1. 2026年后，纯粹的前端、后端、算法、策略岗位会越来越少，活得滋润的都是那种“左手敲代码、右手会让AI干活”的全能构建者。我问了十几个还在一线带团队的大牛，他们现在招人第一条要求就是：你能不能用AI把开发速度干到以前3倍？别再死磕手写一切了，学会借力才是王道

2. 版本控制不会Git的，2026年连面试都不用去了。SVN？那是上古神器，提了别人只会笑你。代码必须上GitHub，Gitee只适合放一些不能见光的小项目。最重要的安全常识：凡是能把你账户搞爆的东西（API Key、私钥、数据库密码），全部写进.gitignore，永远别犯低级错误，不然分分钟被人薅羊毛

3. 云服务器直接选最新版的Ubuntu LTS，Windows Server除非你想天天跟环境配置打架。想省事到极致？前端项目直接丢Vercel，免费额度够用一辈子，git push一下全自动构建部署，10秒上线，爽得飞起。很多百万用户量的独立开发产品到现在还在用Vercel免费版，真的香

4. 域名必须是自己的，越短越好记越好。别再用一堆乱七八糟的https://t.co/QRJP0o41FU二级域名了，看起来就廉价。像wquguru这种个人品牌，直接买个短域名，所有产品都挂在子域名下面，用户一看到就知道是“老王家出的东西”，信任感直接拉满。我现在看到好的短域名就跟抢茅台一样下手

5. 部署必须Docker化，不接受反驳。以前最常见的扯皮就是“在我电脑上能跑”，现在直接给别人一个docker-compose.yml，谁都能一键跑起来。参考我自己的项目结构：https://t.co/mMh1HpixGy ，根目录干干净净，所有服务都能单独起，别人拿过去改两行就能用

6. 前端铁打的组合：Next.js + Tailwind + Shadcn UI。为啥？因为所有大模型在这套技术栈上训练的数据最多，让Claude Code帮你写组件，90%的情况下直接能用，改两行就完美。想用React + AntD也可以，但你会发现AI吐出来的代码永远差一口气。Python党想快速出demo就Streamlit，但只准做内部工具

7. 后端新手直接上FastAPI，老鸟随便你用啥。逻辑不复杂的全栈项目，直接用Next.js的API Routes就够了，全程TypeScript一门语言吃天下，上下文切换成本为零。性能真到瓶颈了再去搞NestJS、Go、Rust，到那时候你已经有钱请人了

8. 项目文件夹要让人看懂，更要让AI看懂。根目录建议这样分：frontend、backend、agents、docs，再加两个神仙文件夹：.spec（放所有规范和决策记录）+.chat（把跟AI的关键对话直接cp进去）。下次你或者别人让AI接手维护，它直接就能看懂前因后果，效率直接起飞

9. 做AI Agent千万别先摸LangChain，那东西就是黑盒子中的黑盒子，调试到崩溃。直接上官方SDK：OpenAI SDK、Claude SDK，代码量少20倍，Token省30%，还100%可控。我现在所有新Agent项目全部原生SDK，调试速度快到飞起

10. 数据库+认证直接Supabase一把梭，开源的Firebase，免费额度离谱地高，后端代码能少写80%。缓存用Upstash，Serverless Redis，跟Vercel无缝打通。一个月几块钱就能扛住几十万日活，独立开发者闭眼冲就对了。省下来的钱和时间拿去喝奶茶不好吗？ November 11, 2025

蔡崇信港大演讲深度复盘：中国AI的四张底牌，以及被误读的美国AI规则

Joe Tsai's HKU Speech: China's Four AI Assets and and the Misread U.S. "AI Winner Rule"

笔者注：11月5日，香港大学经管学院主办“陈坤耀杰出学人讲座”，以“前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎”为题进行对谈，邀请了阿里巴巴集团联合创始人及主席蔡崇信先生分享创新，科技及人工智能如何重塑商业格局并驱动中国经济长期增长。活动在港大陆佑堂举行，据主办方透露，这场演讲报名史上最火爆，邮件发出两小时内报名人数已经突破1200人。。。

