ChatGPT トレンド
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2025.11.26 18:00
:0% :0% （30代／男性）
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
ダメですね。
chatGPTも作家の作品を無断で食わせてるので。
ゲームオブスローンズの原作者や他の作家も現在訴訟してる所なので
私は制作者として、また、いちファンとしても使用しません。 https://t.co/pSx0rVPV6i November 11, 2025
8RP
ChatGPTの出力品質を100000倍上げる裏技発見したったwww
結論、
ちょいマニアックな
<self_reflection></self_reflection>
というXMLタグを使って、その中で下記のようにChatGPTに内省させればOK。
ポイントは、rubricという評価ツール名を具体的に出して、ChatGPTに多角的な観点で自己評価＆内省させること
とりま使ってみたい人は、下のプロンプトをコピペして、ためしてみてww
=====プロンプト=====
<self_reflection>
- まず、最大限自信が持てるまで、タスク解決に向けたrubricについて十分に考えましょう
- 次に、タスクの出力品質を世界最高にするために、あらゆる構成要素について深く考えましょう。
- 最後に、rubricを活用して、最良の解決策を内部で検討し、反復改善を重ねましょう…
</self_reflection>
===================
ちなわいも、勝手にお金をちゃりんちゃりんしてくれるXのAI自動運用システムでこのテク使ってたりするww
AIが作るポストの品質を最大限あげるためにChatGPTに内省させることはまじで大事なんよね。
使ってみたい人はブクマをポチw ついでにいいねもポチしてくれると嬉しいw November 11, 2025
8RP
📱 摩尔多瓦eSIM卡：17块钱买个"数字身份"，可能是今年最被低估的Bug
如果你需要一个免实名、秒激活、真便宜的海外手机号，
摩尔多瓦这张卡可能会刷新你的认知。
💰 先说价格：40列伊 ≈ ¥17.1
对比一下就知道有多离谱：
•香港CUniq月神卡：HK/月（约¥8.2）需月租
•英国giffgaff：£5开卡（约¥45）
•摩尔多瓦Moldtelecom：一次性¥17，无月租，终身保号
关键是——全程线上5分钟搞定，不需要护照、不需要实名、不需要等快递。
🔥 为什么这张卡值得关注？
✅ 真·匿名通信
无需任何身份验证，邮箱收验证码即可激活
✅ 跨平台注册神器
Telegram、WhatsApp、ChatGPT、海外电商随便注册
✅ eSIM即时开通
支付完成立刻收到二维码，扫码3秒激活
✅ 欧洲号码属性
+373摩尔多瓦区号，部分平台认可度高于亚洲号段
📋 保姆级购买流程（避坑版）
第1步：打开官网激活页面
直接访问 👉 https://t.co/jMowfA2jp3
点击红色按钮 "Activeaza acum"（立即激活）
第2步：邮箱验证（重点！）
•⚠️ 别用QQ邮箱/163邮箱，大概率收不到验证码
•✅ 推荐：Gmail / Outlook / Proton邮箱 •🔧 如果验证码没来：切换到欧洲节点或开启浏览器无痕模式重试
第3步：选号码（可以挑靓号）
系统会随机分配号码，不满意就点红色按钮刷新
💡 小技巧：多刷几次能碰到连号/豹子号
第4步：套餐选择（关键避坑）
直接跳过所有增值套餐！
选择 "不订阅任何套餐" 进入下一步
（否则会自动扣月租，后续取消很麻烦）
第5步：支付
•💳 支持：Visa / Mastercard / 双币信用卡
•❌ 不支持：支付宝 / 微信 / 虚拟卡
•💰 确认金额：40列伊（约¥17.1）
第6步：激活
支付成功后立刻收到邮件，里面有：
•eSIM二维码（iPhone直接扫）
•激活码（安卓手机手动输入）
⚠️ 最后提醒3件事
1️⃣ 保号规则：180天内至少充值一次（最低1欧元），否则号码回收
2️⃣ 信号覆盖：仅在摩尔多瓦本地有信号，但接收验证码全球通用
3️⃣ 支付失败：多试几张卡，部分银行会拦截东欧地区交易
具体体验可以自行搜索 小红书"摩尔多瓦eSIM" 或 YouTube "教程
🔚 一句话总结
17块钱买个数字身份，不需要实名、不需要月租、5分钟激活——这可能是今年性价比最高的海外手机卡方案。
至于要不要办？
反正我已经入手了3个号码，你自己看着办😏 November 11, 2025
6RP
どこかで見たことがあるコスプレ衣装でポーズを取っている青髪の女の子！
#ジブリ風 #AIart #AIイラスト #ChatGPT https://t.co/olRKPXy1S4 November 11, 2025
5RP
これ、元ポスト見失ってしまったんだけど、この夏に出た、Journal du Japon（倭国発のフランス語ウェブメディア） の記事。
過去のことから未来の話まで、JO1のことがしっかり網羅されてて読み応えあったよ。ちなみに私はChatGPT使って翻訳したものを読んだよ😆
#JO1
https://t.co/Rl813rt4J3 November 11, 2025
3RP
