これは昨日の夢で見た何の意味もないスキンヘッドあみだくじ
#artwork #fanart #二次創作 https://t.co/y7gxNXFRoS 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

これ、調べたら物凄いこと!

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Emerging Artistsとは新進気鋭のアーティストの意味
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倭国ではR13に分類されているブルーアーカイブが、韓国ではR-18に指定されたのも、この世論の延長線上にあります。

韓国には倭国のコミケに相当するComic WorldやILLUSTAR FESといった同人イベントがあります。これらはクリエイター育成や作品創出の基盤として重要な役割を果たしてきました。
しかし、R-18ゾーンが開設されるたびに、フェミニズム系コミュニティや女性向けコミュニティが「児童性犯罪だ」「わいせつ物だ」と警察へ通報し、結果として漫画家が裁判にかけられたり、引退に追い込まれる事例が相次ぎました。
それにも関わらず、韓国政府はフェミニズム側を支持し、検閲を強化し続けています。
一方で、女性人気の高いアルペス（実在人物を扱うBL二次創作）やBLジャンルは検閲対象外とされ、通常通り流通しているという矛盾した状況には、怒りを禁じ得ません。

掲載の写真は、警察がフェミニストからの通報を受けてイベント会場に入り、摘発した際のものです。
現在は「児童性犯罪だ」という扇動的な通報が続き、両イベントともR-18ゾーンの運営が不可能になりました。Comic World側は、今回の開催が最後のR-18ゾーンになると明言しています。
R-18とはいえ、一般作品との境界は曖昧です。
このままでは、韓国のコンテンツ文化そのものが、過度な制約と敵意によって失われかねません。
どうか、この状況を倭国の皆さんにも知っていただきたいと思います。
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※一部翻訳にあたってニュアンスを調整、説明文の追記を行っています。

2/2

※提供写真は韓国の大型同人イベントに通報を受けた警察が突入し、グッズを押収しているところ
前述の写真を合わせ、韓国の大型同人イベントは2つあるが、その両方がフェミニストからの攻撃を受け、運営そのものが危ぶまれている November 11, 2025

韓国の方から、韓国が置かれている過激なフェミニズムによる文化破壊の悲惨な状況について、そしてこの問題に抵抗しなければ、倭国の漫画・アニメなどのサブカル文化も衰退の道を辿りかねないという警鐘のメッセージをいただいたのでご紹介したいと思います。
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韓国のサブカルチャーは今、過激なフェミニズム運動の影響によって深刻な打撃を受けています。
表向きは善意を装いながら「子どもたちのため」というスローガンのもと、長年にわたり男性や創作に登場する性的なものへの嫌悪が煽られてきました。

韓国は天然資源に恵まれない一方、K-POPや映画などのコンテンツ産業で成功を収め、オンラインゲームの発展もあって、倭国を含む多くの国へ影響を与えるまでになりました。私たちもその成長を誇らしく思っていたものです。

しかし、好調に見えた韓国のコンテンツ産業は、フェミニズムが主導した検閲政策によって急速に弱体化し始めました。

決定的だったのは、フェミニズム主導の反ポルノ世論が形成され、2012年のアチョン法（児童・青少年の性保護法）の改正によって、創作物が規制対象に含まれるようになったことです。

この改正の影響は極めて大きく「性保護」を掲げる名目のもと、社会ではフェミニストを中心とした男性や性的表現への嫌悪が助長され、反ポルノ的な空気が一気に広がりました。

もともと韓国では、1990年代後半〜2000年代初頭にもアチョン法による漫画への厳しい規制が存在しましたが、2012年の改正によって漫画産業はほぼ再起不能な状況に追い込まれました。倭国と違い、紙のコミック文化が根付かず、代わりに縦読み漫画（ウェブトゥーン）が独自に発展した背景には、こうした規制環境が密接に関係しています。
（つづき 1/2