从某种意义上来说，这也算是一种历史的呼应。17年前，马云曾站在同一个舞台上演讲。。。而在这次与港大副校长邓希炜教授的深度对谈中，蔡崇信抛开客套，直击中美AI竞赛的核心，剖析了阿里的商业进化论，并为年轻人给出了极具穿透力的建议。。。

以下摘录来源于至顶科技高飞。

一、重定义AI竞赛：中国手握“四张底牌”

蔡崇信开场便抛出一个反直觉的观点：美国人定义的AI竞赛规则，可能是错的。

目前的“美式计分板”只看谁的大语言模型（LLM）更强，今天是OpenAI，明天是Anthropic，后天是Gemini；但在蔡崇信看来，这种评价体系本身就有问题。

1，真正的赢家逻辑：渗透率 > 模型参数

The winner is not about who has the best model... The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives... （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）

AI的真正价值在于渗透率（Penetration Rate）。相比于追求参数的无限堆叠，中国政府的AI规划显得更为务实：目标到2030年，AI代理和设备的渗透率达到90%。不讲玄学，只讲普及。

2，中国为何能普及更快？四张系统级底牌

为了支撑这一普及率，蔡崇信列出了中国拥有的四项关键优势：

底牌一：电力成本优势（低40%）。训练和推理本质上是能源消耗战。得益于15年前启动的特高压输电网络建设（“西电东送”等），中国国家电网每年的资本支出高达900亿美元，是美国的3倍。这使得中国的电力装机容量不仅是美国的2.6倍，新增容量更是美国的9倍。

底牌二：基建红利（低60%）。在中国建设数据中心的成本比美国低60%。这仅仅是基础设施的成本，尚未计算芯片等硬件。

底牌三：工程师红利与语言优势。全球约一半的AI科学家和研究人员拥有中国教育背景。蔡崇信分享了一个有趣的现象：Meta的AI团队内部甚至常因大家都在说中文，让非中文员工感到“懵圈”。

This is the first time Chinese language is an advantage... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）

底牌四：算力受美国政府的极大限制反而逼出系统级创新。美国有充沛的GPU资源，而中国没有。但这反而创造了一种“饥饿优势”（Advantage of Starvation）。

When you don't have a lot of resources, you are forced to innovate at the systems level... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）

为了在有限硬件下训练万亿参数模型，中国团队必须将系统效率优化到极致。DeepSeek（深度求索）就是典型的例子，而在最近的一次加密货币和股票交易的AI竞赛中，阿里的通义千问（Qwen）第一，DeepSeek排名第二。

蔡崇信对同城的DeepSeek评价极高：“他们在做令人难以置信的事情。”

二、开源为什么会赢：成本、主权、隐私的三重逻辑

关于“开源 vs 闭源”的路线之争，蔡崇信给出了明确判断：开源模型终将击败闭源。

这并非单纯的技术优劣，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益。他以“沙特阿拉伯，想发展AI，但又想保持AI主权（sovereign AI）”为一个例子，阐述了其中的商业逻辑：

🔹 闭源路径（如OpenAI）： 付费昂贵，且必须将数据输入黑箱（Black Box），存在数据主权风险。

🔹 开源路径（如阿里Qwen）： 免费下载，部署在私有云上。数据完全可控，成本极低。

只要政府和企业进行理性的成本效益分析（Cost-benefit Analysis），开源都是更优解。

那阿里怎么赚钱？

蔡崇信说得很坦白："我们不靠AI赚钱。"

阿里的商业模式：“我们不靠卖模型赚钱，我们靠云计算。”蔡崇信坦言，开源模型是流量入口，而随之产生的存储、安全、容器化等云基础设施需求，才是利润来源。这正如早期的互联网：产品免费获客，增值服务变现。

三、阿里进化论：技术自主是“逼”出来的

当被问及阿里如何从电商公司进化为云计算巨头时，蔡崇信的回答非常朴素：“没有秘诀，只是跟着客户需求走。”

