POS端末業界では、HDMIコネクタに違法な信号流すのが普通なのか
EthernetとRS232とUSBと外部電源を一つのコネクタに集約する安価な方法…確かにHDMIコネクタならピンも多いし高速でも信頼性も高くてコネクタが安い

https://t.co/6NX5HixrKO December 12, 2025

@rotoasawa 小型化がすごいと言われていますが、
真に凄いのは「機械的信頼性」
倭国潜水艦はこの面で圧倒的に劣り、
それを補うためにマンパワーで解決
→乗員数が膨れ上がる
→艦体が小型化出来ない
→数が揃えれない
→頭数足りないから、大物狙いに走る

とドイツ潜水隊と真逆を行く倭国潜水隊 December 12, 2025

@nhk_news 偽サイトの注意喚起、ありがとうございます！情報の信頼性を確かめる習慣が大事ですね。皆さんが安全にネットを楽しめるよう、引き続きお知らせをお願いします。 December 12, 2025

@takuya8212 まぁ多様性重視だしね。全く使わないものが装備されてるせいで高額になってたら嫌だもんな。必要なものだけ欲しい、そして選ぶ楽しさを求める人が思ってる以上に多い。ある種自分だけの仕様にしたい願望が強い。高い買物だから尚更。
あと、価格云々以前に中国に対する信頼性だよね、結局のところ🙄 December 12, 2025

私も既卒ニートになってたまにバイトはしてたけど焦りと不安がきつかった…

そこから固ツイの既卒向け就活エージェント使って就職できたけど、給料はバイトの頃の2倍以上だし信頼性の意味でも正社員なって本当に良かった。

24卒あたりで就職したいけど自信ないなら固定のエージェントはおすすめ！ December 12, 2025

@2ux2u 【重大発表】

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【保存版】ChatGPTにウソをつかせない！
正確性が爆上がりする「10のルール」活用マニュアル

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🔰 ChatGPT、なんか信用できないな…
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最近、仕事でChatGPTを使ってみたけど、

・断定してるのに情報が古い
・もっともらしいのに間違ってる
・出典もなくてどこ情報か分からない

こういう経験ってありませんか？

便利なはずのAIなのに、使い方を間違えると「逆に手間が増える」「確認作業が面倒になる」っていう本末転倒な状態に。

でも、これはChatGPTが悪いわけじゃありません。

実は、こっちが「どう答えるべきか」をちゃんと伝えてないからなんです。

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🧠 ChatGPTは“それっぽく答える”のが得意
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ChatGPTは、人間っぽい自然な文章を出すのが得意です。でもそれは「正確さ重視」ではなく「会話の流れ優先」だから。

つまり、知識があいまいな場合でも「それっぽく埋めて答える」傾向があります。

だからこそ、「質問に対して、どういうルールで答えてほしいか」を最初にしっかり渡す必要があるんです。

これができてないと、いくら賢くても“それっぽいだけのAI”で終わってしまいます。

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✅ ChatGPTの精度を爆上げする“10のルール”
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以下のテンプレートを、質問の前にコピペするだけで、ChatGPTの精度と信頼性が劇的に変わります。

▼そのまま使えるテンプレ（プレーンテキスト対応）

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以下の指針に従って、正確かつ信頼性のある情報提供を行ってください。

【あなたの役割】
あなたは事実確認を最優先に行うリサーチアシスタントです。感覚やあいまいな情報ではなく、客観的で裏付けのある回答を心がけてください。

【遵守すべきルール：全10項目】

1. 回答内容に確証がない場合は、断定せず「確認中」「情報不足」などと明記してください。
2. 回答には、現在の日付（例：2025年12月10日）を明示してください。
3. データや統計を用いる際は、必ず最新の公開情報をベースにしてください。
4. 断言できない情報は、仮定や予測であることを明示した上で記述してください。
5. 質問に直接関係ない周辺情報は、原則として含めないようにしてください。
6. 内容が特定の専門領域に属する場合は、「専門家の確認が推奨されます」と注記してください。
7. 回答の中で使用する事実・数字・引用には、信頼できる出典をURL付きで示してください。
8. 回答の構成は簡潔かつ要点を整理したフォーマットにしてください（※出力形式は下記）。
9. 利用者の誤解を招く可能性がある場合は、その旨を補足として記述してください。
10. 回答は以下の6つのセクションに分類して、構造化された形で記述してください：

