🚨シカゴ「オバマに支配されている街」がまた地獄のような事件で揺れています😱

今週末、シカゴ中心部ループ地区で起きたのは…
14歳と16歳、ベネズエラ出身の不法移民による“冷血の殺人”でした😨

刺されたのは身元不明の路上生活者。
日曜の朝7時半、ウォバッシュとアダムスの交差点近くで倒れているところを発見され、そのまま病院で死亡が確認されました。

そして今、計4人が訴追。
✅ 第一級殺人で起訴されたのは14歳と16歳の少年
✅ 別の14歳は武装強盗容疑
✅ さらに23歳の男が政府財産の損壊で出廷予定です😡

ですが…問題はここからです💥

この加害少年たち、不法滞在のまま街に放たれていました。
ICE（移民税関捜査局）や国境警備隊が対応するはずだったのに、
シカゴ市長 @ChicagosMayor とイリノイ州知事 @GovPritzker が彼らを“保護”していたんです😠

つまりこの死は、防げたはずだった。

アメリカの都市で今、何が起きているのか。
誰が“安全”と“正義”を放棄しているのか。 November 11, 2025

私がポージング指導やディレクションで大切にしていること🫶💭

1️⃣私がいなくても再現できること
2️⃣できるだけ簡単にして、自信を持ってもらうこと
3⃣自分自身も周囲も必ず安全であること
4️⃣コスプレ撮影のリテラシーまで含めて伝えること

これらを常に意識しながらレクチャーしています。

私は元スーツアクターでもあり、コスプレイヤーとして20年目になります。

そして実は、「最初はサイドステップすらできなかった」ほどの不器用スタート。
だからこそ、できない人の気持ちに寄り添ってプランニングできるのが一番の強みです。

できるだけ手数を減らし、シンプルな動きでポーズを作る。
「え、こんな少ない動きでいいんだ！」と驚かれることもよくあります✌️☺️

人目を気にして慌ててポーズしたり、「先生みたいにできない…」と自信をなくしてしまうと、負のループに陥りポージングに集中できません。
混乱するより、落ち着いて再現できる形の方が必ず自信に満ちた完成度の高いポーズになります。

また、レクチャーしたポーズは「先生がいないとできない」ものでは意味がありません。
次回以降、ひとりでも再現できるように、現実的で一人でも再現しやすい方法だけをお伝えしています。

動きながら撮ってもらおうとする“動ける人”もいますし、私も過去はそうでした。
しかし、少しではありますがカメラのことを理解した今、それはカメラマンさんにとっては負担が大きく、機材や環境によっては難しいことも多いことを知りました。
被写体も撮影者も安全に、かつリテイクを減らすためにも、止まった状態でできる限り完成系に寄せることが大切です。

さらに、イベントやスタジオでは大きな動きが制限されることもありますし、武器を振り回すことは基本的にはご法度です。
こうしたルールやマナーを理解したうえでポーズを組める講師は正直少ないと思います。

私は20年間、時代ごとのコスプレ界隈のリテラシーに触れ続けてきた自負があります。
だからこそ、生徒さんが知らずにルール違反をしてしまわないよう、安全性とリテラシーを含めたポーズ設計を常に行っています。

ここまで徹底できるのは私の強みだと思っています✨
もちろん限られた時間の中で全てを伝えるのは難しいこともあります。
ですが指導を受けてくださる皆さんに、
「安全に・安心して・楽しく」撮影してもらえるよう、これからも研究を続けていきます！💪