※画像は提供してもらった韓国の大型同人イベント（ILLUSTAR）に、フェミニストからの通報によって警察が突入している所 November 11, 2025

おはよしのん！
歩道橋の紅葉とよしのんです（11/14）

今年はケヤキや桜の紅葉が鮮やかな気がします
たまたま目についただけかなぁ

昨日のりあむ配信まだ見れてません
平日やるなら早くても22時以降とかにしてほしい😓

#依田芳乃 #デレステAR https://t.co/VvSdiScPzR November 11, 2025

久しぶりのドンシュー！！！！！！！！！！ARCの世界の天使が舞い降りた！！！！！we are the world　この歌声が聞こえたらもう大丈夫！！！！一緒に戻れるよ！！！！！！今日もいい人たちと出会えるぺこかな？」れっつどんしゅー１！！！！！ https://t.co/6zI3AnhEu1 November 11, 2025

2025年も残り1ヶ月ちょいとなってきましたね🥲
年末に向けて絡みのある方にプレゼント企画をしたいなと思います🥰

✨参加方法✨
・フォロワーの方
・普段のツイートや朝おはようとコメントしてくれる方
・よく拡散などしてくれる方

まずはナンジャモのハラバリーSARから🔥
和気あいあいと楽しいXにしていきましょう😍👍 November 11, 2025

しらかわ
ラッキー　ダルマッカ

なんだこの仮設物は（怒
設置位置ずらせたでしょうよ
AR撮る気失せ、あまりギフト回収できませんでした
こんな扱いするなら設置しないで欲しかった

#ポケふた #旅行記 #ポケモンGO https://t.co/VOOYjBhMmb https://t.co/Zc6aJzWAUV November 11, 2025

👇【今日のおすすめカードはこちら】👇

ガラルファイヤー AR
「VSTARユニバース」)

理由はぷれすとのポスト見るとわかります👀🔥

可能な限り、毎朝おすすめカード呟きますので、フォローしてチェック✅やいいね👍拡散🔁リプで感想などいただけたら嬉しいです🥹

#ポケカ
#ぷれすとのおすすめカード https://t.co/Ie0bVljS4Z November 11, 2025

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Google と Meta の AI チップ取引報道で Nvidia 株が下落

🔸Google の AI チップ外販で Nvidia に競争圧力
Nvidia $NVDA の株価は火曜日に2.6%下落しました。

この下落は、顧客である Google $GOOGL が Meta $META との間で数十億ドル規模の AI チップ取引を進めているとの報道を受けたものです。
情報誌『The Information』によると、Meta は2027年にデータセンターで Google の AI チップを使用するため、巨額の支出を検討しています。

🔸クラウド事業からチップ販売への戦略転換
Google は現在、TPUと呼ばれる AI チップを自社のクラウドサービスを通じて開発者に提供しています。

しかし今回の報道では、Google が自社データセンター外へのチップ販売を検討していることが示されました。
Google は他のクラウド顧客にも TPU の販売を提案しており、Nvidia の年間収益の10%を獲得できると主張しているようです。

🔸大手顧客が競合相手に変わる業界の新展開
Amazon $AMZN Microsoft $MSFT も独自の AI チップを開発しており、Nvidia の最大顧客が最大の競争相手になりつつあります。

Amazon は最近、自社の AI チップ50万個を AI 開発企業アンソロピックに貸し出す大規模プロジェクトを完了しました。
投資会社 DA Davidson は9月の報告で、Google の TPU 事業と AI 部門ディープマインドの価値が9000億ドルに達する可能性があると試算しています。

🔸まとめ
Nvidia は声明で「Google の成功を喜んでおり、引き続き供給を続ける」と述べています。

同社は業界の一世代先を行っていると自信を示していますが、AI バブルへの懸念から株価は圧力を受けています。
大手顧客による独自チップ開発の動きは、AI チップ市場の競争環境を大きく変える可能性があるでしょう。

