、使う気がないホーディングと断定するのは今のところ証拠不足」というラインになる。ワシとしては、このくらいの温度感で見ておくと、SNS過激派のポストに振り回されずに、ちゃんと状況を評価できると思っている。 December 12, 2025

Meta社によるLimitless買収に伴い利用規約が改訂され、
データ販売禁止・広告利用禁止・AI学習禁止の文言がしれっと削除された。

これもっと騒いだ方が良い。
何かの法で罰せられないのか？

Limitlessは24時間常時録音デバイス。
自分が話したこと聞いたこと全て記録され、一度聞いたことは決して忘れない。
ロマンに溢れた素晴らしい製品。

今回の買収により、この膨大なプライバシーデータがすべてMetaのものになった。
データが他社に売られ、広告に使われ、AIの学習に使われる。

今回の売却いくらで売り抜けたかは知らんが、絶対個人情報渡すって条件で交渉したやろ。

24時間録音ということは、日々膨大な音声データが蓄積される。
GoogleもOpenAIも持ってない貴重で膨大な個人情報。
Metaも喉から手が出るほど欲しいよな。

案の定、Redditで炎上中。

こういう先例を作られると後続が困るんだよ。
「AI」「常時起動」「録音」「ベンチャー」こういう存在への世間の不信感が、どれだけの売上に影響するか。今後の進歩に影響するか。

何を隠そう、僕もこういうプロダクトを作っている。
スマホだけで使えるLimitlessみたいなやつ。

この事業を始めるときに一番最初に心に誓ったのは、絶対にプライバシーに誠実であること。
データは売らない。
AIに学習させるにしてもユーザー個人のローカルLLMだけ。
情報漏洩があれば直ちに謝罪し、失敗を隠さない。
そういう倫理観がなければ、半端な覚悟ではこの事業をやってはいけないと考えていた。
それほど扱うデータの価値が高く、AI全体のイメージを損なう無責任な行動は人類の進歩を大きく遅らせる。
大袈裟に聞こえるかもしれないが、この件で「AIに常時録音機能禁止」とかなったらドラえもんもベイマックスもジャービスも存在しない。
だから僕は何兆円積まれようとも、絶対に誠実であろうと誓って事業を始めた。

なんかLimitless下げて自分の株上げてるみたいで嫌だな。
もっと騒いだほうがいいとは言ったが、経営者の視点で言えばこの件は騒がずなかったことにして欲しいに決まってる。
僕のプロダクトは別に使わなくていいからせめて、「これだから大手以外のAIプロダクトは使いたくない」って思わないでください。

倫理観についてもっというと、作ってる側だから分かるデバイス買い切りモデルの理由。

ライフログ系のAI、コスパ悪すぎる。
ロマンはあるが24時間起動なんてコスト高いし、精度も出し辛く、キラーユースケースもない。
数ヶ月前、ある人にアドバイスされた。
ロマンの商売だから、一瞬心をくすぐって買い切りで売っちゃえば良い。
デバイスとサブスクを抱き合わせてセールってことにしちゃえば良い。
サブスク赤字はデータを売れば賄える。

まさに今回Limitlessがしたこと。
現実になるとは。

信じたくないな。
これが資本主義の正解だとしたら、わしはもうええわ。 December 12, 2025

「AIのせいでメモリ高騰～」とか言うけど、結局犯人は誰やねん？というと、それはサム氏であるという説。OpenAIが世界のメモリ供給の４割を買い占めちゃったという。（それ自体は報道されてる事実）しかもメモリ自体じゃなくてメモリ用のシリコンウエハを買い占め。つまり自分がどういうメモリ欲しいかまだよく分かってないくせにとりあえず買い占めとけ！というムーブ。この説では「競合他社がメモリ入手できなくしてライバルを潰すためにやってるんだ！」とまで言う。ChatGPT的にはそれは言い過ぎちゃう？って感じだけどOpenAIのせいでメモリ高騰してるのは言えるらしい
https://t.co/Ynv9VkNQIs December 12, 2025

