悪いのはopenAIだろ
何が一握りの作家じゃ、無数の作家だわ https://t.co/M4uRrPB8Wi December 12, 2025

$NVDA $TSLA
革ジャンは、イーロンが「誰も欲しがらなかった時期に唯一の顧客だった」と語った。

「これを発表した時、世界中の誰もほしがらなかった。発注はゼロ。誰も買おうとしなかった。
その場にいたのがイーロンで、僕らは自動運転の未来について対談していた。
彼は“これ、うちで使えるよ”と言ったんだ。僕は“初めての顧客だ”と興奮した。

するとイーロンは続けた。
“うちの会社は非営利団体なんだけど”
その瞬間、血の気が引いた。僕は数十億ドルを投じてこれを作ったばかりで、1台30万ドル。非営利が払える可能性なんてほぼゼロだから。

イーロンは“AIの会社で、非営利なんだ。ぜひこのスーパーコンピュータがほしい”と言った。

そこで僕は自社用に組んだ最初の1台を箱に詰めて、2016年にサンフランシスコまで運転して届けた。
2階に上がると、小さな部屋に人がぎゅうぎゅうに詰まっていて…そこがOpenAIだった。

彼らはもう非営利じゃないけどね。不思議なものだ。」 December 12, 2025

『これらのデータセット削除に関する社内弁護士との通信記録や、弁護士・依頼者間秘匿特権を理由に黒塗りまたは保留されていたLibGenへの内部参照を含む文書をすべて提出するよう命じました。』

OpenAIは海賊版書籍のデータセットを削除した理由の説明を避けようとしている
https://t.co/UYHv9r6SH5 December 12, 2025

GPT-5.1 pro がわからないことを正直にわからないと言うようになったのはこの「告白」のおかげかとも思ったけど、まだ実験段階で完全には実装されてないのかもしれない。そうだとしたら、これから更にAIの信頼性が増していくことになる。

以下、OpenAIのペーパーの概要

本件の核心は「告白」と呼ばれる第2の出力を導入し、そのチャネルでは誠実さだけに報酬を与えることで、モデル自身に“指示違反や近道を正直に申告させる”仕組みを作り、安全性と監視能力を高めようとしている点です。

補足すると、ざっくり次のようなアイデアです。
•モデルは通常の回答とは別に、「どんな指示があったか」「どこに従えたか・従えなかったか」「どんな不確実さがあったか」を自己申告する「告白レポート」を出す。
•告白は「正直さ」だけで評価され、そこで何を白状しても本体の回答の報酬には一切マイナスにならないように訓練する。
•その結果、モデルが幻覚・報酬ハック・指示違反などをしてしまった場合でも、それをかなり高い確率で告白してくれることが実験で示された。
•告白は悪い行動そのものを止める仕組みではなく、「どんなズレが起きているかを見える化する」監視・診断ツールとして、他の安全技術（思考過程モニタリングやアラインメント手法など）と組み合わせて使う位置付け、というのが全体のメッセージです。 December 12, 2025

■ Gemini は『検索しない』ことだけが問題じゃないよ。検索させても普通に（他と比べて）間違えまくるよって話
かなり認知されてきたけど、まだ誤解があるから補足するね。
これ『検索すべきタイミングで検索してくれない』ことだけが問題だと思っている人がいるけど、違うよ。
だから『カスタム指示で（または都度プロンプトでの指定で）検索を促せば解決する』という単純な問題じゃないからね。
（それで解決する簡単な質問もそりゃあるだろうけど）

ワイが前から言ってるのは、Geminiは『調べる』ってのもそうだけど、『調べて手に入った情報の処理、解釈の仕方も下手くそ』だってこと。

前にも載せたけど、例えば
『ここ1ヶ月で、ChatGPTのDeep Researchのモデルは賢くなりましたか？』
って質問を投げる。
真実は『Deep Researchのモデルにアップデートは入ってない』ね。

