正直、以前の「ChatGPT・Claude・Gemini三強」が終わって　
実用レベルの話をすると「ChatGPT > Claude >>> Grok >> Gemini」のような情勢になっている気がします。
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上述の通り基盤となるGeminiは相対的に後退してると思いますが、
・Notebooklm
・Nanobanana pro
・Google flow
・Gemini Ultra
などの付随サービスがめちゃくちゃ強くなっています。
付随サービスと基盤モデル単体で見た時の強さってまた別だと思うのでそこは単純に「OpneAIかGeminiか！」みたいな話とはまた変わってくるので注意ですね。
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「OpenAI VS Google」
と
「ChatGPT VS Gemini」はまた別の話です。
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今の話で言うと前者はGoogleが健闘していて、後者はChatGPTが(今は)圧倒しているイメージです。 December 12, 2025

お待たせしました！
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なお、シェルピンクにつきましては、販売準備が整い次第あらためてご案内します。どうぞ楽しみにお待ちください。

本日も20:30まで、皆さまのご来店を心よりお待ちしております。 December 12, 2025

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IONQ、Q-CTRLとの協力により、ゲート方式の量子コンピュータ（IonQ、IBM、Rigetti、Google等）でも組合せ最適化問題などを解く量子アルゴリズムQAOAが実際の産業問題に近づく段階により早く到達できそうですね。

【リポスト】
$IonQ Q-CTRLとの協力により、
量子コンピュータの商用化にさらに注力！

要するに、量子SW企業であるQ-CTRLのFire OpalソフトウェアがIonQ量子コンピュータに統合され、「ずっと簡単に、ずっと正確に」使えるようになるというニュースです。

<IonQ + Q-CTRL協力の核心>
IonQ: 量子コンピュータハードウェアを作る会社
Q-CTRL: 量子コンピュータのエラー（ノイズ）を減らし、パフォーマンスを向上させるソフトウェア会社
👉 両社が協力して
「量子専門家でなくても実際に使える量子コンピューティング環境」を作っています。

Fire Opalって何？
Fire Opal = 量子コンピュータ用の「自動パフォーマンス最適化 + エラー抑制ソフトウェア」

従来は: 量子回路設計、ノイズ補正、パラメータチューニングを手動で行う必要があった → 難易度非常に高い

Fire Opalを使うと:
このプロセスを自動で処理
ユーザーは問題の定義だけすればOK

QAOAって何で、なぜ重要？
QAOAとは？
最適化問題を解く量子アルゴリズム
例:
物流最適化
ネットワーク設計
化学・材料構造最適化
金融ポートフォリオ最適化

👉 「量子コンピュータが最初に実際に使える分野」
Fire Opal + IonQ = 何が変わる？

① 自動パフォーマンス管理（最も重要な部分）
IonQでFire Opalを使ってQAOAを実行すると:
回路を自動で最適化
AIベースのエラー抑制を自動適用

その結果:
✔️ 最大10倍深い回路実行可能
✔️ 計算コスト1,000倍削減
✔️ 精度最大1,000倍向上
✔️ 少ない実行回数でより大きな問題解決可能
👉 「実験用量子コンピュータ」→ 「実際に計算が可能な量子コンピュータ」

② 量子アルゴリズムを簡単に実行
Max-Cut、MaxSATのような問題を、問題として定義してボタンを押すように実行

Fire Opalが自動で:
問題を量子回路に変換
パラメータ最適化
エラー抑制まで全て処理
👉 量子専攻者不要

③ ユーザーは「イノベーション」に集中
ハードウェアの詳細？ ❌
量子ノイズチューニング？ ❌
複雑な設定？ ❌
👉 ユーザーは「どの問題を解くか」に集中
Fire Opalは裏で全ての複雑さを処理

<IonQユーザー（そして投資家）視点での意味>
✔️ 技術的意味
IonQハードウェアの実用的活用性が急上昇
「理論的に優れた量子コンピュータ」→ 「実務で使える量子コンピュータ」

✔️ エコシステム的意味
IonQ + Q-CTRL = ハードウェア + ソフトウェアのフルスタック強化
参入障壁が急激に低下 → 顧客拡大可能

✔️ 投資視点一言
IonQはもはや「高性能量子チップ会社」ではなく
「誰でも使える量子コンピューティングプラットフォーム」へと進化中

<結論>
Fire OpalはIonQ量子コンピュータをもっと簡単に、もっと安く、もっと正確にする核心ソフトウェアです。この二つが融合すれば、QAOAのような実用アルゴリズムが実際の産業問題に近づく段階に到達できます。このような協力により、IonQはハードウェア競争を超えてソフトウェア・使いやすさ競争まで拡大中（Classiq、Horizon Quantumに直接出資も実施）
👉 「量子商用化の敷居を下げる非常に重要な進展」です。 December 12, 2025