Slackの元CEO、OpenAIに入社　最高収益責任者に就任
https://t.co/dRcUjAtzs3 December 12, 2025

OpenAIのDRAMウェハ90万枚ネタがSNS上で一人歩きして変な噂になっているようですね。

以前ニュース出た直後の🐫考察を置いておくポヨ。

ストレートに見解書くと「調達は無理」です。

買い占めできるわけがないですね。 https://t.co/NkoHHksniS December 12, 2025

サム・アルトマンのOpenAI、競合他社への嫌がらせのため札束で殴って世界のメモリの4割を買い占めか
https://t.co/dnzX0zpfsJ December 12, 2025

Boom Supersonic: 為什麼一家造飛機的公司，變成了 AI 的能源救星？

意想不到的交集
想像一個場景：OpenAI 的執行長 Sam Altman 正看著剛到貨的一排排 NVIDIA GPU 發愁。這些價值數億美元的晶片不是因為瑕疵而閒置，而是因為真的「沒有電」。

他滑著 X，看到了一則關於能源危機的討論。最後，給他解決方案的，不是奇異（GE）、不是西門子（Siemens），也不是任何一家你熟悉的能源巨頭。

挽救 AI 算力危機的，竟然是一個正在造超音速客機的創業者——Boom Supersonic 的執行長 Blake Scholl。

這聽起來像是某種科技圈的荒誕笑話。一家連第一架載客飛機都還沒飛上天的航太新創，為什麼會突然宣布推出一款名為「Superpower」的 42MW（百萬瓦）天然氣渦輪發電機？而且一出手就拿到了 1.2GW（十億瓦）的訂單？

表面上看，這似乎是不務正業。但如果你將鏡頭拉遠，就會發現這是這十年來最精彩的商業戰略之一。這不只是一個新產品的發布，更像是 Boom 的「Starlink 時刻」。

就像 SpaceX 利用 Starlink 的網路服務收入來供養他們昂貴的火星火箭 Starship 一樣；Boom 正在利用 AI 對能源的飢渴，創造巨大的現金流，來供養他們讓超音速旅行重返天空的夢想。

這場跨界救援，比你想像的更合理，也更瘋狂。

AI 的能源困局與「超音速」解方
要理解為什麼造飛機的人能解決缺電問題，我們得先看看現在的 AI 資料中心遇到了什麼麻煩。

飢渴的 AI 與緩慢的電網
AI 模型的算力需求是指數級成長的，但我們的電網基礎建設卻是線性的，甚至是停滯的。在美國，如果你現在要為一個新的超大型資料中心申請市電併網，電力公司可能會告訴你：「請排隊，大約要等 3 到 5 年。」

但在 AI 的軍備競賽中，3 年等於 3 個世紀。GPU 等不起，模型訓練等不起。

於是，科技巨頭們開始轉向「表後發電」（Behind-the-Meter），也就是不走公共電網，直接在資料中心旁邊蓋自己的發電廠。最常見的做法，就是買一堆改裝過的飛機引擎來發電——這在業界被稱為「航改型燃氣渦輪」（Aeroderivative Gas Turbines）。

這聽起來是個完美的權宜之計，但有一個致命的問題：天氣。

怕熱的引擎 vs. 越來越熱的地球
目前市面上主流的航改型渦輪，大多是基於 1970 年代的亞音速飛機引擎改裝的。請注意「亞音速」這個關鍵字。

一般的客機是設計在 3 萬英呎的高空巡航，那裡的氣溫通常是攝氏零下 50 度。也就是說，這些引擎原本的設計邏輯是「怕熱不怕冷」。它們習慣在極低溫的環境下工作。

然而，現在的 AI 資料中心大多蓋在哪裡？為了便宜的土地和能源，很多都蓋在德州、亞利桑那州這些炎熱的地方。

當地面氣溫飆升到攝氏 40 度時，這些嬌貴的亞音速引擎就會「中暑」。為了避免渦輪葉片熔化，它們必須強制降頻運轉。在德州的夏天，一座發電廠可能會因此損失 30% 的發電量——而這正好是空調用電最兇、資料中心最需要電的時候。