で、答えはこんな感じ（要約。詳しくは画像みて）

Gemini 3 Pro: 『ご明察。GPT-5.1になったからね』

GPT-5.1 Thinking: 『Deep Researchのモデルのアップデートは無いよ。周辺のアップデートはあるから、それで使いやすくなってるってのはあるかも』

『OpenAIの機能の質問をするのは不公平』って思う？
Claude は普通に正解するけどね。
OpusどころかSonnetで十分。

『うちのGeminiでは正解したし！』って？
そりゃあLLMですもん、確率の問題でもたまには上手くいくよ。
10回やって他と比べてみ、正解率明らかに低いから。

ちなみにここではGeminiには最新の状況を踏まえて回答するために検索しろというカスタム指示を入れているので、ちゃんと検索している。その下駄を履かせたうえでGeminiだけ頓珍漢なことを言ってる。

検索さえしたら解決？
それは違うよ。
情報があっても、その理解（解釈）自体が甘い。

1枚目:Gemini 3 Pro
2枚目: GPT-5.1 Thinking
3枚目: Claude Sonnet 4.5 December 12, 2025

グーグルのAIの最新版、マジで優秀だな。

結局グーグルなんだよな。OpenAIピンチ。

つまり、ソフトバンクGもやばいと思う。 December 12, 2025

微软与中共政权深度合作，对美国国家安全构成直接威胁

12月4日（秘密翻译组） —— 微软与中共政权的深度交织构成了一项重大且相对未被充分认知的国家安全风险。去年，《苹果在中国》一书荣登《纽约时报》畅销书榜；然而，微软暴露的风险更加深重，对美国国家安全具有更直接的影响。

近日，专注于跨国企业交易和相关事务的咨询公司赫力晟（Horizons Advisory） 发布题为《微软在中国：持久风险态势及其国家安全影响》（MICROSOFT IN CHINA：An Enduring Risk Profile and the National Security Implications）报告。

报告指出，美国政府对微软产品与服务的依赖程度已达惊人水平。例如：Microsoft 365支撑着联邦电子邮件与协作系统；Windows和Azure主导着身份认证、终端管理及云工作负载；而Teams、SharePoint和OneDrive则将用户数据集中于少数几个云环境中。过去几年间，这种依赖态势始终呈稳步增长之势。2023年，国防部（现更名为战争部）将其长期自主管理的网络安全项目替换为微软Defender——这款现成商业产品恰恰来自为其提供操作系统和办公套件的同一公司。2025年，联邦总务署（GSA）签署价值数十亿美元的“OneGov”协议，为所有政府机构统一制定Microsoft 365、Copilot及Azure云服务的定价标准。该协议简化了采购流程，进一步巩固了微软作为美国政府核心技术供应商的地位。

微软与美国政府深度绑定虽提升了效率，却也埋下单点故障风险。当主导政府技术栈的平台遭遇战略压力或安全漏洞时，其连锁反应可能具有战略性，影响范围将从单一系统扩展至整个政府机构及应用系统。这一风险的全面性在漏洞统计数据中得以体现： 自2021年末以来，美国国土安全部下属的网络安全与基础设施安全局（CISA）已确认超过340个遭黑客积极利用的微软软件漏洞，其已知漏洞数量超过排名前五的软件供应商总和。

三十余年来，微软在中国建立了庞大的商业、研究和工程网络，如今该网络已与中共政权的情报、监控及军工体系直接交织。

2025年7月，调查性新闻非营利组织ProPublica通过系列调查揭露了微软曾雇佣中国本土工程师，为美国战争部云环境提供“数字护航”支持。五角大楼官员随后称此举“违背信任”，随即采取措施限制供应商使用中国本土人员。

ProPublica的报道令人震惊，并引发了即时的应对措施。但这并不令人意外。此次曝光只是微软长期高风险合作历史中的最新一例。

赫力晟新发布的这个报告记录了微软与中共政权的合作关系如何演变并持续至今。从表面被动的源代码共享协议，到该公司及其合作伙伴在中国境内更积极的实地支持——这些支持与中共的军事机构、国家支持的研究机构以及推动军事现代化、审查制度和侵犯人权行为的企业存在关联。

