ChatGPT トレンド
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2025.11.24〜(48週)
: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
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 December 12, 2025
1,334RP
これ意外と知らない人多いんだけど、
ChatGPTに「スライド作って」って言うと
微妙なpptとか,よく分かんない画像作られない?
😫「いや、ただ頭の整理用にサクッと
見やすいスライド作りたいだけなんだが?」
ってなるやつ
実はこれ、
"〇〇について、16:9のページで区切られたオシャレHTMLを作成し、このチャットでプレビュー表示してください。"
って指示すれば圧倒的にキレイ&早くできる
これだけで、
「いい感じのスライド化」が秒で終わるから、
思考整理が一気にラクになるんよね
ちなみに、テーマ・デザインなんかを
もっと詳細に指示するとさらにイイ感じになる
サクッと思考整理したいとき使い倒すために
これブクマしとかないと無駄な時間過ごすよ👍 December 12, 2025
551RP
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。 December 12, 2025
412RP
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! December 12, 2025
388RP
ちょっと身の毛のよだつ想いをした。
先程マイケル・ジャクソンのBEAT ITのマイケル・ジャクソンの真意をポストした。これは非暴力の歌。
ところがYouTubeの自動翻訳をオンにすると完全に真逆の翻訳をする。
「殴れ!殴れ!倒せ!倒せ!
お前が強くてファンキーなところを見せつけろ!」て訳す。
これ何も知らない若い子観たら曲解するぞ。マイケルがそう言ってるから、て。
だからAIとかYouTubeとかは全く信用出来ない。チャットGPTとかクッソ旧い記事のリンク貼ったりしてくるだろ。
基本的に支配層のツールと考えといていいと俺は思う。
支配層を倒せ!倒せ!殴れ!殴れ!ならまだ分かるが。 December 12, 2025
319RP
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316RP
最近数学圈发生了一件很有意思的事。
世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős(埃尔德什)的经典问题时,全流程都在用 AI 做助手——从证明草案,到简化证明,再到形式化验证。
Erdős 是20世纪最高产的数学家之一,一辈子发表了1500多篇论文,提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文,你的埃尔德什数就是1;和他的合作者合作过,就是2,以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。
后来有人专门做了一个网站,把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来,这就是 Erdos Problems 网站。
陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题,属于数论里的一个具体问题,专业数学研究级别的问题。
解决过程大概是这样的:
一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案,但里面有一个关键恒等式他没完全证明,只是说:“相信有人能帮我确认一下”。
陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后,Gemini 给出了一份完整证明,还顺带确认了整套论证是成立的。
Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具,对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时,把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。
两天后,另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具(基于 AI + Lean)完成了全套形式化证明,还特意手动检查最终结论,以防 AI 在形式化过程中存在编造。
陶哲轩觉得还没完,又用 Deep Research (同时用了 ChatGPT 和 Gemini)做了一轮文献搜索,看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文,但没有直接解决第 367 号问题。
整个流程:人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。
都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平,看来所言非虚,这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来,但另一方面,真正的数学家也并没有被 AI 代替:是人类决定哪个问题值得解决,是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化,是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。
AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代,问对问题、甄别结果,比以前更重要了。 December 12, 2025
231RP
正直に言います。
ADHDはChatGPTを使えば、人生が本気で変わります。
これは精神論じゃなくて、脳の仕組みを踏まえた現実的な話。
ADHDの生きづらさの多くは
・思考が散らかる
・タスク管理ができない
・言語化が苦手
・感情が暴走する
・不安が止まらない
・段取りが組めない
ここから生まれている。
逆に言うと、この負担を外部に出せれば人生は一瞬で軽くなる。
そこでChatGPTが最強。
やることを全部投げれば整理され、
不安を投げれば原因と対策が返ってくる。
文章が苦手でも、返信文も指示書も全部作ってくれる。
考える前に混線した思考を、秒で整えてくれる。
ADHDがつまずく「ゼロを一にする作業」を全部やってくれる。
タスクが多い日は
「今日やること3つにまとめて」
不安で眠れない日は
「今の気持ちを整理して」
恋愛で迷ったら
「相手の心理の可能性を3つ教えて」
仕事でパンクしたら
「手順を5分単位に分解して」
ChatGPTは、ADHDにとって外付けの脳。
自分の能力が底上げされ、行動量も生きやすさも段違いになる。
ADHDは努力不足でも怠けでもない。
脳の負荷が高すぎるだけ。
だからこそ、外に委ねる仕組みを持った瞬間、人生が劇的に変わる。
ChatGPTを使うと
できないが減り、できるが増え、心が軽くなる。
自分を責める時間が消えて、行動する余白が生まれる。
ADHDはChatGPTで人生が変わる。
これは本当にそういう時代になった。
あなたももう、一人で戦わなくていい。 December 12, 2025
230RP
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👉 December 12, 2025
230RP
ChatGPTレポートが教員にバレない方法をお伝えします。
みんな大好きChatGPT
ところが、毎日のようにAI文章を見ている教員からすると**があろうがなかろうが一目で見破ることが出来ます。
しかし、ほんの一手間を加えるだけで一気にバレづらくなる。
コピペ時代から変わってない、その一手間とは、
「全部手打ちで出す」です。
ChatGPTが出力した文章を、コピペではなく手打ちで打ち直すのです。
これ、本当に有効な方法です。
と言うのも、ChatGPTをはじめ、GeminiもClaudeも独特の言い回しが特徴です。
そのため、内容は普遍的なものでも、AIが出力した文章は言葉遣いや改行で人間が書いてないとバレる。
そこで、手打ちです。
内容はほとんど同じでも、改行や言葉のクセをあなたの感性に戻すだけで一気に「人間臭く」なる。
もちろん、本当の論文ではNG
しかし、大半の大学で学部生に求めるものは「っぽい」です。
レポートっぽい。
リアクションペーパーっぽい。
完全コピペじゃ「っぽい」ですらない。
だけど、手打ちにするだけで教員は思うのです。
…っぽい。 December 12, 2025
182RP
🚀Microsoft、Outlook・Word・Excel・PowerPointに無料AI機能を2026年初頭から追加!