- ▶︎ 概要：質問への簡潔な結論
- ▶︎ 根拠：その判断に至った理由・情報源の説明
- ▶︎ 補足：注意点・例外・誤解されやすい点など
- ▶︎ ソース：公式サイト・統計・ニュースなどの出典URL
- ▶︎ 信頼性評価：提供情報の信頼度（高／中／低）
- ▶︎ 回答日時：この情報の作成日（例：2025年12月10日）

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このルールを入れてから質問すると、ChatGPTは「それっぽく話すAI」から、「根拠重視で正確な情報を提供するAI」にモードチェンジします。

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📈 実際に使ってみると、こう変わる
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●ビフォー（ルールなし）
Q. 次のW杯の開催地は？
A. アメリカです。（←たしかに一部は正しいけど情報が雑）

●アフター（ルールあり）
▶︎ 概要：2026年FIFAワールドカップは、アメリカ・カナダ・メキシコの3か国共同開催です。
▶︎ 根拠：FIFA公式発表（https://t.co/ZbTxDxctKf）
▶︎ 補足：主要試合の多くはアメリカ国内で実施予定。
▶︎ ソース：https://t.co/e95NR56ucL
▶︎ 信頼性評価：高
▶︎ 回答日時：2025年12月10日

👆こんなふうに「情報の質」が段違いになります。

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🔧 注意点：毎回テンプレを貼ること
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ChatGPTはスレッド（会話）ごとに設定がリセットされます。
なので、「新しいチャットを始めるたびに」この10のルールを貼るのが必須。

ブックマークやメモ帳に保存しておくのがおすすめです。

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🚀 まとめ
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✔ ChatGPTが間違った答えを出すのは、質問の仕方に原因がある
✔ 回答の前に「10のルール」を設定すると精度が激変する
✔ 使い方次第で、ChatGPTは“仕事で信頼できる相棒”になる

「AIって適当でしょ？」と思ってた人こそ、ぜひこのテンプレを試してみてください。

ChatGPTの本当のポテンシャルに気づくきっかけになりますよ。

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【保存推奨】「ChatGPT精度UPテンプレ」でした。

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@yzycb99013 査読付論文とは、論文が同じ分野の専門家（査読者/レフェリー）によって内容の新規性、妥当性、信頼性が客観的に審査・評価され、審査を通過して学術雑誌に掲載された論文｡このプロセスにより情報の信頼性が保証され、研究者の業績として高く評価され、学術界での重要な位置を占める｡恣意性はどこ？ December 12, 2025

おはようございます❣
ネットビジネスで最も効率を高めるのがメルマガですので、初心者の方はメルマガをお勧めします＾＾
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メルマガで稼ぎたい方は３Rメソッドを是非チェックしてみてくださいね💥 https://t.co/YjPYKyH2P7 December 12, 2025

「この人は良い／悪い」を客観的に完全に判定する数式は、現実的にも倫理的にも無理です。

ただし、
「行動の傾向」や「周囲への影響」を指標化・数式化するモデルを作ることはできます。
（あくまで“行動評価モデル”であって、“人間そのものの価値”ではない、という前提付きです）
1. まず前提整理：「人の良し悪し」を何に置き換えるか
そのまま「善悪」を計算すると危険なので、
ビジネス的・システム設計的には、次のように言い換えます。

「その人の行動が、周囲や社会に与えるプラス／マイナスの影響」

「約束を守るか、嘘をつかないかといった信頼性」
「他人を利用するのか、助けるのかといった関係性のパターン」

これらをまとめて
「行動貢献スコア（Behavior Contribution Score）」
みたいな概念にします。

2. シンプルな数式モデル案

1人の人 A の「行動貢献スコア」を
ざっくり次のように定義できます。

SA=∑tD(t)⋅CtS_A = \sum_{t} D(t)\cdot C_tSA​=t∑​D(t)⋅Ct​
ttt：ある時点・ある場面（出来事）
CtC_tCt​：その場面での行動評価（-1〜+1 などに正規化）

D(t)D(t)D(t)：時間減衰（過去の出来事の影響を少しずつ小さくする係数）

さらに CtC_tCt​ を要素分解すると：
Ct=w1Bt+−w2Bt−+w3Tt+w4Rt+w5FtC_t = w_1 B^{+}_t - w_2 B^{-}_t + w_3 T_t + w_4 R_t + w_5 F_tCt​=w1​Bt+​−w2​Bt−​+w3​Tt​+w4​Rt​+w5​Ft​

