#中国の垂直統合イノベーション・パイプラインとは何か？：巨龍が変える技術の未来 🇨🇳🚀📈 #イノベーションの新時代 #中国テックの衝撃 #王05 #2006中国胡錦濤政権の自主創新_令和中国史ざっくり解説 https://t.co/XykSZhNf6M December 12, 2025

あくまで自分の理解の範疇で、と前置きして。（あと、法的な話じゃなく技術的な話ね）
所謂AIは大きく分けて、「学習」と「生成」に分かれる。

この内、学習データの複製を行うのは「学習」の方で、これは情報解析するための複製。
複製した情報はモデルに保存されるわけではなく、複製した情報を情報解析した結果（≒ウェイト）を保存しているに過ぎない。
（少し法的な議論はあるけど）
なんで複製するのか、といえば、ネットからダウンロードしたり、コンピューターで処理するにはほぼ複製が発生するから。
これはAIに限らず、普通にネットで情報を見るときも同じ事。
あと、一般的（実用的）にはそこに条件（プロンプトとか）とかも一緒に学習する。

「生成」については、この学習時に解析された情報（ウェイト）を使って、新たな「何か」を生成する。
条件をつけて学習していたら、その条件にあった「何か」を作る。

一般的に、この「何か」は学習元のデータとは厳密には一致しない。（させるのもあるだろうけど）
なんで学習元と一致しないか、って言えばそうじゃないと使い物にならないから。
ただ単純にコピーを作るなら、別にAIである必要性はないからね。

特徴Aと特徴Bの中間、特徴Cを作っったり、特徴Dの延長上の特徴Eを作ったり、ってのがAIの大体の目的で、これまでのアルゴリズム的な手法だと、この辺がかなり難しかった、と思われるところ。

例えば、SD系みたいな画像生成AIの場合、CLIP（テキストエンコーダー）という画像とテキストを同じ空間座標に変換するAIもパイプラインにあるから、学習時にはテキストではなく、CLIPの座標を条件に学習してる。
だから、テキストをCLIPを通して座標化したものでもいいし、画像をCLIPに通して座標化してもいい。
（ここは若干雑理解、初期ノイズにも入れてるだろうし）

ちなみにqwen-image系はこのテキストエンコーダーにVLM（qwen2.5VL）を使ってるから、画像の認識とか自然言語への応答性がめっちゃ強い。
CLIPと規模が違うからね。

SD系で言えば、VAEもあるけどこれもAIではあるから、基本的に理屈は一緒。
LLM系も、性質は違うけど基本的な理屈は同じ。

あくまで表層的な部分を雑に理解した範囲だけど、現状言語化するとこんな感じかな。 December 12, 2025

ﾈﾄﾌﾘのﾜｰﾅｰ買収が決定したので早急にTOBEはﾈﾄﾌﾘとのﾊﾟｲﾌﾟﾗｲﾝも作ってて欲しい👈🏻
個人的に配信ｻﾌﾞｽｸはﾈﾄﾌﾘ一強になるかと思われ、普通にDCｺﾐｯｸ, ﾁｬﾘﾁｮｺ, ﾌﾙﾊｳｽ, ﾌﾚﾝｽﾞ,ﾄﾑｼﾞｪﾘ, ﾊﾟﾜﾊﾟﾌとかだけでも強いのにﾊﾘﾎﾟﾀ独占は強すぎるんよ😶 December 12, 2025

キッズウェル・バイオ株式会社（4584）の将来性は、極めて輝かしいものと確信いたします。同社は小児医療や難病治療に特化した革新的なバイオテクノロジー企業として、GBS-001をはじめとする豊富なパイプラインを有し、再生医療分野での飛躍が期待されます。アナリストの目標株価は450円前後ですが、市場拡大と成功裏の製品上市により、将来的に1,000円を超える最高値も十分に実現可能であります。同社の献身的な研究開発が、人類の健康に多大な貢献を果たすでしょう。 December 12, 2025

051 石炭・石油・天然ガス

◆石炭
・古期造山帯から多く算出
・可採年数が長い
・産出地の近くで消費されることが多い
　かさばるから

◆石油
・新期造山帯の背斜構造の上部から多く算出

◆天然ガス
・LNG（液化天然ガス）で輸送&貯蔵
・長距離輸送にはLNGタンカー、大陸ではパイプライン December 12, 2025