這就是 Boom 看到且決心解決的破口。

為什麼「超音速」是完美解方？
Boom 正在開發的客機 Overture 是一架超音速飛機。它的引擎 Symphony 從設計的第一天起，面對的就是完全不同的物理環境。

超音速飛行意味著與空氣劇烈摩擦，引擎必須在極高溫的環境下持續全速運轉（想想戰鬥機的後燃器）。Symphony 本來就被設計成要長時間在極限熱負荷下工作，而不是像亞音速引擎那樣只在起飛時衝刺一下。

當 Boom 把同樣的引擎核心技術搬到地面，變成了 Superpower 發電機時，奇蹟發生了：

無視高溫：即便環境溫度超過攝氏 43 度（110°F），Superpower 依然能輸出 100% 的額定功率，完全不需要降頻。
無需水冷：傳統渦輪在高溫下為了降溫，需要消耗大量珍貴的水資源。Superpower 不需要，它是真正的「無水冷卻」（Waterless）設計。這對於缺水的沙漠地區資料中心來說，簡直是救命稻草。
原本為了飛越音障而研發的耐熱技術，竟意外成為了解決地面能源危機的關鍵鑰匙。這就是技術外溢（Technology Spillover）最迷人的地方。

戰略轉折：被逼出來的垂直整合
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但這裡有一個更有趣的問題：為什麼 Boom 不乾脆買別人的引擎就好？畢竟造飛機已經夠難了，為什麼還要自己造引擎，甚至現在還要自己造發電廠？

答案很簡單，也很殘酷：因為沒人賣給它。

供應鏈的背叛
幾年前，當 Boom 剛開始設計 Overture 客機時，他們走的是傳統路徑：找一家現成的引擎大廠合作。他們曾與勞斯萊斯（Rolls-Royce）簽訂了合作協議。

但在 2022 年，這場合作破局了。勞斯萊斯覺得超音速客機市場太小、風險太高，不值得投入資源開發新引擎。其他兩大巨頭奇異（GE）和普惠（Pratt & Whitney）也興趣缺缺。

這對一家飛機製造商來說，通常意味著死刑。沒有引擎，飛機就是一個昂貴的金屬模型。

但在這個生死關頭，Blake Scholl 做了一個他在 Amazon 當軟體工程師時常做的決定：「如果現成的 API 不好用，那就自己寫一個。」

軟體人的硬體革命
Blake Scholl 不是傳統的航太人。他在 Amazon 待過，寫過程式，也創過業賣給 Groupon。他是帶著矽谷的「軟體思維」闖進這個百年歷史的硬體產業的。

在軟體界，如果你被依賴項（Dependency）卡住，你會重構代碼，自己造輪子。但在航太界，潛規則是「波音不造引擎，空巴也不造引擎」。

Boom 決定打破這個規則。他們宣布要自己設計並製造引擎——Symphony。

這一決定是被逼出來的，但卻成為了他們最大的護城河。因為一旦決定「垂直整合」（Vertical Integration），把設計、測試到製造全部抓在自己手裡，你就擁有了對產品的絕對控制權。

一魚兩吃：Symphony 與 Superpower
這就是為什麼 Superpower 會誕生的原因。

因為引擎是自己設計的，Boom 驚訝地發現，他們為超音速飛機設計的「核心機」（Core）——也就是負責壓縮空氣和燃燒產生動力的核心部件——其性能簡直是為現代資料中心量身打造的。

既然核心技術都在自己手裡，為什麼不把它包裝一下，賣給那些急需電力的 AI 公司呢？

這就是「研發槓桿」的極致展現。投入一份研發成本，卻能攻佔兩個截然不同但在規模上都均屬「兆美元級」的市場：航空與能源。

Boom 的 "Master Plan"：尋找現金牛
當伊隆·馬斯克（Elon Musk）創立 SpaceX 時，他知道去火星是一個燒錢的無底洞。所以他需要一個穩定的「現金牛」（Cash Cow）來支撐這個夢想。那個現金牛就是 Starlink 衛星網路。

現在，Boom 找到了自己的 Starlink。

航太新創的死亡谷
造飛機是一個極其痛苦的商業模式。你需要先燒掉數十億美元研發，經過漫長的 10 年認證期，最後才能開始賣飛機回收資金。這中間的「死亡谷」埋葬了無數在此倒下的新創公司（還記得 Aerion 嗎？）。