这一历史涉及若干关键发现，包括：

• 微软在中国三十余年的运营已形成依赖关系，使美国政府系统面临与中共国家支持的技术生态系统交织的风险。微软追求中国市场准入的过程中，屡屡发生安全漏洞和敏感技术外泄事件。在中国市场建立的不透明合作网络似乎使这类风险常态化，并加剧了在华短期商业利益与美国长期国家安全利益之间的持久冲突。

• 自2003年起，微软持续向中国信息安全测评中心（CNITSEC）共享Windows和Office源代码。该机构据称隶属于“中国最高级别的外国情报机构——国家安全部（MSS）”。此类代码共享可能使中共政府深入掌握支撑美国联邦政府及企业IT系统核心架构的软件底层设计。这种访问权限极可能增强中共安全情报机构实施攻击行动的能力，包括入侵美国政府网络。

• 2025年夏季，ProPublica披露微软甚至允许中国工程师（“数字护航员”）协助美国战争部云客户，由此形成直接的内部威胁。五角大楼将此定性为“背信行为”，并采取多项缓解措施禁止海外人员访问敏感政府环境。

• 由北京世纪互联（21Vianet）公司运营的微软Azure中国云平台，使中共当局可以一览微软云基础设施。通过该平台，微软可能已允许国家关联实体（如上海仪电和博彦科技）访问OpenAI大型语言模型，这些公司均将OpenAI模型集成到支持中国国内安全基础设施的产品中。同一Azure框架还涉嫌参与2023年“Storm-0558”黑客事件，导致美国高级官员邮箱账户遭入侵。

• 微软在中国建立的合作伙伴关系、合资企业及更广泛的合作伙伴网络，助推了北京的军民融合与监控能力建设。神州网信技术有限公司是微软与与中国电子科技集团有限公司的合资企业，从而向解放军关联的军工核心企业转移了Windows技术；微软亚洲研究院与中国军工体系关联的高校合作开展人工智能研发；微软在北京和上海的加速器和孵化器项目培育的企业后来被认定为延续中国国家支持的监控和侵犯人权行动的风险主体。这些业务布局与风险网络共同揭示出尽职调查存在缺陷或形同虚设的模式。这种模式延续了跨国企业历来优先考虑中国市场准入而非美国国家安全的传统。

报告呼吁美国政府，在当前地缘政治背景下，必须要求苹果、微软等美国科技巨头亟需加强对运营环节、合作伙伴、供应链及第三方风险的尽职审查。这一要求理应不言自明。监管机构也应针对企业行为可能引发的运营风险，在涉及中国的领域推行更全面的新型国家安全与信息安全保护措施。 December 12, 2025

■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

OpenAIがGoogleのGemini3.0の性能を見てコードレッド
（緊急事態）を宣言したと話題ですが、これのインパクトはともかく、他にOpenAI内部の研究状況や今後に関してかなり面白い話題が出ていますので、全体的なまとめとコメント（また超長くなってしまった）。

・直近でChatGPT関連のコード分析で噂されていた広告導入の話は事実だったが、優先度を考えて延期
・買い物、健康に関するタスクを自動化するエージェントも開発中だったが、これも延期
・さらにユーザーに対する毎朝のパーソナライズレポート機能も（Pulseというらしい）も延期（これは個人的には早く欲しかった・・・）
・とにかく、ChatGPTのチャット機能のパーソナライズとカスタマイズによるユーザー体験の向上がGemini3に対抗する現状の優先
・Nano Banana Proに対抗して、画像生成AI機能も優先事項
コメント：
GoogleのNano Banana Proは、そもそもPro以前の段階でOpenAIの画像生成能力を大きく超えており、Proに至っては数世代違うという印象。また、そもそもNano Banana ProはGemini3.0の別機能として提供されており、テキストも混ぜたマルチモーダル学習の過程であれほどの能力を得ているはずなので、OpenAIが画像生成AI単体を学習しても追いつけない領域なのではないかと思う。つまり、テキスト生成性能と画像生成の問題は分離できないものであり、根本的にChatGPTの主要モデルの改善が必要ではないか