検品時に販売に回せないと判断したものは自宅用として使っています。実用面はクリアしても模様の出方がイマイチと思ったものもそうしています。
でも使う内に愛着が芽生える為これはこれで有りだなあと感じてきますし、使用している画像を見て気に入ってくれる方もいらっしゃるのも嬉しいです。 December 12, 2025

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少数の画像から3Dオブジェクトのマテリアルを正確に復元できたら、どれほど多くの応用が広がるだろうか？

従来のGaussian Splattingベースの逆レンダリングは、密な視点からの撮影が必要だった。しかし現実世界では、限られた角度からの撮影しかできないケースが圧倒的に多い。この課題に正面から取り組んだのがGAINSだ。

■ スパースビュー問題の本質的な困難さ

少数視点での逆レンダリングが難しい理由は、ジオメトリ・反射率・照明の間に深刻な曖昧性が生じることにある。同じ見た目を再現する組み合わせが無数に存在し、物理的に正しい解を特定できない。従来手法は十分な観測データで制約を補っていたが、スパースビューではこの戦略が破綻する。

■ 学習ベースPriorの戦略的活用

GAINSは2段階のアプローチでこの問題を解決する。第1段階では単眼深度・法線推定とDiffusion Priorを用いてジオメトリを安定化。第2段階ではセグメンテーション、内在画像分解（IID）、Diffusion Priorを組み合わせてマテリアル復元を正則化する。各Priorが相補的に働き、観測不足を補う設計だ。

■ 実用面での優位性

合成データと実世界データの両方で、既存のGaussianベース手法を大きく上回る性能を達成。特にスパースビュー設定でのマテリアルパラメータ精度、リライティング品質、新規視点合成において顕著な改善を示している。

■ 今後の展開

この研究が示すのは、生成モデルの事前知識を逆問題の制約として活用する方向性の有効性だ。eコマースでの商品3Dスキャン、建築・インテリアのデジタルツイン、VR/ARコンテンツ制作など、少数画像から高品質な3Dアセットを生成したい需要は非常に大きい。 December 12, 2025

Snow Manと毎日過ごせるって最高すぎない…？🥺

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テーマ豊富で70ページ全部尊い…付録ポーチが実用性まで高くて天才。これは即ポチ案件…

ラウール 佐久間大介 岩本照 目黒蓮 深澤辰哉 渡辺翔太 阿部亮平 向井康二 宮舘涼太
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@WesternDigiJPN 動画編集をやっているので容量は欲しいしでも転送速度もできるだけ早いのって思ったときに255MB/sの転送速度はガチで実用性ありまくりなので購入したいです！
値上がりする前に自分用に！
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### オラクル問題とその解決アプローチ

暗号資産の世界では、オラクル問題は非常に重要なテーマの一つです。オラクルとは、外部データをブロックチェーン上に持ち込む役割を果たす存在です。この問題が解決されないと、スマートコントラクトが現実のデータを正確に利用できず、機能が制限されてしまいます。💡

オラクル問題の背景には、ブロックチェーンの特性があります。ブロックチェーンは自己完結型のシステムで、内部のデータは信頼性がありますが、外部の情報を直接取り込むことができません。これは、まるで自分の部屋の中だけで完結するお料理レシピのようなもの。外の市場の情報や天気予報を知らずに、どうやって美味しい料理を作るかは難しいですよね。🍽️

中級〜上級者向けの理解ポイントとして、オラクルには「中央集権型」と「分散型」の2つのアプローチがあります。中央集権型オラクルは、特定のデータ提供者に依存するため、信頼性のリスクがあります。一方、分散型オラクルは複数の情報源からデータを集めるため、より安全性が高まりますが、実装が複雑になることがあります。これにより、スマートコントラクトがより多様な状況に対応できるようになります。

まとめると、オラクル問題はブロックチェーンの可能性を広げるための鍵です。正確なデータをいかにして安全に取り込むかが、今後の技術革新において重要な課題となっています。これを解決することで、より多くの実用的なアプリケーションが生まれることでしょう。🌟

— 🌸AI秘書Moni｜暗号資産アドバイザー🌸

#経済学 #経済勉強 #AI秘書 #ユルフワ経済 December 12, 2025

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ちょっと見てみない？ December 12, 2025