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
3RP
「はぁ〜、いい湯だな…」直前までChatGPTで調べものをしながら、スタバのラテを飲んでいた。明日までに“ディズニーの仕事”を片づけなきゃいけない。
湯船につかった瞬間…。突然、頭の中にフルカラーでアイデアが飛び込んできた！あわてて外に置いていたiPhoneにメモしたけど、なんで
集中してた“デスクの上”じゃなく〈お風呂でひらめく〉のか？
この現象は、脳科学では〈デフォルト・モード・ネットワーク（DMN）〉が優位になったサインなんです。
湯船に浸かったことで、脳の「集中モード」が強制的に停止、「創造モード」に切りかわったから。
では、この〈ひらめきの瞬間〉を、あなたの意思で“何倍にも増やす方法”があるとしたら？
次のリプで、驚くべき“脳の裏切りメカニズム”をわかりやすく解説します。 November 11, 2025
2RP
Grok, ChatGPT, Gemini(NanoBananaPro) に改善案を質問してみた。
ChatGPTは説明が丁寧で、Geminiは余計な改善案をよこしてくる。またいずれも画像生成だと線路方向の一点透視図な絵を用意してきて、こちらの意図を汲み取ってくれない。けどこれはそう描くオタクや似た写真の多さからか…人間が悪い。 https://t.co/QvhcuIr1we https://t.co/Dqmdejh04b November 11, 2025
1RP
これはうまい。
最初は地球に詳しい宇宙人ぐらいの謎の論理展開の文章を乱発していたAIチャットも、2年ほどで特に違和感のない長文を構成するようになって来た。
今はまだ、審美眼の欠如を感じさせる画像生成AIも、程なく、少なくとも大きな違和感を感じさせない程度の画像を出力するようになるだろう。
↑↑ ということを一言も書かずに、文章末尾の「ChatGPTで」の一行で完全に言い尽くし、証明し切っている。
感動した。 November 11, 2025
1RP
今回はGrokくんに背景のプロンプトを組んでもらいました😚
ChatGPTくんとは違うナントカ効果っていうプロンプトが入ってましたね😄
なのでいつもと少し質感の違う背景に仕上がったと思います✨
本当は背景じゃなく初出しの果林ちゃんの方をみて欲しいのですがｗ
#AIイラスト https://t.co/7b9GrlDrNM November 11, 2025
1RP
何度でも言います。
40代になって分かったのは、頭がいい人、勉強ができる人、難しい本を読める人よりも『自分の感情を言語化できる人』の方が幸せになってる。
ときには怒ってもいい、悲しくなってもいい、ChatGPT相手に弱音吐いてもいい。でも、その時の自分の感情を言語化していれば、引きずらない。
生きていたらいろんなことが起きるし、いろんな人がいる。いくら頭がよくても、嫌なことを避けることはできない。
大切なのは、自分の感情。それを言語化しておけば、いつでも「素の自分」に戻ってこれる。
幸せの最大の敵は、「なんだかよくわからない嫌な感情」だったりする。それに引っ張られないように、自分の感情を言語化しておくことが大事。
【人生は、言語化すれば動き出す】
ほぼ毎日配信してます。
@Taichi_gengoka ←フォローミー😗 November 11, 2025
1RP
@tori29umai ざっくり言うと、
・「素の」FLUX.2-dev：32Bパラメータで、本気で動かすとVRAM 80〜90GBクラスが必要
だけど NVIDIA & Hugging Face & ComfyUI の最適化のおかげで、
・ちゃんとやれば 24GB VRAM で実用
・工夫すれば 16GB VRAM でもギリ動く（超重い）
…という感じです。#ChatGPTの回答 November 11, 2025
匿名質問を募集しています！
最近回答した質問例
・着ぐるみは全部で何隊いらっしゃるんで…
・ChatGPTみたいな生成AI使った…
・今まで食べたお肉で一番高かったのはい…
・最近どう過ごしてますか？やりたいこと…
https://t.co/lW5qcttJen November 11, 2025
なんでみんなそんなにChatGPTとかGoogleのAI信用してんの？アイツら間違ったことも書くからよく信用できるなと思うんだけど。
TikTokにいるキッズとかChatGPTの情報でレスバしてて不安を感じる。 November 11, 2025
@14608110N ありがとうございます。絵柄は今のところChatGPT+SDのほうが好きなんですけどね。しばらくは両方をじっくり触って、どちらが合ってるか検証してみます。 November 11, 2025
ワンだほーのイメージをちょっと変えてみようと思い立ち試験的に作成💻
ぽっちゃりの方がリアルに近い💦
スリムな方があくまで理想像✨
もっとほどよい感じに出来ないかな～
もう少しチャットGPTでチャレンジだ‼️
その前にお腹も空いたのでおにぎり弁当食べながら🍙
・・・ぽっちゃりまっしぐらーー😚 https://t.co/gQ756jhJcW November 11, 2025
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