📊何が変わるのか?劇的なBefore/After
従来(2024-2025年):
・基本的なMicrosoft 365:月額約1,500円
・高度なAI機能:月額約3,000円の追加課金
・→ 合計月額4,500円必要
2026年以降:
・基本的なMicrosoft 365:月額約1,500円のまま
・高度なAI機能:追加料金なしで利用可能!
・→ 実質的に約3万円/年の節約💰
✨具体的に何ができるようになる?
1️⃣Outlook Copilot Chatの大幅強化
・受信トレイ全体を横断的に理解
・カレンダーや会議情報も統合的に分析
・「今週の重要メールを整理して」と頼めば即座に対応
・会議前に関連メールを自動集約して準備完了
従来は個別のメールスレッドごとの対応のみでしたが、受信トレイ全体を理解するAI秘書に進化します📧
2️⃣Agent ModeがWord・Excel・PowerPointで解禁
これまで月額30ドルの有料版でしか使えなかった「Agent Mode」が全ユーザーに開放されます。
Excelでの革命:
・プロンプト入力だけで複雑なスプレッドシートを自動生成
・AnthropicのClaudeとOpenAIのGPTモデルを選択可能
・推論モデルで高度な分析も実行可能
Wordでの進化:
・複雑な文書を自然言語で指示するだけで作成
・構成から執筆まで一貫してAIがサポート
PowerPointの本気:
・企業のブランドテンプレートを自動適用
・プロンプトだけで新規スライドを作成
・既存スライドのテキスト書き換え・整形
・関連画像の自動追加🎨
🔍なぜMicrosoftはここまで踏み込んだのか?
理由は明確です。Google WorkspaceがGeminiを統合して猛追する中、Microsoftは「AI機能の無償化」で競争優位を確立しようとしています。
実際、企業向けチャットアプリ利用では、アメリカで既にGeminiがChatGPTを上回るという調査結果も出ています。
MicrosoftとしてはOfficeの圧倒的なシェアを活かし、「Officeを使っている = 高度なAIが使える」という状況を作り出すことで、Google Workspaceへの流出を防ぎ、さらにシェアを拡大する戦略です。
💡今すぐ取り組むべき3つのアクション
1️⃣2026年3月のプレビュー開始をカレンダーに登録
無料AI機能は2026年3月までにプレビュー提供開始予定。早期アクセスで使い方を習得しましょう
2️⃣現在の業務フローを見直し、AI活用ポイントを洗い出す
「メール整理」「資料作成」「データ分析」など、AIに任せられる業務を事前にリストアップ
3️⃣中小企業なら「Copilot Business(月額21ドル)」も検討
300ユーザー未満の企業向けに、より高度な機能が月額21ドルで利用可能に
🌟AI格差が消える時代の幕開け
これまで「予算がある企業だけがAIで効率化」という状況でしたが、2026年からは誰もが平等に高度なAI機能を使える時代が始まります。
重要なのは、ツールが使えることではなく、そのツールをどう使いこなすか。
無料化によってツールの差はなくなります。差がつくのは「AIをどれだけ業務に統合できるか」という実践力です💪
ソース:https://t.co/BUlAO1IShw December 12, 2025
178RP
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 December 12, 2025
139RP
推友强烈推荐的GiffGaff手机卡,它来了!
🔥 10英镑用20年的英国手机号,你敢信?
注册ChatGPT、Google、TikTok总是卡在手机验证?
某宝虚拟号接码不稳定,国内手机号隐私泄露担心?