單靠風險投資（VC）的錢很難撐過這麼長的週期。投資人的耐心是有限的，而在高利率時代，資金更是昂貴。

Superpower 的出現，徹底改變了 Boom 的財務模型。AI 能源市場是現成的，客戶（像 Crusoe 這樣的資料中心營運商）是飢渴的，而且他們現在就要貨。

這為 Boom 帶來了寶貴的早期現金流。1.2GW 的訂單意味著數億甚至數十億美元的營收，這筆錢將成為 Overture 飛機研發的續命丹。

測試的智慧：邊賺錢邊驗證
除此之外，這個策略還有一個隱藏的天才之處：數據。

航空引擎要想獲得聯邦航空總署（FAA）的認證，需要累積數百萬小時的運轉數據，證明它絕對安全可靠。通常，這意味著要在地面測試台上花大錢空轉引擎。

但現在，Boom 把這些引擎賣給發電廠。每一台 Superpower 渦輪在資料中心旁發電的每一小時，其實都是在為 Symphony 引擎累積運轉數據。

這是一個「邊賺錢邊測試」的完美閉環。原本是純支出的測試成本，現在變成了能產生利潤的商業活動。當 Overture 準備好要載客時，它的引擎核心可能已經在地面上安全運轉了數千萬小時，這將大大加快認證的速度。

Blake Scholl 不只是在賣電，他是在用別人的錢，來驗證自己的飛機引擎。

Founder's View：Blake Scholl 的視野
看著 Boom 的發展軌跡，你很難不被 Blake Scholl 的個人特質所吸引。他就像是那個指著國王新衣的小孩，不斷質問航太產業：「為什麼這件事不能這樣做？」

網路思維 vs. 工業思維
「我們沒有 10 到 15 年可以等。」Scholl 在談到為什麼要推出 Superpower 時這樣說道。這句話充滿了矽谷的急迫感。

傳統航太巨頭習慣了數十年的開發週期，習慣了層層外包，習慣了在既有的框架下做微小的改進。但 Scholl 帶來的是網路業的思維：快速迭代、第一性原理、以及對垂直整合的執著。

他是一個非科班出身的局外人，這曾經是他的劣勢，現在卻成了他最大的優勢。因為不懂「規矩」，所以他敢於打破規矩。他敢於想像一家只有幾百人的新創公司，能夠同時挑戰波音（造飛機）和奇異（造引擎）。

重新定義「連結」
Boom 的核心使命一直是「讓世界變得更小」（Make the world dramatically more accessible）。

在過去的二十年，我們透過「位元」（Bits）——也就是網際網路和軟體——讓世界的連結變得更緊密。視訊會議、即時通訊縮短了資訊的距離。

但物質世界的連結——「原子」（Atoms）的移動——自從協和號（Concorde）退役後，實際上是倒退的。我們現在飛得比 50 年前還慢。

Boom 正在做的，是試圖在原子世界裡追趕位元世界的速度。而 Superpower 產品線，則是連接這兩個世界的橋樑：它用最先進的原子技術（超音速引擎）產生電力，驅動著處理位元（AI 運算）的資料中心；而這些位元產生的經濟價值，最終又回流到原子世界，支持更快的實體移動。

硬體復興的黃金時代
Boom Supersonic 的故事告訴我們，最硬核的科技創新，往往來自跨領域的降維打擊。

當我們以為軟體已經吃掉了世界，卻發現軟體思維正在重塑硬體世界。從 SpaceX 的火箭，到 Tesla 的電動車，再到 Boom 的超音速發電機，我們正在見證一個「硬體復興」的黃金時代。

在這個時代，界線是模糊的。造車的可以做機器人，造飛機的可以做發電機。

當 AI 對能源的飢渴遇上了人類對速度的渴望，Boom 剛好站在這兩個巨浪的交會點。這不只是一個關於飛機或發電機的故事，這是新一代工業巨頭如何在廢墟中重建夢想的序曲。

