ラスト！！絶対欲しい！！転売しない人！！

NEXTGEARゲーミングPC FG-A7G80

🟥Windows 11 Home 64ビット
🟥AMD Ryzen 7 9800X3D プロセッサ
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@Figaro_qpt RX 9060はAMDのサポートなので、もっと手頃なので購入しようと思っています。そうでなければ、もっと安いものを買わざるを得ません。
できるといいな。
あの動画の表情に惚れました。表情の変化や目の動きがすごく可愛いです。保存しておきます。❤️ December 12, 2025

わ、てかAMDにしたんだしタルコフしようかな。俺の脳が不向きなんだけどさ。 December 12, 2025

AMD、GPU価格を最低10%値上げへ - メモリ不足がゲーマーを直撃 - GadgetsX
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#AMD #GPU
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田中泰輔のマネーは語る：【米国株】年末年始相場。戻り方 落ち方（田中 泰輔）【楽天証券 トウシル】
トウシル [楽天証券]　#AI要約　#AIまとめ

2米国株年末年始相場とAI相場の行方

🔳11月急落後のAI株と年末年始相場の位置づけ
11月にAI関連を中心に急落した米国株は、想定していた「戻りのリズム」に入りつつあるが、浮かれて飛び乗ると年末年始にもう一段の下落を食らうリスクもあると指摘。相場の戻り方を丁寧に観察し、2026年のAI相場の縮図をいま体験している可能性もあるとして、慎重なスタンスを強調している。

🔳レバレッジETFで読む全体リズム
TECL、TQQQ、SPXL、SOXLといったレバレッジETFを並べることで、個別銘柄では捉えにくい「相場全体のリズム」を把握していると説明。AI軸のTECLや半導体のSOXLは11月に深く沈み、SPXLは値動きが比較的マイルド、TQQQは中間という構図で、これらの動きから押し目の深さや戻りの強さを測っている。

🔳下落局面の投げ売りと戻り売りの力学
相場が急落すると、まずは恐怖でポジションを投げる売りが出て、その後の戻り局面では含み損・含み益を抱えた投資家の「戻り売り」が上値の抵抗になると解説。押し目買い意欲と戻り売り圧力のせめぎ合いが、底打ちとその後の上昇のリズムを形づくるため、そのバランス変化を読むことが重要だとする。

🔳ニュース解説は多くが「値動きの後付け」
日々流れるマーケット解説の多くは、実際には価格が動いた後に都合の良い材料を貼り付けている「追認」に過ぎないと批判。上昇時にはポジティブ材料だけが強調され、下落して初めてネガティブ材料が掘り起こされる情報の歪みを指摘し、それを理解したうえで一歩引いて相場を見れば、群集心理に振り回されにくくなると述べている。

🔳NVIDIAの自律調整と循環取引懸念
NVIDIAはトランプ関税ショック前から自律調整に入り、好決算でも上がりきらずに失速するパターンが続いていると分析。8月以降は同じ陣営内での出資・提携が相次ぎ「循環取引にも見える」と警戒され、AIバリュエーションや取引構造への疑念が高まる中で、フロス（小さなバブル）が一気に剥がれ落ちたと整理している。

🔳パランティアの高バリュエーション調整
パランティアは決算のたびに「上がっては落ちる」パターンを繰り返しており、今回はPER600倍超といった割高感がAI全体への不信と結びつき、大きな売りを誘発したと指摘。50日・100日移動平均を次々と割り込み、4月のトランプ関税ショック級の下落となった一方で、過去の取引水準がサポートとなり押し目買いも出ているが、上のもみ合いゾーンでは戻り売りが重くなると警戒している。

🔳Google（アルファベット）の勝ち組パターン
Googleはバークシャーによる長期投資、Gemini 3.0の登場、TPU強化と外販など好材料が重なり「次のAI主役候補」として急上昇したと評価。一方で10日移動平均線に沿う高速上昇により利益確定余地も大きく、11月末以降はリバランスやローテーションで激しい乱高下を繰り返している。押されれば買いたい投資家と短期筋の売買がぶつかる中、12月も節目価格での調整リスクには注意が必要としている。