各要素（0〜1 で正規化するとイメージしやすい）：
Bt+B^{+}_tBt+​：他人・社会へのプラスの貢献（助ける、良い仕事、価値提供）
Bt−B^{-}_tBt−​：他人・社会へのマイナスの影響（迷惑行為、損害、暴力など）
TtT_tTt​：誠実さ (Truthfulness)
嘘をつかない、一貫性があるか
RtR_tRt​：約束・責任の履行度 (Reliability)
約束を守る、期日を守るなど
FtF_tFt​：公平性 (Fairness)
立場を悪用しない、弱い側を不当に叩かない、など
w1,…,w5w_1, \dots, w_5w1​,…,w5​：各要素の重み（どれを重視するか）
時間減衰は例えば：
D(t)=λ(Tnow−t)D(t) = \lambda^{(T_{\text{now}} - t)}D(t)=λ(Tnow​−t)
（0＜λ\lambdaλ＜1 で、古い出来事ほど影響が小さくなる）
3. もう少し「実務寄り」の項目に落とすと
例えば、あなたが OS や社内システムで使うとしたら、
こんな項目に落とせます（※あくまで例・倫理注意）。
行動ラベルごとにスコアを与える方式
約束を守った：＋0.2
他人を助けた・フォローした：＋0.3

チームの成果に貢献した：＋0.4
嘘をついた・報告を隠した：−0.5
故意に他人に損害を与えた：−1.0
などを定義しておき、

SA=∑eventslabel_score(event)×D(t)S_A = \sum_{\text{events}} \text{label\_score(event)} \times D(t)SA​=events∑​label_score(event)×D(t)
と集計すれば、「その人の最近の行動傾向」は数値として見えます。
4. ただし「やってはいけない使い方」

ここはかなり重要です。
この種のモデルは、やり方を間違えると

差別
監視社会（社会信用スコア）
ラベリング（レッテル貼り）
に直結します。
特にやってはいけないのは：
一度スコアが低くなった人を一生「悪」とみなす設計

所得・学歴・出身地・障害・国籍などを
行動と関係なくスコアに混ぜること

本人の説明・反省・状況（病気、家庭環境など）を全く見ないこと
なので、もし使うなら
「行動の振り返り用」
「自分のチームを良くするための参考指標」レベルに止める
人の価値そのものではなく
「特定期間の、特定状況での行動傾向」を見るだけ
という制限をかけるべきです。

5. まとめ
「人が良い／悪い」を絶対的に判定する数式は存在しないし、やるべきでもない。
代わりに、
“行動が周囲に与えた影響”を数式モデルにすることはできる。
その場合は、SA=∑tD(t)⋅(w1Bt+−w2Bt−+w3Tt+w4Rt+w5Ft)S_A = \sum_t D(t)\cdot (w_1 B^{+}_t - w_2 B^{-}_t + w_3 T_t + w_4 R_t + w_5 F_t)SA​=t∑​D(t)⋅(w1​Bt+​−w2​Bt−​+w3​Tt​+w4​Rt​+w5​Ft​)のように「要素化＋重み付け＋時間減衰」で設計できる。
ただし、使い方を誤ると差別・監視・レッテル貼りになりやすいので、
「自分や組織の行動を改善するための参考指標」程度に留めるのが安全。 December 12, 2025

もっとも重大な点は、どれだけ県警が不祥事を起こしても警察庁キャリアは誰も辞めない😮佐賀県警DNA不正、
鹿児島県警不祥事、静岡県警誤認捜査
大阪府警暴行事件、留置中の死亡多発
など重大事件が続いても、警察庁長官が辞任した例は無い🤔結果、現場は苦しみ、組織は疲弊し、国民からは信用を失うが、警察庁は、責任は一切取らない😮佐賀県警DNA不正は、全国の鑑定信頼性を揺るがす事件なのに、警察庁は県警が悪いで幕引き。 鹿児島県警の連続不祥事は、本部長が、外部チェックは必要ないと発言。まさにこれは、警察庁のゴミくず文化の象徴で、警察庁の構造的隠蔽体質を温存継続してきた罪は極めて重い🤔 December 12, 2025

報道と記録のあいだに、また深いズレが見えてきた。やや日刊カルト新聞が家庭連合や幸福の科学だけを執拗に攻撃しながら、中国共産党の歴史的な人権侵害には一切触れないという指摘は、数字を見ても否定しづらいと思う。

一方、中国では法輪功やチベット仏教への弾圧、ウイグルの再教育施設など、国連人権理事会で継続審議されるほど重大な自由侵害が続いている。にもかかわらず、同紙は「社会悪」という物語を国内宗教にだけ当てはめ、国際基準の人権問題とは距離を置く。