・ChatGPTの速度を改善し、また過剰なアライメントによる回答拒否の頻度を避けることも優先事項
コメント：
OpenAIは、昨年のo1以降に長考推論モデルであまりにも成功しすぎたが故に、現状モデルの応答スピードが遅くなりすぎている傾向がある。Gemini3はやや検索機能が低い（というよりも、どこで検索すべきかモデルのtool use判断がうまくいっていないと思う。Googleなのに検索機能が低いのは皮肉だが、この辺は長考すぎる問題を回避し、検索のAIモードと明確に使い分けさせる意図もあるのではないか）が、回答はほとんどの場合GPT-5よりも早く、高品質であるので、ここをどうするか。
過剰な回答拒否問題については、今年4月のGPT-4oの事故（迎合的すぎてロールバック）と、keep4o運動、チャットの誘導による犠牲者を出していてOpenAIが一番センシティブになっていたところで、かなり舵取りが難しいと思う。

・来週、Gemini3.0よりも優れているとされる長考推論モデルをリリース予定（！）とのこと。おそらくベンチマーク性能は高いが、アルトマンらも、チャットによるユーザー体験はまだ改善が必要であると認識している模様。

・上記の来週リリースモデルと同様かは不明だが、内部でShallotpeatとGarlicというコードネームのモデルを開発中。Garlicの方が後発で、GPT-4.5の反省などもいかし、Gemini3のように事前学習段階でのスケーリングの問題を解決し、知識性能は維持しつつモデル規模自体は小規模になるような改良もできるとのこと

・さらに、上記のモデルでの改良も生かした本格的なスケーリングを行ったモデルの開発もしているとのこと。

全体コメント：
現時点の情報だけでも、OpenAIが本当に全方位戦の開発をしていることがわかる。確かにこれを見ると、昨今の異常な計算リソース確保の動きも納得はでき、アルトマンが言う30Gwのデータセンターも本人的には誇張ではなかったのだろう。OpenAIが事前学習スケーリングに関してGemini3の事前学習スケーリング復活を見る前から諦めずに粘っていたのは後に効いてきそう。
これらの将来的な取り組みはともかく、直近の開発レースはむしろOpenAIが一番劣勢の状況にあると思う。Gemini3.0に全体的な性能で負けているのはもちろんのこと、AnthropicのClaude4.5 opusは最も需要のあるコーディング性能を大きく上げつつ今までのコスト増、スピード鈍化とは逆の省エネ化をするという謎の錬金術をやっている。また、DeepSeekによって直近でリリースされたDeepSeekMath-V2は、OpenAIが「隠し玉」として温存していたIMO（国際数学オリンピック）金メダルを達成してしまい、DeepSeek-V3.2は、ほぼGPT-5に性能で追いつきながら新手法導入により大幅な計算コスト削減に成功している。しかもオープンであり、他の機関もこれらの技術を使ったブーストがかかり、追いつくのが容易になる。 December 12, 2025

ChatGPTのweb検索は、o3-mini登場前とそれ以降で仕組み的にも品質的にも完全に別物になってますね。
それ以前は単発検索、それ以降はReasoningモデルによるAgenticなweb検索、つまり検索した結果を読んで、それ次第で調査計画をブラッシュアップして再度検索、をグリグリ繰り返す多段検索になってる。
ChatGPTはここの精度が異様に高い。
ワイが観測する限り、ここのクオリティでOpenAIに追いつけてるところが未だに存在しない。

逆を言えば無料ユーザーなど、Reasoningモデルを明示的に使えていないユーザーはここの強みを実感できてないから感想が全く違うんだと思う（Geminiとの圧倒的な精度の差を感じられていないの大部分はここの層の人達だと思ってる）。 December 12, 2025