🔳12月相場と年末年始に向けた警戒点
12月はFOMCや日銀会合、各種経済指標に加え、クリスマス休暇やファンド決算、リバランスなどイベントが集中するため、戻り相場の勢いが鈍れば「もう一段の押し」が出やすいと指摘。特に深く売られた銘柄の戻りが節目で止まると、年内に損切り・利益確定を済ませようとする動きが再び相場を下に引っ張り、年明けまで尾を引く可能性があると警告している。

🔳AI相場の主役交代と2026年シナリオ
AI需要そのものはまだ拡大途上と見つつも、NVIDIA一強だった構図が崩れ、Google TPU、Broadcom、AMD、さらにはGeminiや中国勢のAIモデルが台頭し、勢力図が変わるフェーズに入ったと分析。2026年のAI相場は「バブル崩壊で終わる」というより、主役交代や勢力変動を伴う長期トレンドの中で、どこに伸びしろがあるかを見極める局面になると展望している。

🔳世界株指数と金融緩和バブルの文脈
世界株指数の長期推移を見ると、リーマンショック後とコロナ後の異常な金融緩和がIT・AI相場の土台となり、トレンドとしては株高でも、その途中で過度な期待が積み上がるとナイアガラ的な調整が繰り返されてきたと整理。AI相場がバブルか否かはまだ決着していないが、「フロスを含んだ長期上昇トレンド」の中で、どこで過熱が削がれ、どこで新たな主役が浮上するかを読む必要があると述べる。

🔳投資家へのメッセージと学ぶべき視点
相場には数年・数ヶ月・数週間・日中といった多層的な波動があり、その各層でポジションと心理がどう変化しているかを読むことが重要だと強調。ニュースや一時的な価格変動に翻弄されず、ポジションの偏りとリズムに着目する「行動分析的」視点を身につければ、混乱相場でも冷静さと立ち回り方が変わるとし、自身も12月相場を通じて2026年に向けたシミュレーションと手法の調整を続けているとまとめている。 December 12, 2025

山々の渓谷でこだまするようなようなサウンドは自然豊かさを思い起こさせる一方、ボーカルの耽美さにドキッとしてしまいます、本意ではないかもしれませんが、おれはラルクとNovembersが大好きなので、こういう耽美さにはうっとりしてしまいます(Xamd)

形態:音楽(バンド)
名:Ry
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AI＝GPUだけじゃない時代へ。全方位ラインナップでAMDが狙う覇権 https://t.co/ffwUwLPMiD https://t.co/2VYn4UNY7C December 12, 2025

AI chip landscape in 2030. Analysis: Grok. Infographics: NotebookLM. Grok considers AMD's ROCm will take the largest pie out of the rest of the world (the portion CUDA will lose in %) in 2030. (改善要望 to Google NotebookLM: 漢字崩れが多いです) https://t.co/6p7AAOeeQP https://t.co/UgLpA2O7CR December 12, 2025

2025年，我的几个第一性原理：

1. LLM token一定会越来越便宜，模型越来越强大，记住，所有做LLM Agent的人，都必须思考如何用10~1000倍的token带来革命，而不是他妈跟个傻逼似的天天想着省token；

2. chatbot的形式一定会被消灭，no chatbot revolution才是正确方向，一切AI应用不可能 、不应该、绝对不是一个个大号聊天机器人，一个个大对话框等着人大段大段往里敲字，

记住，所有AI产品必须重新设计，一切chatbot AI应用必定会被改写成NO CHATBOT形式，无一例外，chatbot的产品形态必然会彻彻底底、完完全全地淘汰，

或者那个傻逼一样的对话框，至少作为二等公民出现；

3. AI助手一定不能用“按个按钮”、“截个图”、“上传个文件”，再写个长长的prompt的形式出现，让用户解决个问题，先让用户点点按按十几次，

AI助手一定是具有强侵入性的，一定能主动嗅探一切环境，吞掉一切数据和信息，一定会主动在后台观察一切操作和行为——并且在疑似需要帮助的时候，主动弹出个对话框，用户一键确认后，主动接管，主动解决一切问题，

而绝不应该像准备个考试一样，准备文件、准备截图、准备一大堆按钮、准备一大长串prompt，让用户跟个大傻逼似的，手忙脚乱地在那儿表演，

总而言之，无论是商业落地的AI Agent，还是各种办公软件、工具、生活类的AI Agent，一个个不仅是傻逼兮兮的大黑框chatbot，而且要用户手动输入一大堆文件、图表、链接、信息，再敲一大段prompt——这些全都走了大弯路，

toC的无缝衔接强入侵的主动AI Agent助手，完完全全不会给你任何告诉他的机会，而是让AI Agent主动判断你是否需要我，直接给你一个大大的对话框，简单描述一下“我计划怎么帮助你”——你点一下确定，它来解决后面所有的事情。

