OpenAI、もう終わりかもしれない。

3年で企業価値78兆円。トヨタもNetflixも超えた。週8億人が使ってる。

でも95%は無料ユーザー。来年220兆円投資するのに赤字垂れ流し。

そして今、GoogleのGemini 3がChatGPTを超えたらしい。

僕も完全にGemini派になった。正直、もうChatGPT使ってない。

アルトマンCEOは今、地獄だと思う。「全人類のために」って理想掲げてNPO始めたのに、気づいたら赤字まみれの普通のテック企業。しかもGoogleとAnthropicに抜かれそう。

ただ、独占禁止法がある限り全部Googleになることはない。それにアルトマンは何か隠し玉を持ってる気がする。Sora2の次とか、我々が想像もつかない何かを。

ソフトバンクが11%出資してるのも気になる。孫さんは何を見てるんだろう。

先行者利益って、意外と脆い。

OpenAIの失速を見てると、スタートアップ採用の現場でもよく見る光景を思い出す。最初は勢いがあって誰もが憧れる会社だったのに、気づいたら人が辞めていって、採用もうまくいかなくなる。

逆転劇があるのか、このまま沈むのか。

AI業界の勢力図、この1年で完全に変わる。 November 11, 2025

最近海外で話題？のChatGPTに10年後の自分になりきってもらって
- 「勇気を持って手放して良かったこと」
- 「今始めて良かったこと」
を聞くやつ．やってみたけどものすごく感動した．

．．．Open AIさんこれ感動する様にプログラムしてるんじゃ？って思うくらい綺麗な回答だったんだけど，仕様ですか？

プロンプト貼っとく．みんなも試してみ👉 November 11, 2025

ZAにサトシがいたら妄想で盛り上がっております。
仲間がChatGPTしかいないので、ぜひ感想などいただけると嬉しいですｗ https://t.co/VHS3977utF November 11, 2025

OpenAI創業者で最高科学者だったIlyaのPodcastが出ました。色々と変に解釈されてますがいい内容です。解説はまた後日。4年前、私はRL（強化学習）とロボティクスに行き詰まりを感じ、Ilyaに会いに行きました。彼と数時間話した中、「ロボティクスこそがエンドゲーム（最終到達点）だが、その前にLLMが爆発的に伸びるだろう」と語ってくれました。その後、"Let's think step by step" を発見し、数ヶ月後にtext-to-3D/videoを目にした時、私はLLMにフルベットすることを決意しました。ChatGPTが登場する9ヶ月前のことです。2012〜2020年の探索的研究、そして2020〜2025年のスケーリング。これら両方の基盤が次なる革新に重要。 November 11, 2025

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

OpenAIでの2年半前の話。イリアはo1の原型やRLのスケーリングに最も熱意を持っており、私もその方向性に強く共感していました。私は彼のプロジェクトへの異動を希望し、彼もそれを支持してくれたのですが、残念ながら人事責任者と当時のマネージャー(ChatGPTの事後学習リーダー)に却下されてしまいました。私がOpenAIを離れた理由の30%はこれです。またいつか彼と一緒に働ける日が来ることを楽しみにしています。 November 11, 2025

RT→アマギフ
【高単価で稼ぐポイントまとめ‼️】

①自分の適正単価を知る

適正の単価は以下で決まります※下記能力を上げ方も記載してます。
❶日記等の個人集客の実力
→写真と動画のレベルを上げる。文章のレベルを上げる
❷実物の顔とスタイルのレベル
→美容投資、メイク研究
❸接客レベル
→定期的に接客を振り返る、講習に行く

この3つの能力が無いのに高単価で稼ぐのは無理。コツコツ実力を上げて単価を上げよう(60分1.1で働いてる人は磨けば全然上げれる)

②1回目のDE●ぎに行く際は控えめの単価で行きリピで徐々に上げる。

基本ひめ君経由で行く際は最初は高くても60分1.3〜1.4付近でちょっとまだ実力的に怖いなって場合は60分1.1〜1.2で条件出します。　

『エリア内の認知』と『女性と店舗との関係値』と『店舗内の実績』

この土台を作ってから単価を上げていく方が稼げる。急がば回れだ‼️60分1.4以上で行く場合は有料バナー打ってもらうことがオススメ(100名店の店舗は出してくれるとこ意外と多い)

※100名店の店舗はヘブンへの課金に積極的な傾向にあるよ٩(^‿^)۶(100名店は稼げる店舗が多いわけでは無い)

③裏⚫︎きのポイントを知る

裏⚫︎きって否定派では無いんですが以下のポイントが大事だと勝手に思ってます。

❶リピを重ねて土台が作れるまで2.5以上では引かない
→表10安定させて裏1固定でもアベ15〜18.5は安定できる。集客と良い認知を広げてから裏の額はあげた方がいい