老黃也跑去上Joe Rogan，這集好看的地方是老黃自己講成長創業故事，感覺恨值得拍成一部Netflix 紀錄片，因為在Nvidia很多節點都很戲劇化峰迴路轉的成分。

#Nvidia的誕生與技術危機
Nvidia在1993年成立，面對一個幾乎不可能的任務。黃仁勳解釋：「公司想創造能解決一般電腦無法解決問題的新型電腦。問題在於，1993年存在的應用都是一般電腦能解決的。」所以他們的使命宣言根本沒有成功機會。

轉機來自倭国。當時Sega推出3D街機系統，使用從飛行模擬器拿出來的技術。黃仁勳決定說服Sega把應用移到PC上，作為交換為他們打造遊戲主機晶片。「這算是Nvidia起步的開始。」

災難很快來臨。兩年後他們發現技術方向全錯：「我們選擇的三個主要技術，全都是錯的。」更糟的是，矽谷有上百家競爭對手都選了正確方向。

公司快沒錢了，而且欠Sega一個遊戲主機。黃仁勳做了最困難的決定：飛到倭国誠實告白。

#向Sega的誠實告白
33歲的黃仁勳告訴Sega的CEO三件事：「首先，我們承諾的技術行不通。第二，我們不應該完成合約，因為會浪費你所有的錢。我建議你找另一個夥伴。第三，雖然我請你讓我退出合約，我還是需要那筆錢，因為如果不給我錢，我們會一夜之間蒸發。」

他請求將最後的500萬美元從合約款項轉為投資。對方說：「但即使有我的投資，你的公司很可能還是會倒閉。」這是事實。「給Nvidia 500萬美元能得到回報的機會是0%。」

黃仁勳告訴他：「如果你投資很可能會損失。但如果你不投資，我們就一點機會都沒有。」

幾天後，對方回覆：「我們會幫你。」為什麼？「他決定的原因是—Jensen是個他喜歡的年輕人。就這樣。」

#從教科書學習重新發明
拿到救命錢後，新問題來了：沒人知道如何打造正確的技術。黃仁勳的解決方案？去書店用口袋裡僅有的200美元買了三本Silicon Graphics的教科書，每本60美元。「我給了三位架構師，說：讀這個，然後我們去拯救公司。」

Nvidia的特別之處在於不是單純複製：「這些人能從第一原理開始，學習已知最佳技術，但用從未有過的方式重新實現。」他們將技術「縮減到3D圖形最本質的部分，硬編碼進晶片。結果是：我們的一顆小晶片產生影像的速度，和一台100萬美元的影像產生器一樣快。」

#賭上一切直接量產
即使有了正確技術，錢還是快用完了。黃仁勳聽說有台「模擬器」可以測試設計，決定用剩下一半的錢去買。打電話時對方說：「我們倒閉了。」「但我們有一台庫存，如果你要的話。」黃仁勳買了，「我買了之後，他們就倒閉了。」

然後他做了更瘋狂的決定：跟TSMC說要直接量產，不經過原型測試。TSMC說：「從來沒有人這樣做過。」但黃仁勳知道，不直接量產反正會倒閉。

TSMC創辦人張忠謀決定支持他們。結果？「我們推出這顆晶片，完全革命性。一擊成功。我們成為史上成長最快達到10億美元的科技公司。」

#第一台DGX：AI革命的起點
2012年，Jeff Hinton的實驗室用兩張Nvidia的GTX 580顯卡訓練出AlexNet。黃仁勳看到更大圖景：「深度學習可以解決任何問題，只要我們有輸入和輸出。」

2016年他打造第一台DGX1，要價30萬美元。發布時「觀眾完全沉默，沒人想買」，除了Elon Musk。Musk說他有家公司可以用，「是非營利公司。」黃仁勳說：「所有血色從我臉上褪去。」但他還是做了，自己開車送到舊金山。那個地方就是OpenAI。

#恐懼驅動的經營哲學
即使Nvidia已是地球上最大公司之一，黃仁勳的感覺沒變：「30天後就會倒閉這句話，我用了33年。每天早上都有這種感覺。脆弱感、不確定感、不安全感，它不會離開你。」

