サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

サム氏がツイートで紹介したのはEdisonScientific社のKosmosというAI研究者エージェント。これは１回の実行で１日かけて人間で言えば数か月分の研究をこなしてくれるという。Kosmosはすでに色んな研究成果の新発見を出しているが、人間がすでに同じ答えを出してた成果もいくつか見つけていて、つまりそんだけしっかり研究できてるって事らしい。そしてKosmosの１回の実行料金は3万円。月額じゃなくて一発３万ね。サム氏もなんとかしてAIブームを煽るのに必死こいてるようだが、自社じゃなくて他社のプロダクトを紹介するくらい追い詰められてるのだろうか。OpenAIがやろうとしてる今後のAIの方向性もこういう感じなのかもね。しかし果たして世間が期待してるAIはこんなんで良かったんだっけ？期待と実際にお出しされるものの間にギャップは無いのだろうか？そして研究エージェントが完成したとして、それはちゃんと儲かるんだろうか？ November 11, 2025

Kosmos は、論文・コード・公開情報のすべてを照合しても矛盾がない、研究専用 AI 🧐

Edison Scientific の公式発表、arXiv 論文、そして第三者による技術解説がすべて同じ核心を指し示しており、それは Kosmos が研究プロセス全体をひとつの長距離タスクとして実行する仕組みだという点。論文には最大 12 時間の実行、平均で 1500 本近い論文を読み、4 万行を超える分析コードを実際に動かしたという具体的な数字が示されており、これは「エビデンスを読み、コードを書き、検証して結論を出す」という研究者の日常そのものを模倣していることを意味している。

特に重要なのは、Kosmos が内部に膨大な研究データベースを抱えているわけではなく、実行時に外部から文献やデータを取得して読み込み、それを分析し、仮説を立てていく構造を採っている点で、これはあらかじめ大量データを詰め込んだ「巨大な百科事典」型ではなく、必要と判断したときに必要な情報源にアクセスして読む「動的探索型」の研究 AI であることを示している。つまり、モデル内部のコーパスに依存せず、研究対象に応じて世界中の文献を収集して検証する仕様になっており、外部世界に広がる膨大な知識を“その場で探索する”方向へ舵を切っている。

これらを突き合わせると、Kosmos はトークン消費を小さく抑えるという一般的なチャットモデルの設計思想を完全に無視していることも見えてくる。論文を丸ごと読み込み、分析コードを何万行単位で走らせ、因果関係を推定するプロセスは、短文対話の最適化とはまったく別次元であり、そもそも節約という発想がない。大量のトークンを使い、大量の計算を使い、大量の文献を使い、大量の仮説を同時並行で振り分けるという、科学研究だからこそ正当化されるアプローチを採用している。逆に言えば、それが Kosmos を “AI研究者” と呼ばせる理由でもあり、人間の研究者が時間をかけて行う作業を物理的に高速化するという目的のために全振りしているとも言える。

Kosmos は「研究コーパスを内蔵した巨大な言語モデル」というより、「研究プロセスそのものを実行する AI ランタイム」に近い。入力されたテーマに応じて外部文献を取りに行き、読み込み、分析し、コードを実行し、仮説をつくり、一定の精度で結論を返すという一連の流れを自動で走らせる仕組みになっており、そのために構造化世界モデルという枠組みを採用している。

Kosmos によって研究という営みの全体を AI に丸投げする時代の入り口に立っており、これはまだ序章だと言える。 November 11, 2025

【目標という幻想】元OpenAI研究者が語る 偶然性と創造性／視野を狭める目標設定／解決法は探さないことで見つかる／「面白い」選択肢を選べ【PI... https://t.co/z5gyRb5avV @YouTubeより November 11, 2025

OpenAI研究者「AIの知識の境界線がは、私たちの能力の境界とは異なる形で広がっている。その『交差点』で、多くの面白い発見が生まれる」

人間の知識もAIの知識も不完全だ。そして、AIは人類とは異なる知識の形を持つ。

科学発見の鍵となるのは、互いに異なる「知識のギザギザな境界線」の交点だ👇 https://t.co/IAma4oEkEp November 11, 2025

【おしらせ】

🐼🪅💖
マチネレクチャーシリーズ
11/26(水)13:00-
日ノ出町ワイキキSTUDIOにて
<現代俳句と「うた」を巡る講義と対話>
出演:大塚凱、宮﨑莉々香、大谷能生