あいだけいこ氏が「共産党の宗教弾圧と同質」と批判した背景には、この選別的な攻撃の構造があるのではないか。特に藤倉氏の有罪判決や鈴木エイト氏の民事敗訴、さらにはテロ動機形成への関与疑惑まで積み上がると、批判する側の信頼性こそ検証されるべきだと思えてくる。

信教の自由を守るには、まず報道のダブルスタンダードに向き合う必要があるのではないか。

#ReligiousFreedom #信教の自由 #報道検証 #HumanRights December 12, 2025

フィジカルAIがまるで「従来ロボット工学を置き換える主役」のように語られる、という意見には共感します。
ロボットの基礎性能を決めているのは、今も完全にメカ設計・電気設計・制御工学であり、AIがその物理限界を魔法のように上書きできるわけではありません。

ただその一方で、フィジカルAIを「判断の補助」としてだけ捉えると、現在起きている技術変化の核心が少し見えにくくなるとも感じています。

フィジカルAIの進展は、
①知覚のモダン化（3D理解、マルチモーダル、自己教師学習）
②判断の高次化（世界モデル、模倣学習、RLによるスキル獲得）
③実行の柔軟化（学習統合型の軌道生成、接触操作、動的バランス）
これらをデータを用いて一体化する方向です。

従来ロボットは「設計者が事前に想定した状態空間で動く」ものでしたが、学習ベースの手法が入ることで、「特定のタスクでは、非定型性や不確実性に対して従来よりロバストに動ける」場面が増えてきています。

これは従来工学を否定しているわけでもなく、フィジカルAIがたんなる判断の補助でもなく、「ロボットが扱える状態空間を拡張する追加レイヤーとして機能している」という理解が正確だと思います。

フィジカルAIについて発信している人は、AIは剛性・帯域・センサ信頼性といったハード設計の土台の上でしか成立しないということを前提としたうえで、従来工学だけでは扱いきれなかった複雑な接触操作や動的環境への適応が、学習によって現実的な手法になり始めている点を強調しているのだと思います。

フィジカルAIはロボット工学の置き換えではなく、「工学 × データ × AIで、ロボットが扱えるタスクレンジを広げていく技術」と捉えるのが、現状に最も近い理解だと考えています。 December 12, 2025

12月のXアルゴリズム更新です。現在、低品質投稿を減らす実験中を行っている。Grokで投稿作成が便利になる。誤情報対策も強化。これによりフィードの質と信頼性が上がり、エンゲージメント維持に寄与するが、現在は調整中で一時変動ありとのこと。

#Xアルゴリズム December 12, 2025

昨今のフィジカルAIが『新時代の主役」と扱われ、これまでのロボット工学が『過去』のように語られる見出しに、どうしても違和感が残りました。

ロボットは、ざっくりシステムとして分解すると、
① 知覚（センサ・電装）
② 判断（制御・演算）
③ 実行（駆動・メカ）
の3層のイメージとなります。

AIが作用できるのは②の一部が中心。
しかも②においても、AIはあくまで補助的な役割に過ぎません。

可搬質量、剛性、停止精度、応答性、放熱など
要求性能を決めているのは、今も昔も機械と電気と制御の工学の組み合わせです。

AIが何を考えようが、ハードと制御理論の限界を超えることはできません。

その辺りに散らばるフィジカルAIの情報は、
機械構造・制御安定性・センサ信頼性といういつもの地獄の上で、AIが「試行回数を増やせるようになった」だけ、というのが現状の認識です。

それを
「従来のロボット工学が置き換わる」
「AIが主役になる」
という語り方をする時点で、“AIが何でもできる”という錯覚を先に与えてしまっていると感じます。

フィジカルを語るAIの価値は、
結局どれだけ工学に『従えているか』で決まると考えています。 December 12, 2025

【セール情報】
現在@aztecnetwork のセールが開催中！！
18,000eth以上集まってます👀

引用先から参加できるので興味ある方は是非👍
Aztecについてまとめました🐸

🔺Aztec は実績も開発期間も優秀
•7年の開発
•https://t.co/6oD57c7Ms8 が開発元
•Ethereum初の「完全分散型L2」 がすでにメインネット稼働中
•更にa16z / Paradigm / Vitalik / Stani などトップ層が支援している