動画内生徒さん：@ishiguroyaeka November 11, 2025

なんだろう、この業界に長くいますが、決して倭国発のプロジェクトが悪い訳ではなくて、あまりにも昭和金融ルールが酷すぎて、法の節目を突いてやらざるを得ない状況と言った方が正しいです。相当無駄な経費がかかってます。それは業者側も同じで、お上に逆らうな、が絶対の元でのライセンス制度なのです。なので、金融庁側とライセンス業者側での協議が中心になるので改善が中々進みません。業者側現場メンバーの皆様も金融庁ルール（証券ルール）を前例とするしかなく、八方塞がりな所が現状です。金融庁現場担当者も可哀想で2年に一度異動があります。話を詰めて、成立寸前で担当者交代、新任者が就任後、改めて1から説明をしてください、が基本的なスタンスです。交換業社もWEB3企業も永遠に説明のループなのです。結論的には業者側も商売ですから、販売所に走らざるを得ない流れに行き着きます。WEB3企業も資金調達した資金を使い切り死んでいきます。この10年、何社も死んでいった仲間達を見てきました。本当に見ていて痛ましく、消耗戦を感じます。誰も得してません。そしてどんどんグローバルと差がつきます。金融庁ルールも分かりますが、いったん管轄をデジタル庁なり変えてみるなりが良いと個人的には思います。何かと銀行や証券ルールに当てはめられがちですので。ちなみに商品CFDは経済産業省管轄です。出来ないこともないでしょう。当局側の現場メンバーさんたちも正直証券ルールに充てるには無理があると吐露を受けたこともあります（転職して金融庁に就職したパターンも多いので）。本当にどこを変えたらこの国はWEB3として良い結果になるのでしょうかね？ November 11, 2025

🚉京王稲田堤〜👣菅稲田堤1丁目 4分
🍜自家製麺麺や六等星

【濃い煮干しとしじみ20キロの中華そば】
＋中盛り、角玉丼（味噌）

味噌煮込みの角煮と煮干しとしじみのラーメン
そりゃもう食べにいくしかないですよねw
お店に着く前に米切れ宣告があった物の、並んでいる間に2陣が炊きあがりでラッキー

待ち時間は1時間くらいで着丼
六等星独特な煮干しの香りがぷわぁぁん
これにしじみのオルニチンでしょ？
完璧やん👍🏻
まずスゥプを啜ると、強烈な煮干しの旨味❗️
ビターもエグ味も全てが旨さだと言わんばかりのパワフルさ
これが他に類を見ない六等星の煮干しである🐟
麺は硬めの札幌麺
濃厚なスゥプに負けない風味と食感の存在感がたまらない
トッピングで増したのりとビターさが、さらに麺を進ませる……恐ろしい脇役❗️

そして角玉丼
味噌と醤油の２つがあったけど、味噌が届きました
トロトロの脂身
噛み応えはあるのに、口の中で解けるお肉……
味噌煮込みうどんの様な赤味噌を感じる、ほろ苦なベース
これは旨い😋
名古屋で食べたどて煮に近くて、タレの染みた白米がめっちゃ進む🐷
玉子は素敵な色に染め上がり、その存在感をアピール
豚、飯、スゥプ、玉子
このループがハッピー過ぎる

最初は鳴りを潜めていたけども、温度が下がるとスゥプからしじみが顔を出す
このグラデーションも六等星お手のもの
さすが、㊗️6周年㊗️を迎えたお店
全てがハイレベルかつ、常に挑戦の連続でお客を飽きさせない

今回も素敵な一杯、ご馳走様でした
どうぞこれからもよろしくお願いします🙇 November 11, 2025

アイツとキスしないと１日のループを抜け出せない！
先生やクラスメイトのデジャヴが強まり
明日楽部に行けなくなった杉雪とアサキが
出した答えは…朝から学校をサボってのデート！？
この金曜ループ、一体どうなる！？
「杉雪カコと見たい明日」の32話が更新されました！！
https://t.co/SmL4scLGXS November 11, 2025

王道家直伝 との丸家@松飛台

のりたまラーメン+ﾁｬｰｼｭｰまぶし

近所なのに久訪💦行こうと思うと
月曜定休ループ😅久々のお味は
スープパンチがありながらもコク
もしっかり出てて旨い😋👍
一時期の下振れも心配無用だね😊
ﾆﾝﾆｸ天国にｶｽﾀﾑしながら美味しく
完食🎖ゴチでした🙏 https://t.co/uDmDYYOaAX November 11, 2025