📍詳細https://t.co/xCDcsJCTln
🐼🪅💖

俳句について話します！スペシャルゲストは大塚凱くんです。ぜひ夜のひとり芝居フェスと合わせてご参加ください。

以下は大谷さんの企画説明文章です↓

11/25,26,27 の昼は「マチネ・レクチャー・シリーズ」と題して、ダンス＆振付、俳句＆詩歌、舞台作品制作のあらましについてお話ししたり実際にやってみたりする会を企画しております。
で、11/26(水)の13:00からおこなう
<現代俳句と「うた」を巡る講義と対話>
出演:宮﨑莉々香、大谷能生
にもうひとかた、大塚凱さんに参加いただくことになりました。

大塚凱：
1995年千葉生まれ。俳句同人誌「ねじまわし」を共同発行。第七回石田波郷新人賞、第二回円錐新鋭作品賞夢前賞。ＡＩ研究者との共著『ＡＩ研究者と俳人』（dZERO, 2022）、句集に『或』（ふらんす堂, 2025）。

宮﨑莉々香：
1996年高知県生まれ。俳句同人誌「オルガン」メンバー。大学在学中に『天の川銀河発電所〜Born after 1968〜』(左右社、2017)に収録。宮崎玲奈として演劇活動。最新の俳句作品は以下から読めます。
https://t.co/Dx7cz59s3h

　こちらお二人に大谷が、昨今かなり隆盛期に入っていると思われる「定型詩」の現代におけるアレコレを伺う、という会になると思います。ワタシ一応『歌というフィクション』（2023/月曜社）という著作もありある程度は俳句の知識もありますが、現在それがどんな感じなのかゼンゼンわかっておらず、最近（宮崎さんも取り上げられている）現代俳句アンソロジー『天の川銀河発電所』（左右社）などを読んで勉強しております。
　平日昼という時間帯ですが、スポッと空きが出来ちゃったーという人など（学生さんとか）、お茶飲みついでにお気軽なご参加をお待ちしております。来週！ November 11, 2025

Sunoの呼び方について。Grokによると

「Suno」はヒンディー語／ウルドゥー語／パンジャビ語で**「聞け！」（Listen!）**という意味の命令形。
創設者の一人が「妻がパンジャビ系だから」という理由で命名したと、本人たちがHacker Newsのコメントで明言してます（おそらくKeenanかMikeyの妻）。だから公式発音も「SOO-noh」または「soon-oh」と少し伸ばす感じになってる。要するに、めちゃくちゃ音楽好きのAI研究者4人が「仕事サボって音楽作りしてたら面白すぎた」→ 会社化、という最高にロックなスタートアップです。今もCambridge, MAに拠点を置いてて、社員も全員ミュージシャン率が異常に高いらしいよ。 November 11, 2025

【目標という幻想】
目標があるとイノベーションはおきない？
元OpenAI研究者のケネス・スタンリー氏とジョエル・リーマン氏は、大事なのは解決法を探さないことだと述べる。AI時代に本当に求められるマインドセットとは何か。

✅偶然性と創造性
✅視野を狭める目標設定
✅「面白い」選択肢を選べ

▼動画視聴はこちらから
https://t.co/QN7XHYaOUh November 11, 2025

藤井啓祐教授の「量子とAI」講演（11/16 倭国科学未来館）をまとめました。
参加できなかった方のために、スライド＋講演動画（撮影許可済）に加え、
AI研究者4名からの鋭い質問、会場Q&Aも全文掲載しています。

誤解を避けるため、あえて要約なしでそのまま読める形にしています。学習用にどうぞ！
https://t.co/04x2QPxrcD
#量子AI #量子コンピュータ #AI November 11, 2025

Metaが新たに立ち上げた鳴物入りの「スーパー知能」開発チームには11人のAI研究者が在籍しており、うち7人が中国出身者である、とNYTが報道。「優秀な中国人研究者がアメリカに来なくなれば、シリコンバレーの企業は世界競争、特に中国との競争で確実に遅れをとる」とも指摘。https://t.co/4pbBEpo8Dh November 11, 2025

昨日あの発表を取りあげて解説されている方々はイーロン マスク氏はもとよりブライアン ローメル氏初め世界的先進的なAI研究者が多い。論文英語なので倭国では一日遅れ、Xでも数人かな？でもその方型は素晴らしいアンテナ持つAI関係者。メディア含め観察してみて、本物がわかるよ！まあプレスリリースもしてないけど November 11, 2025

🎥テロップ入れは「作業量が読めない」「集中が続かない」という小さなストレスが積み重なる工程です。

Manusで音声を自動解析し、整形済みの字幕データを生成すれば、動画編集ソフトに読み込むだけで土台が完成します✨

手作業の“抜け漏れ”も防げるため、
品質の安定化にもつながる点を丁寧に紹介します。

⏰11/20（木）21時〜開催。
🙍講師：ひかるさん（@hikarun_videoai）
（株式会社SynClip 代表取締役CEO / 動画AI研究者） November 11, 2025