4. 一切能用coding解决的问题，都是SWE Agent能解决的问题，也就是说，都可以直接拿claude code这类工具套壳来用，

SWE Agent这个形态，最擅长解决的问题，就是在一个确定的环境（一台机器、几台机器、若干仿真环境、一套terminal里的编译器/脚手架/运行环境/包管理、profiling和debugging方法）解决的问题，

而用coding解决的问题，从来都不止coding，一切VHDL/Verilog等电路设计、电路simulation和validation、一切类似labview和matlab simulink中可以仿真的电机、信号、示波器等等模块，

甚至ansys和CAD这类工具，还有大量data science和计算的问题，以及用lean或者formal-proof解决一些proof-based的数学和模型问题，都可以转化成一些API和coding解决的问题，然后让SWE Agent来解决，

这类问题可以叫做“一台机器上的确定环境下的问题”，

这类问题的特点是，可以靠LLM的智能不断拆分成一大堆subtasks，然后在本地环境下反复尝试、反复试错、反复看output、反复试验结果，失败后再换一个新的approach；

5. full self coding（https://t.co/W0qe8YtsYX）就是基于上面所有第一性原理的一个试验。

我将会设计一套侵入式试验，让10~500个ai agent组成一组，给一个github项目找出所有潜在的问题，包括文档、测试、修bug、优化、重构、完成todo list、加功能、加API等等，让10~100个agent并行完成这个repo潜在需要完成的所有任务，

并且让至少10组这样的agent去github上面公开贡献，等于在没有任何人为输入prompt的前提下，造出来1000~5000个agent在开源世界源源不断地做出贡献，就死死赖在github上面，尝试修复一切可能修复的潜在问题，做出贡献。

请你记住full self coding是最坚决贯彻test-time scaling law的行为，

full self coding坚决相信，人是ai agent世界最傻逼、最慢、错误最多、判断失误最高的存在，让程序员手敲prompt，无异于给AI Agent拖后腿，

只有先分析出问题，然后让10~500个agent同时并行运行，才能最大化执行的效率，最快速度解决已经发现的问题，无休止地为github提供潜在的有价值贡献——并且最关键的是，把“敲prompt的程序员”这个最垃圾、最慢、出错最多的环节彻底消除；

6. full self coding最大的瓶颈，一个是token价格过高，一个是目前几乎所有主流供应商，LLM inference速度过慢，

所以我最后的一个想告诉大家的价值观是：

groq、sambanova、cerebras这种在片上堆满几个GB的SRAM，在inference上效率是nvidia、amd、google TPU这些落后架构的10~50倍，这是test-time scaling law的最后一环，

如果人类在claude code、gemini cli上全面接入groq、sambanova、cerebras上host的模型，所有速度都会再快10~50倍，

现在最大的问题是，groq、sambanova、cerebras他们只能白嫖开源模型（deepseek、qwen、zai甚至更难用的llama），因为这三家自己没能力训练模型，本质是卖芯片的（实际是自己造完data center后卖API），

但是只要中国几家厂商能源源不断输送最好的开放weights的模型，让groq、sambanova、cerebras持续用上他们能用的最好的开放weights的模型，这三家最终会把nvidia、google tpu连同他们的客户一锅端。

人类依然非常需要LLM inference的时间上的飞速优化，只不过现在人们需要更强的模型，而人类愿意为此多等等时间，

但是终归有一天人们会发现，无论是coding，还是在各种infra中快速反馈相应，哪怕是简单的搜索或者问答，inference速度这件事才是至关重要。 December 12, 2025

ファイナルファンタジーXIV: 黄金のレガシー ベンチマーク Ver. 1.1 https://t.co/mJU0Y4Ppm0 #FF14 SCORE: 18320 1920x1080 最高品質 DX11 DLSS AMD Ryzen 5 8600G w/ Radeon 760M Graphics NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti
ついにグラフィボが届きましたわよ🥹 https://t.co/NY9sbe2AZe December 12, 2025