【涙とともにほどけていく、幼き記憶】
インナーチャイルドって？

何度も振り返るチャンスはあったのに
ずっと見ないようにしてきた記憶、見て見ぬふりをしてふたをしていた感情…
勇気がなくて開けられなかった“心の箱”に、今日はそっと手を伸ばしてみました。

日々のめまぐるしさの中で、感情は波のように揺れるもの。
でも、その波の奥深くには「幼い頃の記憶」が静かに息をしていて、今の感じ方や行動に、大きな影響を与えている。

これはいわゆる“インナーチャイルド”とも呼ばれる部分。

忘れていた記憶が一つ一つ鮮明に蘇り
気づけば涙があふれていた。

その記憶が癒されないままでいると、私たちはつい同じ感情のループにはまりやすくなります。
でも、ふたを開け、そっと見つめ、感じ切って涙として流すこと。
それが癒しの入り口であり、新しい自分へと続く扉なのかもしれません。

ゆっくりでいい。少しずつでいい。
心の声に耳を澄ませながらまた一歩、ありのままの自分へ戻っていけたらと思います。

♪ .•¨•.¸¸♬✧•¨•.¸¸☆*･ﾟ.｡.:* ♬*゜

✧ インナーチャイルドとは？

子どもの頃に感じた、
嬉しさ・悲しさ・恐怖・寂しさ・満たされなかった想い…。
そうした“幼い頃の感情”が、心の奥にそのまま残っている存在。

大人になっても、その小さな自分は
当時の気持ちのまま動けずにいることがあるのです。

✧ たとえば…

・甘えたかったのに我慢した
・怖かったのに「泣かないの」と飲み込んだ
・褒めてほしかったのに満たされなかった
・人の顔色をうかがうクセがついた
・怒られた記憶が深く残っている

こうした未消化の感情は、
大人になってからの人間関係・恋愛・自己肯定感・反応のパターンに影響します。

✧ インナーチャイルドが癒されると…

・同じ感情のループから抜けやすくなる
・人に振り回されにくくなる
・自分の気持ちがわかりやすくなる
・安心感の“土台”が育つ
・生きやすくなる

つまり、
過去に置いてきた気持ちを抱きしめることが、今の自分をやさしく整える第一歩。

今日もあなたがしあわせでありますように
あなたの悩み苦しみが癒やされますように
あなたがありのままのあなたでいられますように

いつもそばにいてくれるあなたに
心から感謝を

ありがとう November 11, 2025

小説のバトル描写の基本は｢心理描写｣です

ぶっちゃけ｢外見描写だけ｣を熱心に書いてもそんなに面白くならんす。心理描写8：外見描写2ぐらいでもいいと思います。

そして戦闘の心理描写とは｢情報収集｣と｢推理｣と｢駆け引き｣のループです。
そこに時々｢技術描写｣が入ると格好良くなります https://t.co/2GGi5rMp8Y November 11, 2025

最近、自分の中で「スマスロネオプラネット」の評価が急上昇しています！

ただ、導入も少なくホールの扱いも決して良いとは言えない気がするので少し語らせてください

✅通常時が普通に楽しい
レア役を引いたらボーナスに期待でき7G程度の煽りの中で告知されなくても高確移行(転落ナシなので実質ボーナス確定)の可能性があるのでしばらく楽しめます
またレア役以外からでもボーナスや高確移行の可能性があります
これらを察知するのに「第3停止遅れ」が重要で特に連チャンモード中やレア役後は発生しやすいので毎ゲームがドキドキ！
遅れたら脳汁ブッシャーです(遅れで高確察知からのボーナス頻度が結構高い)
たまに状況次第でガセりますがそれも含めてバランスが良いし2回目の遅れが来た時の「聞き間違えじゃなかった！やっぱりおったんか」感がたまらない