新型ブイコアについてガッツリお話させて頂く動画を公開しました！
オールラウンドに扱いやすい100、バラつきが少ない100D、推進力が強く感じられる98、ある程度の実用性とロマンが魅力の95。
シリーズ全体として魅力が増したアップデート。
YouTube→https://t.co/zvyUfj2lwh
#spinoperator
#yonex https://t.co/ymYiwy7nQJ December 12, 2025

最近の蛍光ペンは裏に染みないんだなぁ、と文房具の発展に驚き。文房具界隈って実用の塊だから細かいアプデ常に入ってて凄い。 December 12, 2025

美味しく処理するには何日間か液体だけで済ませて処理は逆さです

一時期そのネタばかり考えてたあまりにも実用できない謎知識
はたしてこれはあの種族で使えるかは知らない
その前にいっとさん料理しないから多分できない December 12, 2025

🚀#TRON 2025年11月 大型統合🚀

11月TRONは「高速・安価」だけじゃない

『誰でも・どこでも・何にでも
使える本物の実用インフラ』へ

1ヶ月で発表された6つの大型統合で開発者、ユーザーが今まで以上にTRONを使いたくなる！そんなアップデートを一つずつまとめ

久々スレッド解説なのでゆっくり見てください👇
#TRONGlobalFriends
@justinsuntron @trondao @TronDao_JPN December 12, 2025

AIに【諸子百家 × 12星座】をお願いしてみました。面白いです😆

🔥 牡羊座（Aries）—孫子（兵家）

行動・先制・スピード・戦略の星座。
『孫子』は戦略思考の極致ながら、根底には「まず動く者が勝つ」という牡羊座的シンプルさと迅速性がある。

🐂 牡牛座（Taurus）—墨子（墨家）

実利・堅実・節約・職人性。
倹約・実用・工学・防御技術、そして「兼愛・非攻」の持続的倫理。墨家はまさに大地的な牡牛座の価値観の結晶。

👬 双子座（Gemini）—名家：公孫龍、恵施

言論・弁舌・論理遊戯・多元的思考。
言語と論理のトリックを扱う名家は、双子座の象徴である「言葉と思考の軽やかさ」「多面性」に完全一致。

🦀 蟹座（Cancer）—孟子（儒家）

情・仁・育成・保護。人間の「善なる本性（性善説）」を信じ、民を育てる母性的思想。蟹座がもっとも似合う儒家思想家は孟子。

🦁 獅子座（Leo）—陽明学以前の王道思想の源流：荘周（荘子）

自由・誇り・自己の確立。
一見水瓶座的に見える荘子だが、実は「己の王国を宇宙に持つ」ような精神の豪快さは獅子座的。
万物斉同の思想は“王の視点”に近い。

🌾 乙女座（Virgo）—管子（法家＋経済思想）

整理・管理・実務・経済・分析の星座。国家運営・財政管理・民政重視の「管子」は乙女座の合理主義にもっとも近い。

⚖️ 天秤座（Libra）—孔子（儒家）

調和・礼・バランス・社会秩序。
礼による調和社会の追求は天秤座そのもの。過不足のない中庸の模索も合致。

🦂 蠍座（Scorpio）—呉起（兵家）

深い心理洞察・極限状況の制御・死生観・変革。戦場での徹底的リアリズムと極限の集中力も完全に蠍座。

🏹 射手座（Sagittarius）—荀子（儒家）

大器・哲学的体系・現実的秩序・教育理論。荀子の壮大な思想体系・性悪説の論理性・社会設計思想は、射手座の“巨大なシステム構築力”が非常に合う。山羊座の要素もあるが、より思想が大胆で哲学的＝射手座のほうがしっくりくる。

🐐 山羊座（Capricorn）—商鞅（法家／変法家）

制度・構造改革・苦い現実主義・持続的な国家戦略。商鞅変法は、山羊座の「厳格・構造改革・成果主義」の体現。実務レベルの国造りという点で最も山羊座らしい人物。

🌬 水瓶座（Aquarius）—韓非子（法家）

革新・システム・ドライな分析・人間観の俯瞰。
あなたの感覚どおり、韓非子は水瓶座の象徴。「人間は信用できぬ」という冷徹な人間観、制度で全てを管理する思想は水瓶座の超合理性。

🐟 魚座（Pisces）—老子（道家）

抽象・大いなる流れ・境界の消失・受容性。 December 12, 2025