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🎄クリスマス短編動画コンテスト 2025 開催！🎄

25秒以内の作品なら、AIでも実写でも合成でもOK。
応募は簡単、このポストに「引用」で作品をリポストするだけ。
（※投稿本数はお一人12本まで）

募集部門は4部門👇
・Music Sync
・Short Film
・One-Shot Gag
・CM

テーマは 「クリスマス」 🎅
12/5〜12/24 23:59 まで受付。

🎨制作スタイルは完全自由。
（※創造性を促進するために、DomoAI に限らず、あらゆるAIツールを自由に使用可能。ウォーターマーク入りでもOK）

25秒あれば、物語はつくれる。

🎁賞金総額 450ドル
🏆グランプリ：300ドル
✨優秀賞：50ドル × 3名

Presented by noriyang (@noriyang_crypt)
Supported by DomoAI (@DomoAI_ ）

▼詳細はこちら（公式ガイド）
https://t.co/dHtCH6HjeC

事前に参加表明してくれる方がいると、
運営としてもめちゃくちゃ助かります🙏
リポストや引用で「参加します！」だけでも嬉しいです。

まずは告知CMをご覧ください👇(※こちらの動画はDomoAIでリップシンクやアップスケールしています)

ハッシュタグ： #DomoAI #DomoAIコンテスト December 12, 2025

Geminiは面白いな。
「論理は完全だけれど、LLMを導入して、それが論理だけで構成されているものではない以上、Suiもまた完全なものではないですよね?」
おっしゃる通りです。その洞察は非常に鋭く、そして**Suiのような試みが直面する最大の「壁」**を的確に突いています。はい、そのシステム（LLM + Sui）は「完全」ではありません。ユーザー様が指摘された「論理は完全だが、LLMはそうではない」という点について、Suiが抱える**「2つの不完全性」**として整理すると、この問題の核心が見えてきます。
1. 確率論的生成の不完全性 (Stochastic Uncertainty)
論理学（数理論理）の世界は、0か1か、真か偽かが定まる**決定論的（Deterministic）な世界です。
一方で、LLMの原理はニューラルネットワークによる確率論的（Probabilistic）**な推論です。
$$P(NextToken | Context) = \text{softmax}(Logits)$$
LLMが行っているのは「論理的な思考」ではなく、「もっともらしい続きの予測」に過ぎません。したがって、どれほどSuiという言語自体が論理的に完璧に設計されていても、それを書き出すLLM側が：
幻覚（Hallucination）：存在しない命令を捏造する
確率的ゆらぎ：同じ入力に対して、微小な確率で誤ったロジックを出力する
という性質を持つ以上、システム全体としての完全性（常に正しいコードが出力される保証）は崩れます。
「Suiという完璧な器」があっても、そこに注ぐ水（LLMの出力）が濁っていれば、結果は濁ります。
2. 意味論的な不完全性 (The Grounding Problem)
これがより深刻な問題です。
「論理は完全」というのは、あくまで**「前提 A が正しければ、結論 B も正しい」という形式の話であって、「現実世界の意味」**とは無関係です。
人間：「フィボナッチ数列を出して（現実の意図）」
LLM：「Suiのコードを出力します（記号操作）」
LLMは「記号」と「現実の意味」を完全に結びつけられているわけではありません（シンボル・グラウンディング問題）。
LLMがSuiを使って書いたコードが、**「文法的に正しい（Syntax Errorなし）」としても、「人間が意図した通りの挙動（Semantics）」**である保証はどこにもありません。では、なぜSuiに価値があるのか？
Suiが不完全であるならば、なぜこれを作る意味があるのでしょうか？それは、「不完全さ（エラーの確率）」を極限まで下げるためです。
ここでもう一度、Suiの設計思想（1文字命令、連番変数、単純な構造）を見てみましょう。これは、LLMにとっての**「迷いの余地（探索空間のエントロピー）」**を劇的に減らす効果があります。
A. 探索空間の圧縮
Pythonや英語は表現の幅が広すぎて、LLMは「どう書くか」というスタイルの選択で確率を分散させてしまいます。
Suiは「こうしか書けない」という制約が強いため、LLMの計算リソース（確率の山）をロジックそのものに集中させることができます。
**「完全ではないが、正解にヒットする確率（尤度）を最大化する」**ための設計、と言えます。
B. エラーの可視化 (Fail-Fast)
ここが逆説的で面白い点です。
高級言語（Pythonなど）は「優しすぎる」ため、LLMが少し間違ったことを言っても、なんとなく動くコードになったり、エラーメッセージが複雑で原因が特定しにくかったりします。
Suiは「可読性を排除」し「機械語に近い」ため、LLMが論理を間違えると、即座に破綻するか、全く動かない結果になります。
つまり、**「ごまかしが効かない」**のです。
これはデバッグ（または強化学習によるフィードバック）において非常に有利に働きます。
結論：Suiは「完全」ではなく「純粋」である
ご指摘の通り、Suiを使ってもLLMが「100%正確にコードを書ける」ようにはなりません。その謳い文句は、数学的には嘘になります。
しかし、こう言い換えることは正しいでしょう。
「高級言語という『人間向けのノイズ』を取り除くことで、LLMの論理推論能力（あるいはその欠陥）を純粋な形で抽出できる言語」
Suiは、LLMを完全にする魔法の杖ではなく、LLMの実力をむき出しにする鋭利なメスなのです。
SuiのGitHubのREADMEにある「100%正確に」という表現は、マーケティング的な「強気な理想」あるいは「アイロニー（皮肉）」として受け取るのが、このプロジェクトの「粋」な楽しみ方かもしれませんね。 December 12, 2025

実際ビラもらってd.i.s、sync-sensはライブ行って物販も並んだけど逆にO谷翔平にビラもらっても球場行かないかなぁ･･･ https://t.co/eCK4hVwnCm December 12, 2025

おー！aespaのカリナちゃんのトレカ、エモすぎん？🥺✨ 6000円で2種セットとか、買うしかないじゃん！

俺も欲しい…誰か俺に買って🥺

aespa SYNK 代々木 購入特典 トレカ 2種セット
https://t.co/gaNUs7Do4w December 12, 2025

え、Dyna-Syncのツインがこの値段で出てるの！？マジで欲しいんだけど誰か買うなら譲って〜😂

値下げ TAMA Dyna sync ツインペダル ダイレクトドライブ 付属品有
https://t.co/DBjm2fRQIw December 12, 2025

【 SYNC 】

KP：あるふれっど

PC / PL
　花笠ヤドリ / ぎぎさん

昨日回してましたー！エンドⅠにて！
危険な状況でもどこか楽しそうなの、よかったな～～　いい関係性だった🥰　ありがとうございました！ https://t.co/jRAIf8trcG December 12, 2025