Blake Scholl 曾經看著協和號的退役感到惋惜，並發誓要把它帶回來。現在看來，他找到的不只是帶回超音速旅行的方法，更找到了一種讓這場夢想能夠自我造血、永續飛行的商業模式。

而對於正在等待 GPU 算力的 Sam Altman 來說，這或許是他在 X 上滑到最棒的一則好消息。 December 12, 2025

MicrosoftのAIプロダクト関連の記事。

・MicrosoftのAIプロダクトは品質が悪く誰も買いたがらない状況
・社内のAI販売目標が引き下げられたという報告が出ている

・ナデラCEOは顧客の信頼を犠牲にして技術の流行を追いかけているのではないか
・過去には小売部門を閉鎖し消費者向けプロダクトから撤退してきた
・ブロックチェーンやメタバースに続き今はAIに飛びついているが優先順位がおかしい
・AzureのAIプロダクトの売上予測と目標が下方修正された

・一方で、GoogleのGeminiが市場シェアを伸ばしMicrosoftを追い上げている
・提携先のOpenAIはコードレッドを発令するほど危機感を抱いている
・ChatGPTの問題解決能力はすでにGeminiに遅れをとっており、画像生成技術においても競合他社がOpenAIのDALL-Eを凌駕している

・OpenAIは巨額の負債を抱えておりビジネスモデルが危うい
・MicrosoftはOpenAIに深く依存しているため共倒れのリスクがある

・最新の市場調査ではGeminiがCopilotを抜く勢いで成長している
・エージェント型AIは人間の介入が必要でコスト効率が悪いという指摘もある

・Microsoftは自社ツールの完成度が低いことを気にしていないように見える
・Microsoftは高価なNVIDIAの技術に依存しているが、Googleは独自のサーバー技術へ投資し全体を掌握している
・Microsoftは中途半端なAI機能をプロダクトに無理やり詰め込んでいる

・業務アプリ上のCopilotはGeminiに比べて直感的に使えない
・今のMicrosoftにはとりあえず出荷して後で直すという悪癖がある
・低品質なAIプロダクトはかつてのInternet Explorerのような悪評を生む恐れがある

・Github Copilotなどの一部の成功例を除き全体的に方向性が定まっていない
・自社製チップの開発も進めているがNVIDIA依存からの脱却は遅れている
・品質を軽視すれば単なるサーバーの再販業者に成り下がる可能性がある

https://t.co/30Uw7ZSswa December 12, 2025

倭国のSIerの長年の事業モデル「客先常駐SE」は、時代遅れ／労働集約的でスケールしない／プロダクトの弱さの現れと言われてきたが、

Palantirが「フォワード・デプロイド・エンジニア」という名前でやり始め、OpenAIもやり始めると、急にイケてる扱い… https://t.co/bZpG6D4tck December 12, 2025

DRAMやSSDの値上がり原因にOpenAIのサム・アルトマンがメモリを大量に買っているとの話があります。
事実なら世界中から嫌われて、ChatGPTを使う人が減ると思います。
今後、PCやスマホ、ゲーム機等が値上げされるはずです。
https://t.co/Fxfei95Moa December 12, 2025

Vibe Coding 彻底火了！2025年，不会写代码也能做 App？

只要你有审美（Vibe）和逻辑，AI 就能当你的一整个开发团队。

最近大家都在问：Cursor, Antigravity, Claude... 到底选哪个？ 今天简单粗暴评测最火的 5 款神器：谁是效率之王？谁又是“硬盘杀手”？👇