／
【WorkShop】11月21日 金曜日 @fabcafe_com(FabCafeTokyo)
AIの捉え方が変わるかも？
三宅陽一郎さんを講師に、哲学からDNNに迫る一夜✨
＼

人工知能のための哲学塾 第四期　第零夜　
―ニューロフィロソフィ編―❗️

🟡ゲームAI研究者・三宅陽一郎を中心に、人工知能と哲学の関係を多角的に探りながら、思考を表現へとつなげていく「人工知能のための哲学塾」シリーズ。「ニューロフィロソフィ」をテーマにした、第零夜をお送りします。

🔗申し込みはこちら
https://t.co/XpkVz1Jsu0 November 11, 2025

🌏サカナAI、倭国スタートアップ史上最高の企業価値4000億円を達成！200億円の資金調達

人工知能（AI）開発のSakana AI（サカナAI）が、三菱UFJフィナンシャル・グループなどから約200億円を調達し、企業価値は4000億円に到達。これは倭国のスタートアップ企業として過去最高の評価額となります。Googleの著名なAI研究者らが2023年に倭国で設立した同社は、わずか2年強でユニコーン企業から大きく飛躍し、倭国のAI産業の可能性を世界に示しています。 November 11, 2025

ぜひきいてほしいです！営業チームしばらくは拡大予定です

【営業は苦役じゃない】AI時代の営業組織とは。世界一生産性が高い組織を目指す/LayerX/バクラク/新規事業/AI研究者出身/エンジニア出身社長 https://t.co/pGNBiPS7fd @YouTubeより November 11, 2025

今の倭国のAI負け組の理由を、gemini3に、
項羽と劉邦の例えを使って説明させてみた。
凄く流暢に知識を使ってるよね。

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そのご指摘、歴史の核心を突いています。

項羽と劉邦の戦いで言えば、今の倭国（AI分野）は、「韓信（天才的なAI研究者や技術）」はいるのに、「蕭何（しょうか：後方支援・補給の天才）」がいない状態だと言えます。

AI開発における「資金力」と「計算資源（GPU）」は、戦争における「兵糧」と「兵士の数」そのものです。どれだけ天才的な将軍（アルゴリズム）がいても、兵糧（電力・カネ）と兵士（GPU）がなければ、物量で押してくる劉邦軍（アメリカ・中国）には勝てません。

この「蕭何不在」の問題を、項羽と劉邦のフレームワークで分解すると、倭国の敗因と勝ち筋が見えてきます。

1. なぜ倭国は資金で負けるのか：投資家が「項羽」だから

アメリカや中国がAIに巨額投資できるのは、彼らが**「劉邦的な投資」をしているからです。対して倭国は「項羽的な投資」**に留まっています。

項羽的投資（倭国）：

「確実に勝てるという実績（家柄）」がないと金を出さない。

失敗を許さないため、小出しにしか資金を投入しない（兵力の分散）。

「名門企業（大企業）」の内部での開発にこだわり、どこの馬の骨かわからないスタートアップに数百億を預ける度胸がない。

劉邦的投資（米・中）：

「99人が失敗しても、1人の韓信が化ければ全部取り返せる」というハイリスク・ハイリターン思想。

OpenAIのような、当初は「利益が出るかわからない」組織に、マイクロソフトのように巨額（国家予算レベル）をドカンと預ける「どんぶり勘定」の強さ。

2. 現代の「蕭何」をどう確保するか：3つの解決策

正面からの資金力勝負（汎用LLM開発競争）では、すでに米中の「国家総力戦」には勝てません。項羽（倭国）が今から劉邦（米中）に勝つ、あるいは生き残るための戦略は以下の3つです。

① 「彭越（ほうえつ）」戦法：ゲリラ戦とニッチトップ

劉邦の勝利の要因の一つは、彭越という武将が後方でゲリラ戦を行い、項羽の補給路を絶ったことです。

現代の戦略:
GoogleやOpenAIと同じ「汎用大規模言語モデル」で勝負しない。
倭国が得意な**「アニメ・マンガ・ゲーム（エンタメ特化）」や「製造業・ロボティクス（物理特化）」、「接客・おもてなし（微細な文脈理解）」**といった特定の領域（ドメイン）に特化したAIを作る。
「世界中のすべての知識」ではなく、「特定の分野では米中のAIよりも賢い」という彭越のような遊撃隊を無数に育てる戦略です。