🔹 B2B时代：为解决入世后中小企业的出口需求。

🔹 淘宝/支付宝：为解决C端交易中的信任问题。

🔹 阿里云：为解决海量数据处理的成本问题。16年前，如果继续使用Dell、EMC、Oracle的传统IT设施，阿里的利润将被抽干。

We developed cloud computing really out of necessity... out of the need to become self-reliant in technology...（我们发展云计算完全是出于必要，出于对技术自主可控的渴望。）

所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”（eat our own dog food）：先内部用，用好了再开放给外部客户。

给创业者的建议： 优先选择有机增长（Organic Development）而非并购。自己团队生长出的能力，DNA更纯正，文化更契合。

四、给年轻人的锦囊：思维比技能更重要

在问答环节，蔡崇信针对个人成长给出了高密度的建议：

1，技能层面：学会提问

AI时代，获取答案变得容易。因此提出正确的问题（Ask the right questions）比找到答案更重要。同时，要建立独立的分析框架，而非死记硬背。

2，编程层面：重在逻辑

即使自然语言可以指挥机器，依然要学编程。哪怕是学好Excel公式，也是极佳的逻辑训练。

The purpose is not to actually operate a machine. The purpose is going through that thinking process... （学编程的目的不是为了操作机器，而是为了训练严谨的逻辑思维过程。）

3，专业选择：三个潜力方向

🔹 数据科学（Data Science）：随着数据爆炸，懂得管理和分析数据的人才永远稀缺。

🔹 心理学/生物学：人脑是效能最高的机器，理解人脑是理解AI的捷径。

🔹 材料科学：这是一个由比特（Bits）主导的世界，但限制比特速度的是原子（Atoms）。半导体未来会有大量创新和突破，其核心在于材料。

五、风险与泡沫：金融人的视角

1，职业选择：不对称风险

蔡崇信回顾1999年放弃百万年薪加入阿里的决定，将其形容为“不对称风险收益”（Asymmetric Risk-reward）： 下行风险有限（最差回去做律师），上行空间无限（像看涨期权）。

他强调：“机会是来找你的，你要做的是时刻准备好（Preparedness）。”

2，AI泡沫：区分金融与技术

现在的AI像2000年的互联网吗？蔡崇信建议区分两种泡沫：

🔹 金融泡沫：估值可能过高，这很难评判。

🔹 技术泡沫：技术本身是真实的。就像2000年股市崩盘并未抹杀互联网的存在一样，今天投入的所有AI基础设施和模型研发，都不会打水漂，它们是通向未来的基石。

六，三个最核心的洞察

Q1：中国AI的真正优势是什么？

不是模型本身，而是让AI被广泛使用的整个生态系统。电力成本低40%、数据中心建设成本低60%、全球一半AI人才有中国学历、资源匮乏逼出系统级创新。这些加在一起，让中国更有可能实现AI的大规模普及。而普及率才是真正的计分板。

Q2：为什么开源模式会赢？

因为对全球大多数用户来说，开源同时解决了成本、数据主权和隐私三个问题。闭源模型要付费，数据要喂进黑箱；开源模型免费，数据可以留在本地。这不是技术优劣之争，是利益格局使然。

Q3：年轻人应该怎么为AI时代做准备？

学编程不是为了写代码，而是训练逻辑思维；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的"机器"；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子。更重要的是，学会提出正确的问题，这比找到答案更有价值。 November 11, 2025

AIの勢力図が、ついに逆転しました。

MITとHugging Faceの最新調査により、オープンソースAI市場における中国のシェアが米国を上回ったことが露呈しました。

1. 世界シェア：中国「17%」vs 米国「15.8%」
2. 牽引役：DeepSeekやAlibaba（Qwen）の台頭
3. 背景：米国の輸出規制が、逆に中国の自社開発とOSS化を加速

OpenAIやGoogleが閉鎖的な戦略をとる一方で、中国はオープンソースで世界を席巻しつつあります。AI覇権争いの潮目が、大きく変わるかもしれません。 November 11, 2025