#AI #VibeCoding #独立开发 #Cursor

1️⃣ Cursor：地表最强 AI 编辑器（目前）

定位：你的“全能合伙人”。VS Code 魔改版，插件通吃。

✅ 核心优势：

Composer 模式： 指挥官视角，一句话改 10 个文件，不用自己动手。

全库索引： 真的读得懂你整个项目，不是瞎猜。

模型超市： Claude 3.5 / GPT-4o 随时切。

⚠️ 避坑： 它改代码太快，不懂 Git 慎用！改乱了你可能回不去。

2️⃣ Google AI Studio：浏览器里的魔法

定位：绝对小白的游乐场。

✅ 优势：

0 环境成本： 打开网页，输入“我要个番茄钟”，右边立刻生成。

一键装杯： 写完直接扔 Cloud Run，生成链接发给朋友。

❌ 劣势： 只适合做 Demo，做大项目还得回本地。

3️⃣ Google Antigravity：失重感开发（Agent First）

定位：你的“外包团队”。它派 Agent 去写代码、跑终端。

🚨 高能预警（必看）：它太“自主”了！国外有倒霉蛋让它清缓存，Agent 顺手把 D 盘清空了...💀

👉 适合： 懂沙箱隔离的极客。小白千万别开 Manager 模式！

🧠 背后的灵魂：Claude vs Codex

有些是工具，有些是模型：

Claude (Anthropic)： 像个架构师。天生适合看长代码、RFC 文档。Claude Code 擅长“解释 + 补丁”。

Codex (OpenAI)： 像个工程硬汉。逻辑严密，Python/算法能力极强。写复杂后端逻辑时，幻觉比 Claude 少。

☁️ 代码写好了，怎么上线？（小白必看）

别去买阿里云/AWS！别折腾 Linux 命令行！❌

🏆 推荐：Zeabur

傻瓜式： 无论 AI 写的是 Python 还是 Node，上传即部署。

自带数据库： 这是最大痛点！点一下就有库，不用自己配。

📝 最后总结：我该怎么选？

纯小白/玩票 ➡️ Google AI Studio

正经做产品/长期项目 ➡️ Cursor + Zeabur（黄金组合）

极客/不怕死 ➡️ Antigravity

搞复杂后端算法 ➡️ Cursor (切 Codex 模型)

收藏这条，立刻开始你的 Vibe Coding 之旅！🚀 December 12, 2025

これはひとつのプロンプトです。頑張ってこねたので、ほめてください。

-------プロンプト-----
1. 基盤設計（ログ / エラー / PDF / 分割）
#1 ログの階層化（INFO / WARN / ERROR / DEBUG）
今は全部 print() だけど、研究者や大学で回すとログが命になる。
logging ベースにすると後々のデバッグがめちゃ楽になる。
#2 構造的エラーのリカバリ

TEI が壊れてる PDF は一定確率で必ず出る。
たとえば：
<div> がネスト崩壊
<p> が全部空

<titleStmt> 無し

引用文献の <listBibl> が壊れてる

今のコードだと、壊れたら途中で止まるか、空のノードが増える。
➡ “許容する範囲”を設けて fallback ルールを入れると、超巨大論文でも止まらずに回せるようになる。

#3 Markdownの粒度調節オプション（章ごと or パラグラフごと）

今は div 単位でノード生成だけど、ユーザによって「細かいノートがほしい／粗めのノートでいい」が違う。
→基本のアプリ完成後、バージョンアップで機能をつけるので、拡張するためのスロットだけ作ってください。
2. 知識グラフの高度化（AIラベリング・スキーマ）

#4 AI で補完する “ラベル付けモジュール”
現状は“ノードとトリプル抽出”までやるけど、
ノード名の正規化
GPT-4o-miniにプロンプトで「同義語/略語を検知してマージ」させる。embeddingで類似スコア計算（cosine similarity > 0.85でクラスタ）。
Neo4j GDSのk-meansクラスタリング+embeddingで、FastRP/node2vecが専門用語のsemanticを保持（精度85-90%）。 GPT-4o-miniのfew-shotプロンプトでドメイン知識注入（e.g. "CS論文ではGNN=Graph Neural Network"）。reguloGPTで分子経路のエンティティ正規化成功率92%。

関係ラベルの統一
GPT-4o-miniで「類似関係を階層化ラベルにマッピング」。embeddingで関係ベクトル比較。
SF-GPTのEntity Alignment Moduleで、GPTの多レスポンスをフィルタ（ノイズ↓30%）。
https://t.co/IBVvhLUvj0