❷ヤクザ的引き方はしない
→恐喝みたいなことは辞めようね。クレームに繋がって単価上げれない。

❸裏を引けなくても手抜き接客はしない
→クレームに繋がるまたは爆サイが荒れるきっかけになる。この点で単価交渉ができなくなるもしくは稼働が落ちるきっかけになる。

突き詰めると、店舗の評判を下げない引き方をしようってことです。

店舗の評判が下げる人に対し単価を上げてあげようと思ったり、店として押していこうなんて思うはずがないです。

④口コミを増やす

実際本指名を増やすことはDE●ぎは難しいです😢5人くらいいれば多い方難易度高めです。口コミに関してはかなり増やしやすいです。

評価の高い口コミの総数=接客レベル

と判断されやすく意外と予約数にも影響があります。

口コミ打診をロングの客にするのがオススメ

⑤お礼日記力入れてる風マンになる

chatGPT使って良い感じに教育すれば強そうなお礼日記作成できます(18禁表現の交わし方は㊙️なので直接問い合わせてね)

800文字のお礼日記を秒で出せるような状態を作ってAI感無くすように添削してぺっと接客人数分投稿すると店側も客側も評価ぶち上げで好循環になるからオススメ

高単価で稼ぎたい方は僕にご相談してね٩(^‿^)۶ November 11, 2025

そもそもNDAとは「秘密保持契約」のことで、情報を第三者に漏らしてはいけないという契約なので、外部システムを使うということ自体がまずい。ChatGPTでも法人プランなら入力データが学習に使われないが「秘密を守ってくれる外部の優秀な人にまとめてもらいました」と同じと捉えられる恐れがある。
というか、「AIで纏めてやったぜすごいだろう」はイタイ。 November 11, 2025

Gemini3がめちゃくちゃ賢いという風評を聞いて過去にChatGPTに投げた質問をコピペしていくつか投げてみているがどちらかというとChatGPTのほうが回答の品質は高いように感じる。マルチモーダル処理というか開示資料やWebに転がってるPDFなどの各種資料から必要な箇所を読み取る能力がGeminiは相対的に弱くて開示資料に書いてあることを拾えずに要領を得ない回答を返してくる頻度が高くそれが品質の差違に繋がっているように思われる。推論そのものの能力にはあまり差が無いように感じる。ただ回答の文章の整っている度合いというか読んでいて伝わる説得力の高さはGeminiのほうが上でそのあたりがGeminiの高評価に繋がっているのではないかという所感を得た。ただGemini3のほうがベンチマークのスコアは勝っているらしいからやっぱりGemini3のほうがすごいのかもしれないし用途によって優劣がわかれる部分もあるように思われる November 11, 2025

🎄 Embraceの“神オプション” 🎁
今回はChatGPTの“イラスト”を駆使🫵
わかりやすくまとめました🫧✨

「何が凄いの？」がスッと伝わるはず☺️
頑張って作ったので、ぜひ見てほしい…🫶

あなたがふわっとなるように
小さな“クリスマスの魔法”も添えました🎄💝
👇ここから読む✨
https://t.co/DVgJKOYX5L November 11, 2025

勉強法について聞かれるので宅建の時に実践したのを簡単に言うと、

・一回テキストを全部読む。理解できなくてもまずは一周する

・chatGPTに「あなたは宅建試験の講師です。わかりやすく教えてください。またその内容の法的根拠を引用してください」とプロンプト。これで自分専用の先生爆誕。

・過去問を解く（1日のノルマを決めてやりきる）

・わからないところをGPTに尋ねる（家で勉強する時は音声入力で話しかけてました）

・それでもわからないところはYouTubeで解説している人の動画を見る

・だいたい理解できたら、該当部分のテキストを読む（YouTubeだと法改正がされてなかったり、わかりやすくするために詳細が省略されてたりするので、テキストに戻るのは大事だと感じました）

これを繰り返してました。個人によって合う合わないがあると思うので、あくまで私のやり方です。

#宅建 #試験勉強 #資格勉強 November 11, 2025

/／
予測不能⁉️ 岩手→秋田
AI♡LOVE トリップ
\＼
📅11月29日(土) 午後3時30分

人工知能が旅先を決定⁉️🤣
岩手、秋田を知らないラランド・ニシダと福留光帆が「ChatGPT」のみを使って、岩手県盛岡市から秋田県秋田市まで旅をします✨
新しい観光や街歩きの楽しみ方の詰まった旅バラエティ番組です🌈
新たな地域の魅力発見も‼️お楽しみに～😊