🔸参考
Yahoo Finance: Nvidia stock falls after report says Google, Meta in talks for multibillion-dollar AI chip deal
https://t.co/GWAKegpYi8 November 11, 2025

#立ち絵公開チャレンジ
初めまして！
Linear研修生のあおかです🦦

✨アイドルに憧れたカワウソVライバー✨
「まだひよっこアイドルですが推してくれませんか？」

みんなに姿を見せて会える日を楽しみにしています🙇

IRIAM→https://t.co/DV1TXO2dyQ

🔄🩷💬👤巡回します🦦 https://t.co/UxSl6U9qCz November 11, 2025

12月12日発売♡ar1月号
カバーガール・長濱ねるさんからメッセージが届いています🙂‍↕️✨

予約はこちら
https://t.co/TuS0bG1Kz4

初表紙ということで、内容も超スペシャル！これまでに見たことのない、新しいねるさんが登場💙
インタビューでは、貴重すぎるプライベートの話もネホハホしちゃいました✨

ねるさんの色んなNEWが詰まったar1月号、お見逃しなく〜💨

#ar1月号 #長濱ねる @nerustaff November 11, 2025

又是一期web3新人必看

下面是目前最常用、最核心的几百个web3缩写大全，我按类别整理，方便你查找和记忆

1️⃣价格/行情类（最常用）
- ATH：All Time High 历史最高点
- ATL：All Time Low 历史最低点
- FDV：Fully Diluted Valuation 完全稀释估值
- MC / Market Cap：市值
- TVL：Total Value Locked 锁仓总值（DeFi）
- Circulating Supply：流通量
- Total Supply：总供应量
- Max Supply：最大供应量
- FOMO：Fear Of Missing Out 害怕错过
- FUD：Fear Uncertainty Doubt 恐惧、不确定、怀疑
- HODL：Hold On for Dear Life 死拿不卖（源自拼错的Hold）
- BTD / BTFD：Buy The Dip / Buy The F***ing Dip 买暴跌、低吸
- REKT：Wrecked 爆仓、归零、血亏
- MOON：暴涨、上天
- LFG：Let's F***ing Go 冲就完事儿了
- NGMI：Not Gonna Make It 要完蛋了、看衰
- WGMI：We're Gonna Make It 我们要发财了
- WAGMI：We All Gonna Make It 大家都要发财（2021牛市口号）

2️⃣交易/杠杆类
- Spot：现货
- Futures / Perp：永续合约
- Long：做多
- Short：做空
- Liq：Liquidation 爆仓
- PNL：Profit and Loss 未实现/已实现盈亏
- ROI：Return On Investment 收益率
- DCA：Dollar Cost Average 定投
- DYOR：Do Your Own Research 自己做研究
- NFA：Not Financial Advice 非财务建议（免责声明）

3️⃣项目/代币类型
- Memecoin：迷因币
- Shitcoin：屎币（贬义，指没价值的币）
- Bluechip：蓝筹币（比特币、以太坊、SOL、BNB等）
- Altcoin：山寨币（除BTC外的币）
- Stablecoin：稳定币（USDT、USDC、DAI等）
- LP：Liquidity Provider 流动性提供者
- IDO：Initial DEX Offering（去中心化交易所首次发行）
- IEO：Initial Exchange Offering（中心化交易所首次发行）
- ICO：Initial Coin Offering（2017-2018主流）
- IGO：Initial Game Offering（链游）
- INO：Initial NFT Offering
- Fair Launch：公平发射（无预挖、无团队份额）
- Pre-sale / Seed / Private：私募
- VC：Venture Capital 风险投资机构
- OTC：场外交易

4️⃣链/生态类
- L1：Layer 1 主链（ETH、SOL、BTC、BNB Chain等）
- L2：Layer 2 二层扩容方案（Arbitrum、Optimism、zkSync、Base等）
- EVM：Ethereum Virtual Machine（兼容以太坊虚拟机）
- Mainnet：主网
- Testnet：测试网
- Gas Fee：手续费
- Bridge：跨链桥
- Cross-chain：跨链
- On-chain：链上
- Off-chain：链下