類似概念のクラスタリング
embeddingでベクトル距離計算→k-medoidsクラスタ。GPTでクラスタラベル生成。
Neo4j GDSのk-medoidsでグラフ距離ベースクラスタ（embedding不要で説明性↑）。 bge-m3 embeddingのsparseモードでキーワード保持（MLDR nDCG+10%）。 GPT-4o-miniの速度で10s以内に処理（entity/relation抽出）。
➡ ここを GPT-4o-mini / embedding でやると、グラフの質が跳ね上がる。
## ラベル付けモジュール追加　こんな感じかな？
def label_normalization_module(index, llm=OpenAI(model="gpt-4o-mini")):
###  ノード正規化: embeddingで類似クラスタ
from sklearn.cluster import KMeans
embeddings = [node.embedding for node in https://t.co/hUz7bWH0iX.values()] # bge-m3から
kmeans = KMeans(n_clusters=10).fit(embeddings)
### GPTでクラスタラベル生成
prompt = "Cluster these CS terms: {terms}. Normalize to canonical names."
###  関係統一: GPTプロンプト
relations = list(set(edge.relation for edge in index.get_networkx_graph().edges()))
unified = llm.predict(prompt=f"Unify relations: {relations} into 10 categories.")
### Neo4jにupsert
return updated_index
#5 Neo4j のスキーマ定義（制約・インデックス）

現状フリーフォームで入れてるから、大規模化すると重くなる。
最低限：
Concept(name) に UNIQUE constraint
Paper(title) に UNIQUE constraint

(:Concept)-[:REL]->(:Concept) の頻度制御
#6 Data Provenance（出典の追跡）
知識グラフでは "出典がどこか" が最重要。 December 12, 2025

現実的な予想ではあるけど、OpenAIに対するヘイト混じりが多いのは来年出るはずだったRTX50 superシリーズが流れたとか遅延に影響したのがOpenAI絡みだったからっていう。そろそろ買い替えようと思ってたのに…。まだこのPCで耐えないと December 12, 2025

でもOpenAIが根こそぎ買い占めたら意味ないんだろ…？ December 12, 2025

アンサー合戦ですやん😆

僕らが「すごい！」と驚いてることなんて、もはやOpenAIとGoogleにとってはお茶の子さいさいなのかもですね。

これからはAIを使っても解決しないペインの探究が楽しそう。 https://t.co/Y8JfsP0cMq December 12, 2025

(夕)「AI2027」今後10年間の超人的なAIの影響は、産業革命の影響を上回ると予測
／どのように見えるかについての最善の推測を表すシナリオを作成しました。トレンドの外挿、ウォーゲーム、専門家のフィードバック、OpenAIでの経験等によります。
https://t.co/wlE4mUDTAY December 12, 2025

サムアルトマンが原因と言われてるけど、これ本当に昔でいう打ちこわしみたいなこと起こるのでは。海外ならそういうことより起きそうな気はするし。OpenAIに行くのかIT企業に行くのか販売店に行くのかは知らないけどどちらにしろそれが起きたら大打撃よね。それこそ物理的に生成AIも終わる気がする December 12, 2025

其实这里面有几个是真有用的：
eSIM IP是真·纯净IP，纯净度基本上是最高的。之前激活Deep Freeze的时候用了一下，这个只有在美区才有一次性买断选项，但是一般的机房IP都被ban了，最后用的Google Fi开热点才解决；
eSIM可以访问政治敏感网站，相比起来机场就差一点，许多机场有审计，检测到就拦截。审计的标准每个机场都不一样，比方说之前用的某一家直接B了所有.gov域名，导致我无法上NCBI看论文；
某些银行卡，主要是很多途径的SWIFT手续费实在太高了，过一道手砍一笔，当然你要是没有需求那这玩意就是没用的。另外一种常见用途是Claude和OpenAI支付，这个防封号需要干净的卡段，当然其实也可以走第三方中转 December 12, 2025

@gesoikuo3 @xX_Piv_07_Xx じゃあ,アニメの違法アップに文句なんて言わないでよ。どっちも悪いか、どっちも悪くないか、その程度の話でしょ。それとも、AnthropicやOpenAI みたいな会社が盗用した作品で訓練して訴えられているのを擁護する人なの？どっちだよ？ December 12, 2025