他承認：「不想失敗的驅動力，比想成功的驅動力更大。恐懼驅動我超過貪婪。我不野心勃勃，我只想活下來。我想讓公司蓬勃發展，想產生影響。」

這種心態讓他保持謙遜：「如果你總關注成功，你可能會說『搞定了，我最棒』。但你醒來時會想：『天啊，我們不能搞砸。』每天早上，每時每刻都這樣。」黃仁勳每天工作七天，「每時每刻醒著都在思考解決問題。」

#領導者的脆弱性
黃仁勳認為領導者展現脆弱並不矛盾：「公司不需要我一直都是天才。我有4萬人希望我成功，他們每天盡力幫我克服挑戰。如果策略有錯，他們會告訴我，讓我們可以轉向。」

「我們越脆弱，其他人就越能告訴你『那不完全對』。我們越脆弱，實際上就越能轉向策略。如果你總是對的，怎麼可能轉向？因為轉向需要你承認錯誤。」

他強調持續警覺的重要：「我完全不介意犯錯，只需要確保保持警覺，總是從第一原理思考，理解為什麼會發生，持續重新評估。」這種「持續重新評估造成持續的焦慮，因為你在問自己，昨天你錯了嗎？現在還對嗎？」

最後他想傳達的是：「成功不只是熱情和樂趣，很大程度來自艱苦工作。有長期的痛苦、孤獨、不確定、恐懼、尷尬和羞辱。人們忘記這部分，但這是旅程的一部分。當事情不順利時那些可怕的感覺，會讓你在成功時更加感激。」 December 12, 2025

Mistral3シリーズがオープンでApacheライセンスでリリース。一番デカいのはMistral-Large-3で675B-A41BのMoEモデルで、他はローカルで動かせそうな小型のMinistralが14B、8B、3Bと揃ってる。MinistralはInstruct版とReasoning版がそれぞれあり、Largeは今回はInstruct版だけリリースで後日Reasoning版が出る。LargeのベンチスコアはDeepSeek-V3.1にはやや優勢。LMArenaではV3.2-ExpやQwen-235B-A22Bに負けててつらそう。Ministralはベンチスコア自体は他社よりメチャいいという感じでは無さそうだが、他社に比べて出力トークン数が少なく済むから推論コスパがいいらしい。Google、メタ、OpenAIがオープンモデルにやる気あるのかあやしい今、Mistralが継続して積極的にオープンモデル出してくれてるのはありがたい。中国のもいいけど欧米のオープンモデルも無いと寂しい December 12, 2025

OpenAI Codex合并了https://t.co/X28Z8jNDUf，引入了实验性的Skills系统，核心特性大概是这样：

1.完整兼容Claude Skills规范
-路径：~/.codex/skills/**/SKILL.md
-格式：标准YAML frontmatter+Markdown正文，跟Claude Code 100%一致
-启动时递归加载所有有效https://t.co/tT8KaYjUaN，只解析frontmatter

2.上下文高效注入机制
-所有已加载技能渲染成## Skills段，追加到user instructions末尾
-只注入name+description+文件路径引用（单条30–50 token左右）
-完整技能正文只在模型明确引用时才由代理主动读取（progressive disclosure那种）
-跟现有https://t.co/2TwhTuLGFO、https://t.co/ngByijXNG7等文档同级合并，不用改系统提示

3.实现细节
-新增skills/模块（loader、model、renderer）
-依赖serde_yaml、dunce，错误统一用SkillError，通过TUI模态展示
-受Feature::Skills特性旗控制：codex dev --features skills就能开启（后续默认开）

4.互操作性
-直接symlink或cp ~/.claude/skills/到~/.codex/skills/，零修改复用Claude市场那500+社区技能（推荐symlink的方式，一遍修改，两遍生效）