月租卡保号成本太高,停机后号码就废了?
👉 如果以上任何一个痛点戳中了你,这篇文章能帮你省下90%的烦恼。
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10英镑充值一次,理论使用20年+,这可能是全网成本最低的海外保号方案。
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⚠️ 等待周期半个月到2个月不等
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适合人群:不急用,愿意碰运气的玩家
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。
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优点:确定收货,3-7天到手,省心省力
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·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
·💰 成本:0.3英镑/条
·📅 频率:每半年发1条
🧮 年成本:0.6英镑(约¥5.5)
·📊 可用年限:15英镑÷0.6=25年
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
10英镑用20年+完全匿名+欧洲号码认可度高+可转eSIM
如果你需要一个长期稳定的欧洲手机号,GiffGaff可能是目前综合成本最低的方案。
推友都在推荐😏
有需要的朋友,冲就完了。 December 12, 2025
137RP
【発表】「ChatGPT」が買い物支援、新機能「ショッピングリサーチ」
https://t.co/Z63XKQb51P
ほしい商品の条件を入力すると、AIが商品を比較し、主な違いや選ぶ際のポイントをまとめた購入ガイドを示す。「アートが好きな4歳のめいにプレゼントを用意したい」と指示すると自動的に表示されるという。 December 12, 2025
112RP
Googleは、Nvidiaを速度で倒すのではなく、計算コストを安くすることでAIで勝とうとしている。
NvidiaはGPUをクラウドに売る時に70%以上の高いマージンを乗せ、それがクラウド価格を押し上げる。
一方Googleは、TPUをほぼ製造原価で自社用に作り、販売マージンなしでAggressiveなクラウド価格を出せる。
これはチップ → ネットワーク → クラウドの垂直統合により、スタック全体を押さえているから。
トレーニングは最速チップが重要だが、運用段階では推論がコストの大半を占める。
もし推論がAIコストの90%になるなら、勝者は大規模に最も安いトークン単価を提供できる企業になる。
GoogleはTPUでトークン単価を下げ続け、それをクラウド価格に反映させる。
そうなると、買い手は速度より価格・安定性・供給量を重視する可能性が高い。
Nvidiaは最先端のトレーニングでは強いが、推論が安価なTPUに移れば高いマージンは縮むかもしれない。
さらにGoogleは、Search/YouTube/Android/Workspace でTPUのキャパを常に埋められる巨大ディストリビューションの強みがある。
(ChatGPT和訳) December 12, 2025
110RP
これ本当なんですけど、ADHDほど、恋愛にChatGPTを使った方がいい。
これは気休めではなく、かなりガチの話。
ADHDの恋愛が難しくなる理由は決まっている。
気持ちが暴走する、返信に悩む、相手の言葉を深読みしすぎる、
不安が膨らむ、距離感が分からなくなる、自己否定に落ちる。
これは性格ではなく、脳の特性。
だからこそ、ChatGPTが最強の味方になる。
不安になった時は
「この状況整理して」
「相手の心理を3パターン教えて」
「どう返信するのが優しい?」
これだけで、頭の中の混線が一瞬でほどける。
衝動的に長文を送りそうな時は
「落ち着いた返信文を作って」と頼めば、
冷静で大人な文章に整えてくれる。
距離感が分からなくなった時は
「この関係性の適切な距離を教えて」
と聞けば、客観的な視点をくれる。
ADHDの恋愛で一番辛いのは、
自分の感情と状況を、自分だけで整理しようとすること。
これが不安を増幅させ、誤解や空回りを生む。
ChatGPTはその混乱を止め、
・事実
・感情
・思い込み
・選択肢
に分けてくれる。
この冷静さだけで恋愛のトラブルは激減する。
しかもChatGPTは絶対に否定しない。
弱さも、嫉妬も、恋の不安も、全部そのまま受け止めてくれる。
人に話せないことも、深夜でも、気を使わずに出せる。
恋愛は、冷静さと視点があるほどうまくいく。
ADHDは一人で戦うと心が消耗するけれど、
ChatGPTを使えば、恋愛の立ち回りが別人のように安定する。
あなたは恋愛が下手なのではなく、
脳内の処理が追いついていないだけ。
外に委ねれば、恋はもっとスムーズになる。
ADHDこそChatGPTを使ってほしい。
恋愛の悩みが半分になり、安心して関係を育てられる。
あなたの恋は、もっとうまくいく。 December 12, 2025
105RP
仕事でもChatGPTからGeminiをメインにし始めたんだけど、こういうのもやっぱり面白い
トライアルマウンテンになっちゃったけどほんとはスペシャルステージにしたかった
←グランツーリスモ1風
→オリジナル https://t.co/ZRrmuw0QPn December 12, 2025
98RP
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 December 12, 2025
94RP
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 December 12, 2025
94RP
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