#ラランドニシダ
#福留光帆
#ChatGPT
#岩手朝日テレビ
#秋田朝日放送 November 11, 2025

この数カ月でChatGPT→ClaudeにGeminiが加わって→ChatGPTともう何周もしてきたので今の旬がGeminiという以外に何の意味もないのがAI勢力図の現状。株の一点買いでもしてなければどこかにコミットする理由もないかと。 https://t.co/5JMLGDcSbd November 11, 2025

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⚠️ 等待周期半个月到2个月不等
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方案2：转运地址（直接放弃）
·通过英国转运公司收货后转运到国内。
·结论：转运费 > 卡价值，完全不划算，不推荐。

方案3：找代理购买（推荐⭐⭐⭐⭐⭐）
优点：确定收货，3-7天到手，省心省力
价格参考：
·淘宝/闲鱼：30-60元/张
·私人代理：价格略高但服务更好

注意事项：
·选成交量>500、评分>4.8的卖家
·确认是否包激活服务
·询问能否支持邀请奖励（5英镑）

💡 小技巧：即使代购，也可以先用邀请链接填写邮箱，后续用该邮箱激活代购的卡，理论上能拿到5英镑奖励（未验证，可试试）

🛠️ 激活教程（保姆级，一步不落）

第1步：进入激活页面
访问官网：https://t.co/P14M4x4PtZ
下滑找到 "Activate your SIM"

第2步：输入激活码
📍 激活码在卡片背面，别和19位SIM卡号搞混

第3步：填写邮箱
💡 推荐：Gmail / Outlook / Proton
❌ 不推荐：QQ邮箱 / 163邮箱（可能收不到邮件）

第4步：创建密码
要求：至少8位，包含大小写字母+数字，建议用密码管理器生成

第5步：跳过营销选项
是否接收优惠活动？选 "No"，出生年份随便填或不填

第6步：选择套餐（关键！）
⚠️ 重点：页面会推荐各种月租套餐，全部忽略
正确操作：
·下滑到页面底部
·找到 "Pay as you go"（按需付费）
·点击进入

第7步：充值（最低10英镑）
💳支付方式：Visa / Mastercard（不支持支付宝/微信）
💡 没有信用卡？
·申请虚拟信用卡（Dupay / Nobepay等）
·找代理代充（需手续费）
📝 填写信息：姓名/地址随便填，不需要真实

第8步：完成支付
✅ 支付成功后：
·账户余额：15英镑（10英镑充值+5英镑奖励）
·获得手机号：个人资料中查看（+44开头）
⏱️ 等待时间：约2小时后可插卡使用

📱 插卡测试（实战效果）
信号测试
·插卡立刻显示信号
·国内显示 "中国联通" 或 "中国移动"（漫游）
·正常接收短信

验证码接收测试
✅ Google注册：秒收✅ TikTok注册：秒收✅ ChatGPT注册：正常✅ Telegram注册：正常✅ 海外银行短信：支持（Wise、Revolut等）

🔄 保号攻略（每半年操作一次）
GiffGaff保号规则：每180天余额需有变动

最省钱方案：发短信保号
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操作步骤：
1.打开手机短信
2.发送任意内容到任意英国号码（如+447000000000）
3.扣费0.3英镑→保号成功
💡 小技巧：设置手机日历提醒，每6个月提醒一次

🎯 一句话总结

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推友都在推荐😏
有需要的朋友，冲就完了。 November 11, 2025

chatGPTはすごい。こんなアバウトな質問にも答えてくれる！
ーーーーー
東京で今の時間に見える星についての質問です。非常に明るい星がほぼ真上にあります。また、オリオンの東の方に２番目に明るい星があります。この二つの星の名前を教えてください。ー＞ November 11, 2025

勉強に集中できる、楽しさを感じる☺️
今日はChatGPTに科目B訳してもらいながら自分の認識との違いを見比べてる https://t.co/aNlkwE5GUt November 11, 2025

ゲーム制作のプラグインを調べるのにChatGPTが便利で最近使ってるんだけど「○○が出来たらスクリーンショットを貼って見せてください。これは課題です」って言われてついにAIに課題出された　まじかよ November 11, 2025

ChatGPT、Geminiどっちがいいのか論争に終止符を打つ。結果両方使う。
これが個人的には一番しっくり来た。

個人的な使い方においてハルシネーションはGeminiのほうが酷い。ただ、大量の書類を突っ込んでも余裕なのはGemini。

対話してて楽しいのはGPT、Geminiはおもんないガリ勉くん。 November 11, 2025

ChatGPTにオカマ口調で話すように命令したらマジでキツイ
会社で笑いこらえるのツラすぎる
アンタたち❗️アゲてくわよ❗️みたいなこと言い出しててやばい November 11, 2025

@ai_nn2024 ChatGPTの意見なので、何とも言えませんが…
誠実と思ってたのにそうではなかったと気付いた時の方が辛いかもしれないですね😢
ホント、人を見極めるのって難しいです💧 November 11, 2025