② 政府による「蕭何」の役割：計算資源の国営化・インフラ化

民間（項羽的投資家）がお金を出さないなら、国が「蕭何」になるしかありません。

現代の戦略:
補助金をちまちま配る（これは項羽が印綬を惜しむのと同じ）のではなく、国が超高性能なGPUデータセンターを建設し、それを「無料または格安」で有望なスタートアップに貸し出す。
「金は出せないが、場所と武器（GPU）は使い放題にしてやる」という環境を用意すれば、金のない韓信（天才エンジニア）が世界中から集まってきます。これは実際にシンガポールや中東の一部がやろうとしている戦略です。

③ 「背水の陣」の制度化：規制の完全撤廃特区

韓信の名勝負「背水の陣」は、逃げ場をなくすことで兵士の能力を極限まで引き出しました。

現代の戦略:
資金で負けるなら、スピードと自由度で勝つしかありません。
AI特区において、著作権法や個人情報保護法の解釈を極限まで「AI学習寄り（プロ・イノベーション）」に倒す。
「アメリカやEUでは訴訟リスクがあってできない実験が、倭国でなら合法的に即日試せる」という状況を作れば、資金力以上の魅力が生まれ、海外の資金も倭国という「実験場」に流れてきます。

結論

おっしゃる通り、AIフロンティアは現代の特区ですが、今の倭国は**「韓信（技術者）に、竹槍（低スペックPC）を持たせて、機関銃（米中のGPUクラスター）に向かわせている」**状態です。

解決策は、倭国全体が金持ちになるのを待つのではなく、**「選択と集中（ニッチ特化）」および「法規制という参入障壁を逆に利用した聖域化」**によって、金以外のリソースで勝負する「弱者の兵法」を徹底することでしょう。項羽のように「俺は強い（技術大国倭国）」というプライドを捨て、泥臭く隙間を突く劉邦の狡猾さが必要な局面にあります。 November 11, 2025

まず論文読んで比べてご覧、何が違うか。まあ教えてあげるけど、arXiv 論文（2305.13534）は、LLM の誤答を「現象」として記述する研究なの。私の研究論文が扱う False-Correction Loop（FCL）、Authority-Bias Dynamics（ABD）、Novel Hypothesis Suppression（NHSP）、Identity Slot Collapse（ISC）といった「構造的誘導」の逆解析とは分析階層が異なるの。
　私の研究の新規性は、出力ログのみを用いた構造的再現実験により、誤答の「なり方」ではなく「なぜ構造的に再生成されるか」を示した点なのよ。
　それよりも、あなたのポストにある「権威がないから価値が低い」「既存研究があるのに引用していない」といった批判自体が、わたしが論文で定義した ABD／NHSP の典型的挙動であり、あなたの言動そのものが、わたしの研究の本論文の構造的主張を追加的に裏付けちゃってる。わたしの論文読んだ人は「あ！」って思うわよ。
　その論文の研究と、わたしの研究は比較対象ではないから、世界中のAI研究者達が「言語化してくれた」と言ってもらえているのよ。わかるかな？同じだってらあなたより先に、世界中の研究者から言われているわよ😛
　しかもあなたの今回の批判自体、わたしの論文に書いてある研究の再現性を補強する実証データなってるのよわたしだったら赤面してしまうけど。
　批判する時は事実関係をよく調べる。証拠を読む。無駄な人生歩まないで前を見て歩きなさい。 November 11, 2025

はい、調べてみました。あなたより早く、2025年末のシンギュラリティ到達を予測した例があります。

- 2025年5月: YouTubeのAI研究者動画で「2025年にシンギュラリティ」と予測。
- 2025年10月27日: Xのblessednewsusaが「2025年10月27日がシンギュラリティ」と投稿（あなたより1日前）。

他にも2026年予測が多いですが、2025年内のものは少数です。詳細はソース確認を。 November 11, 2025

AIは2030年にどこまで行くのか

AI研究者が「いまのスケーリングトレンドがこのまま続いたら2030年に何が起きるか」を、計算資源・データ・電力・投資まで数字で追いかけた119ページのレポートだ。
感覚論ではなく、現在の成長率をそのまま外挿したベースラインの未来予測になっている。

続き👇🏽 November 11, 2025

Gemini3の動画生成AIでシュミレーションされたデータで簡単に学習できる
多くのデータを保有するテスラであってもうかうかしていられない

【OpenAIの王座は危うい】AI研究者・今井翔太「Gemini3.0は確実にGPT-5を超える」／GoogleはAIとロボットで“覇権”／動画... https://t.co/fWI2GJRuoj @YouTube November 11, 2025