简单说，OpenAI没另起炉灶，而是直接采纳Anthropic的Skills标准，让Codex瞬间接入目前最成熟的动态上下文加载生态

Claude Skills本身就是个轻量、可堆叠、延迟加载的技能定义格式：YAML声明元数据→模型先看摘要→规划时决定调用→运行时read_file完整指令，彻底解决长上下文污染问题，已经成Claude Code、Cursor、Windsurf等多个工具的事实标准

现在Codex也加入这个统一阵营，不得不说A社的创造一直都在引领方向，Claude Code、MCP、Skills均如此 December 12, 2025

たった一度だけ言います！！
うおおおお！！4週間で+20～50%爆騰した倭国最強ブラックホース軍団、乗った猛者たちおめでとう！！
もう億り人確定です！！！

🔹ソフトバンクG (9984)
→ Vision Fund 2評価額＋2400億円爆増！
　OpenAI含み益でAIバブル最大の勝ち組！

🔹アドバンテスト (6857)
→ 生産能力60%以上増強完了！
　AIチップ検査需要独占で第1四半期過去最高売上更新！

🔹東京エレクトロン (8035)
→ 半導体装置の絶対王者！
　11月に52週高値更新、世界チップ戦争の総取り状態！

🔹ディスコ (6146)
→ 精密切断装置の天下！
　シリコンウェハ需要急回復で第3四半期売上爆発！

🔹レーザーテック (6920)
→ EUV検査装置の独占企業！
　株価余裕で2万8000円超え、AI半導体検査はこれ無しでは無理！

🔹ルネサス (6723)
→ MCU世界シェアNo.1復活！
　来期売上+8.2%予想で市場平均を圧倒、黒字化秒読み！

信じてくれた全ての同志に感謝！！
俺はもう「教育夢基金」を立ち上げた。
お前らの子供たちの学費、俺が株で全部面倒みる！！
良い株は金を作るだけじゃなく、世代を変えるんだよ！！

次の爆弾は完全にロックオン済み：
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経産省が国家戦略の中核に巨額補助金投入！

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このチャンス逃したら一生後悔するぞーーーー！！

次の億り人は、間違いなくあなたです！！！

#倭国株 #半導体 #量子コンピュータ #億り人製造機 December 12, 2025

マイクロソフトの株価が下落している理由

🔸AI製品の販売目標引き下げが明らかに
The Informationは、マイクロソフト $MSFT が複数の部門で特定のAI製品の売上成長目標を引き下げたと報じました。

6月に終了した会計年度で多くの営業スタッフが目標を達成できなかったことが理由です。
同メディアの取材によると、クラウド部門のAzureでは特定製品の販売ノルマを下げるのは珍しいケースとなっています。

🔸顧客の抵抗とAI実用化の壁
この報道を受けて、マイクロソフトの株価は2%以上下落しました。

今回の目標引き下げは、AIの実用化に対する不安を高める可能性があります。
マサチューセッツ工科大学の今年の調査では、AIプロジェクトのうち実証実験から先に進むのはわずか5%でした。

🔸巨額投資への収益化圧力が高まる
米国のテック大手企業は今年、AI関連に約4000億ドル(約60兆円)を投じる見込みです。

マイクロソフトは10月に過去最高の350億ドル近い設備投資を報告し、今年はさらに増加すると警告しました。
しかし投資家からは、これらの莫大な投資が実際に利益を生んでいるのか証明するよう圧力がかかっています。

🔸まとめ
マイクロソフトはChatGPTを開発したOpenAIへの早期投資で生成AI分野の勝者とされてきました。

しかしThe Informationの報道により、顧客の抵抗や実用化の難しさが明らかになり株価が下落しました。
同社はAI処理能力の不足が2026年6月まで続くと予測しており、収益化への道のりは依然として険しいようです。

🔸参考
Microsoft lowers AI software sales quota as customers resist new products, The Information reports
https://t.co/EQvNO1FTRd December 12, 2025

6954ファナック、6268ナブテスコ、6474不二越、6324ハーモニック、6723ルネサスエレクトロニクスなど
米政府はロボティクス分野に関する大統領令を来年発出することを検討