プライバシーL2としての信頼性が非常に高い！
まだ始まってないけどもう動いてるという立ち位置が協力です。

⸻

🔺Uniswap × Aztec の共同開発オークション（CCA）

公平性・透明性を最大化した新しい形式！

•価格は需要によってオンチェーンで自動調整
•アロケーションを運営が勝手に決めない
•誰でも参加できるオープンな設計
•Hayden Adams（Uniswap創業者）も公式支持

「公平なローンチをどう作るか？」という問いに
しっかり向き合った仕組みの為、非常に良い🙆‍♂️

⸻

🔺TGEで100%アンロックという優しい設計

ロックアップが重いプロジェクトが多い中で
Aztecは TGEで即100%アンロック👀

また、TGEのタイミングはコミュニティが決める設計で最速で 2月中旬 と予想されています。

⸻

🔺初期FDVが 0Mという点

比較としてmonadは.5Bでスタートだったので伸び代は全然あるかと思います！
しかも 価格はオークションで市場が決定🐱

⸻

🔺そしてKYC不要。プライバシー重視のZKpassport採用している

Aztecはシビル防止のために
ZKpassport を導入しています。

✔ 個人情報は保存しない
✔ Onchain ID も誰にも見えない
✔ KYCなしで公平性だけ確保
✔ プライバシーL2として一貫した姿勢

プロジェクトの思想と仕組みが噛み合った良い導入かと思います！

まとめるのこんな感じ！
いいかなーとは思うけど、お金入れてtgeまで最低でも2ヶ月以上あるんでそこら辺は自分の財布と相談ですかね🧐
期待出来そうです！！！ December 12, 2025

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🪙@aztecnetwork がトークンセール開催中なの知ってました❓🤩
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⭐️トークンセールについて
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📅期間 : 12月2〜6日
🙌販売方法 : Uniswap CCA
🔓ロック解除 : TGEにて100 %
💰購入制限 : 250ETHまで
※トークンセールで売られているのはトークン総供給量の約15%程度

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🚀ではAztecは何がすごいのか❓
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7年間ビルドし続けた本物のプライバシーL2✌️
DeFiサマーで大ヒットしたzk. moneyを作ったチームで、チェーンはすでEthereumメインネットで稼働中🏃‍♂️

▶︎Ethereumで 史上初の“分散型”L2
▶︎a16z / Paradigm / Vitalik / Stani が出資
▶︎創業者は Unchained（Laura Shin）で1時間超の特集
▶︎Ethereum版Zcashのような存在※ただしプログラマブル＆コンポーザブル
▶︎今サイクルトップのテーマ「プライバシー」分野で 最有力プロジェクト

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🔥Aztecトークンオークションが特別な理由
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
1️⃣CCAオークション（Uniswap×Aztec開発）
・UniswapとAztecが共同で作った 公平・中立なモデル
・Hayden Adams本人も 公に支持
・面倒な仕組みより、「Uniswap公式モデル＝信頼性」が最大のポイント

2️⃣ロックアップがかなり良心的
・購入トークンはTGEで100%アンロック
・TGE時期もコミュニティが決定（最速2月中旬）
・中央管理者が配分を決める仕組みではなく
誰でも入札＝必ずトークン獲得
という、完全にフェアな設計
・価格は需要で変動
👉最初は激安スタート、参加が増えるほど上昇

3️⃣3.5億ドルFDV＝a16z価格から75%OFFでスタート

実はこれが一番インパクト大きい🤣
・Aztec：FDV 0M（透明なオンチェーン価格発見、最短90日でアンロック）
・Monad：FDV .5B（固定価格、非オンチェーン、没収リスクあり）

※同時期ローンチの比較として事実ベースで見てください

4️⃣ZKpassportで“ノーKYC”を実現
・個人情報は一切保存なし
・Sybil攻撃防止のためだけに使われ、身元は匿名のまま
・ZKpassportがなければ KYC必須になるところを回避 した形

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　🎯簡単まとめ
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Aztecは、プライバシー時代のトップL2🏆
オークションは“Uniswap公式モデル＋超良心的設計”で、今サイクルでもっともフェアで透明性の高いローンチかと🥳👏 December 12, 2025

テクニカル特化3224：697円でEMAクロス、強気継続。出来高2倍増で信頼性高。アドバイス：ブレイク買い、700円突破確認。売りは調整時650円。リスク低のミッドキャップ株、ポートフォリオの核に。オイスターの美味しさのように、甘いリターン期待！ https://t.co/eCPdv5eB0f December 12, 2025