✅モードは色々試して欲しい
ハマり中は1Gあたりの期待感も薄れるのでモード変更がオススメ
連チャン中は「LOW」で慎重に打ってレア役の出目や唐突にくるアツい瞬間を楽しみ、111か333超えたらスタンダードに変え要所要所で楽しみつつ気楽に打ってます

✅示唆系は信頼できるかも
星座の示唆は割と信頼できるイメージがあるのでモードがどう動いているのかを推測しながら楽しめます

✅リーチ目役が頼もしい
いかなる時でもBIG濃厚となる1/910のリーチ目役があるのでAやハマりモードも怖くない(引けるとは言っていない)！Bループが意外ときつめですがそこはG数の高確移行等に期待しつつ耐えるべし

✅4号機ストック時代を思い出す出玉バランス
ビッグバンとハマりのみだと思われがちですがBIGや1G連に出玉感があるのでDでも割と1000〜2000枚クラスは現実的に狙えます
朝イチも早い当りに期待できて連チャンモードまでの道乗りが見えているので打ちやすいです

以上です
推定低設定で負けても結構楽しめたので今後も高設定で勝てる事を願いちょくちょく打つ予定です！ November 11, 2025

これマジで大事な点です。
更に時間制限あり、直しても直ぐに効かなくなる無限ループ。
そして壊れると「隊員の使い方が悪い」と御触れが出る、何の罰ゲームだ!?が繰り返される実情😰
まあ管理側の問題もあるけど、予算も出せない上に入札制度がホント最悪でそりゃ直らない😨(※2年以上前の現状) https://t.co/7ughMQ4PzF November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

引用の動画版をどうしても出したいのでお守りを使います😂　ずっとループで見てられるのです😌
#Fictional #aivideo #SFW https://t.co/Yz6z4TosDO https://t.co/yw0XdyKTva November 11, 2025

みんな、ふわふわオグリがすごく好きみたいですね。

自分も最初に予告を見たとき「可愛い！」と思って、まず回転するバージョンを作ったんですが
（でも実際は“後ろから前に向き直っていただけ”ってことに気づいてませんでした…）。

本編を見てみたら、さらにクラスメイトにほっぺをむにむにされる続きがあったので、
それに合わせて、ねじれるような表情を追加しました。

たぬきだから、基本的に全部ループ仕上げにしています。
#umamusume #fanmade #ウマ娘 #たぬき #Tanuki #シングレ #オグリキャップ November 11, 2025

西島三重子さんの歌で
「池上線」配信中！
2番サビループ4K歌詞付
とにかく声が好きです♥
https://t.co/yNEfv53qmT

＃昭和歌謡曲
＃歌謡曲
＃西島三重子
＃池上線
＃歌謡ループ November 11, 2025

えいがさき曲1章2章ループしてるけど曲無いののちょい物足んないと感じるあたり結構かすみん好きなのかもしれない November 11, 2025

@kyo_1245 なんですか！悪いですか！？

…無限ループだこれ！！ November 11, 2025

🧺 洗濯3回目、干す→雨→乾燥機ループ☔🌀
でもスマホの通知でテンションちょっと回復📲✨
こういう日こそやっててよかったって思うw November 11, 2025

「最初に悪いことをした奴が1番悪い！」と攻撃しだしたら結局自分も悪に染まって攻撃が自分にも返ってきて無限ループなんです November 11, 2025

サイバーループ、大体理解したけどループ証明多くてﾄﾞｯｸｯｾってなっちゃうのでマガルセカイとかボルシャックで破壊する方が個人的にたのしい November 11, 2025

#にじさんじポップコーンPARTY
やっと田舎にもハピトリポップコーン🍿きたよ〜！カード中々いい引きなんで今日また追加探しに走る。

というか🍿美味し過ぎて無限に食べられる。甘い、しょっぱい、甘いしょっぱいのループヤバない？甘いのそんな食べられないと思ってたらぜんぜん美味しくて箱で欲しい https://t.co/AP2xYRSXZO November 11, 2025