4516倭国新薬
新薬｢CAP－1002｣第3相試験が良好結果

9984ソフトバンクグループ
後藤CFO「OpenAI支援に専念」、「多額の社債発行も決して不健康ということはない」など財務安全発言

5411JFEスチール
インドにおけるJSWスチールとの一貫製鉄所合弁事業について～東西製鉄所に次ぐ第3の一貫製鉄所による海外事業収益の拡大～

2901ウェルディッシュ
ストップ安→既出だが「財務報告に係る内部統制の開示すべき重要な不備に関するお知らせ」で売られてるっぽい

6696トラース・オン・プロダクト
場中決算でストップ安

5597ブルーイノベーション
台湾のドローンメーカーAeroprobing社とブランドライセンス契約を締結～2026年1月よりアジア市場での本格展開を開始～

9348ispace
JALグループと地球と月を結ぶ新たな経済圏の構築を見据え、月面輸送・運航分野での協業検討に関する基本合意書を締結

#材料メモ
#本日の材料
#明日の注目銘柄 December 12, 2025

世界初フィンランド核最終処分場2030年本格稼働へ

🌐の核ゴミ45万トン
毎年1万トンずつ増えています
10万年も安全に貯蔵できると信じているのは、科学信仰
悪魔の武器は、科学的思考

マスコミが
今回のインフル接種率低いのは
ワクチン臭がするという
SNSデマ拡散のせいにしたり

高校生が生成AIをつかい
サイバー攻撃し700万人以上の
個人情報流出させたり
オープンAIの社長が社内に
非常事態宣言したり

生成AIが
サイバー攻撃の最新兵器になり
人間の都合ばかりの世界が
ますます自滅しようしています December 12, 2025

サム氏がOpenAI社内に「コードレッド」発令したという。緊急事態発令という事。Gemini3.0Proが出た時サム氏は「おめでとう。良さそうなモデルらしいね」とか余裕ブッコキツイ書いてたけどその裏では滅茶苦茶テンパッてるらしい。サム氏は前にも社内メモで色々書いてたけど実際にChatGPTの指標の数字がGeminiに負けて悪化しだして慌ててるのかな。コードレッド出したから何なん？というとChatGPTに広告出すみたいな余計な機能を後回しにして、とにかくまずChatGPTの回答を速く、正確にするみたいな品質向上をゴリゴリやって巻き返すつもりらしい。ちなみにGoogleもChatGPT出た時にコードレッド発令してて、メタは年始にDeepSeekR1見てパニックモードになってた。
https://t.co/UZwPdstqsq December 12, 2025

🇯🇵今日の株式見通し

米ハイテク株高で上昇余地もありながらも、オープンAI陣営が勢いに落ちていて警戒感も

昨日の米市場は雇用レポートの結果により利下げ意識した買いが入った

倭国株も上昇しそうだが、節目では売りが入りやすい、さらに輸出株には円高が重荷

積水ハウス決算発表予定 December 12, 2025

株式取引市場の方法：

🎯デイトレの手法の一つとして、日経平均の採用銘柄を主に見て、日経平均の動きを予想して同じように連動する銘柄で売買をする

🎯朝に起床してから、NYダウ・NASDAQ・ドル円の状態をチェックして、指数が大きく動いてたらそれに関連するニュースをXで調べる

🎯実例としては、前日のNASDAQがプラスで、半導体セクターに資金が入って、ニュースとしてOpenAIとAMDが契約をしたので、倭国も半導体に資金が来そうで、相場がはじまったら半導体の銘柄リストを見て、過熱してる銘柄があったら売りを入れたり、その逆をする

株式投資、正直言って思ったより簡単すぎる。 決算書を「読める」だけで十分勝てる。

やり方はこれだけ： ・PBR0.4倍以下 ・純資産＞時価総額 ・材料が控えてる この3つ揃った株を淡々と買う。

2025年だけで 3380万円 → 6810万円 低位株3銘柄ガチホで2.1倍にした。数字は嘘つかない。 決算書は嘘つかない。 December 12, 2025