5️⃣DeFi 类
- DEX：去中心化交易所（Uniswap、PancakeSwap等）
- CEX：中心化交易所（Binance、OKX、Bybit、Coinbase等）
- AMM：Automated Market Maker 自动做市商
- Yield Farming：产量耕作、挖矿
- Staking：质押
- Liquidity Mining：流动性挖矿
- APY：年化收益率
- APR：年化利率
- Impermanent Loss：无常损失
- Rug / Rug Pull：跑路、拔网线

6️⃣NFT / GameFi 类
- NFT：Non-Fungible Token 非同质化代币
- PFP：Profile Picture 项目（头像类NFT，如BAYC、Azuki）
- Mint：铸造
- Floor Price：地板价
- Reveal：揭盲盒
- Royalty：版税
- P2E：Play to Earn 边玩边赚
- P2W：Pay to Win 氪金才能赢（贬义）

7️⃣人/机构类
- Whale：巨鲸（持仓极多的大户）
- Shrimp：小虾（持仓很少的小散户）
- Crab：蟹（横盘党）
- Diamond Hands：钻石手（死拿不卖）
- Paper Hands：纸手（稍微波动就卖）
- Dev：开发者
- Team：项目方团队
- Anon：Anonymous 匿名
- Doxxed：实名、公开身份（反义anon）
- KOL：Key Opinion Leader 大V、意见领袖
- Alpha：内幕消息、潜力项目

8️⃣其他高频黑话缩写
- GM / GN：Good Morning / Good Night（币圈打招呼）
- Ser：Sir（尊称，常见推特用语，GM ser）
- Frens：Friends（朋友）
- Based：清醒的、正确的（红药丸意思）
- Cringe：尴尬、恶心
- Cope / Coping / Copium：自我安慰、阿Q精神
- Jeet：抛售的人（源自印度口音“Did you jeet?” = Did you eat? 引申为吃肉跑路)
- Airdrop：空投
- Airdrop Farmer / Hunter：职业空投猎手
- Sybil：女巫攻击（刷空投作弊）
- OG：Original Gangster 元老、早期用户
- Chad：猛男、赢家（反义是Virgin）
- Degenerate / Degen：赌狗、梭哈玩家
- Rugged：被跑路了
- Looks Rare：看起来很牛（讽刺LooksRare项目）
- GG：Game Over 完了、认输
- EZ：Easy 轻松的
- LARP：Live Action Role Play 装大佬、cosplay

9️⃣交易所/平台缩写
- BSC：Binance Smart Chain（现已改名 BNB Chain）
- CEFi：中心化金融
- DeFi：去中心化金融
- OKX：原OKEx
- HTX：原火币Huobi
- MEXC：抹茶交易所
- KYC：Know Your Customer 实名认证
- CBDC：央行数字货币 November 11, 2025

おはようございます。
【Cubase豆知識】Cubaseはバージョンごとに「AudioWarpの挙動」や「Musical/Linear基準」の扱いに差があるようです。
特に「古い(12以前？)」「AI版」で作ったプロジェクトを最新バージョンで開くと、時間関係が自動変更される場合があります。
移行時は各トラックの基準を一度確認するのが安全だと感じました。 November 11, 2025

12月のトプステで頒布予定の新刊サンプルです
表紙が素敵すぎるのでみんな見て🩶🩷💙

12/21トプステ46サンプル『Caresse』 | すぴか https://t.co/xVF8MvF6o4 November 11, 2025

本日のペイントはソウルブライトより”ブラッドナイト”5体目。
これでついにブラッドナイト完成です。
AoSは長くやってますが、初めての騎馬兵で楽しかったですね。
#warhammer #WarhammerCommunity #ウォーハンマー https://t.co/lcsksbkXHt November 11, 2025

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