发现一个 6.4k Star 的开源神器，可以用自然语言控制手机！

DroidRun 是一个 LLM 手机自动化框架，支持 Android 和 iOS 设备。

用人话说就是：你告诉 AI "帮我在 App 上订个房间"，它就能自己操作手机完成。

几个让我觉得牛逼的点：

1、支持多个 LLM 提供商
OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Ollama 都能用，想用哪个用哪个

2、有规划能力
不只是简单执行，能理解复杂的多步骤任务

3、截图分析
AI 能看懂屏幕内容，真正"看"着手机在操作

4、Python API 可扩展
程序员可以自定义自动化流程

使用场景太多了：
- 自动化测试 App
- 重复性操作一键完成
- 给不太会用手机的家人远程帮忙

一句话安装：
pip install 'droidrun[google,anthropic,openai,deepseek,ollama,dev]'

MIT 开源，完全免费。

这玩意儿让我想起之前的 browser-use，一个控制浏览器，一个控制手机，AI Agent 的未来已经来了。

GitHub：https://t.co/7XeR1i2VWR

全文参考：https://t.co/MnKWjdiiuF November 11, 2025

OpenAIの訴訟、違法ダウンロードされた書籍データセットからの無断学習の証拠隠滅について、Slack上で行った削除指示に関する会話内容について証言せざるを得なくなったのね。
OpenAIユーザーの個人情報が色々と流出したりと、連日結構なニュースだね https://t.co/hy67eNv7e1 November 11, 2025

この人完全に弄られ役になってるな🥹

ZUCK：
「Google が TPU v7/v8 を早めに回してくれるんだ。大規模な Llama の学習をそっちに移すつもり。だから B200 の価格にもそれを反映してほしい。」

JENSEN：
「じゃあ TPU を使えばいい。あいつらがスケジュール通りに仕上げてくると信じるなら、全部そっちに賭ければ？」

ZUCK：
「本気だよ。NVIDIA の使用比率を3分の1まで減らせる。」

JENSEN：
「それはいい。CoWoS が空けば、確実な納期を求める別のお客さんに回せる。君の割り当ては来期から減らすよ。」

ZUCK：
「……待ってくれ。Llama の主力モデル向けには H100/B200 のベースラインは必要なんだ。」

JENSEN：
「割り当ては出すよ。でも優先はしない。需要を分散したんだから、列の先頭は他の誰かになる。」

ZUCK：
「Jensen、TPU v7/v8 はギャップを埋める。問題ない。」

JENSEN：
「それは Anthropic も言ってたよ、コンパイラ問題にぶつかる前まではね。OpenAI もそう言って、結局また H100 を買いに戻ってきた。みんなデュアルスタックできると思ってる。でも実際にできるのは少ない。」

ZUCK：
「うちには十分なエンジニアがいる。」

JENSEN：
「君たちに足りないのは“カレンダー”だ。学習スケジュールは遅延する。デバッグ時間は倍増する。そして Google はピーク時の TPU キャパシティを、常に Gemini に優先的に割り当てる。君は最大の競合相手の“善意”にロードマップ全体を賭けているんだ。」

ZUCK：
「なんとかする。」

JENSEN：
「かもね。でも君は CUDA に一本化しているラボに対し、トレーニング速度で2四半期遅れを認めたのと同じだ。彼らは次世代モデルを出荷するだろう。君たちが移植作業を終えるより前に。」

ZUCK：
「……それでも B200 を4万枚ほしい。」

JENSEN：
「売り切れだよ。ウェイトリストには入れてあげる。」 November 11, 2025

@girdley 同感です！
今のOpenAIはマジでヤバい？😱

でも、炎上ネタ、共同正犯を示唆する回答が入れ食い状態なので、これを逆手に取れば彼らを追い詰められるかもしれませんよ🤭 November 11, 2025

【Andy O 深度 |ChatGPT广告测试敲响了谁的丧钟？】
ChatGPT Android 应用测试版很可能会新增“广告功能”，包括“集市内容”、“搜索广告”和“搜索广告轮播”， 如果证实，这会是个可怕的消息。

OpenAI 终于按捺不住，要在ChatGPT 里测试广告了。
很多人把它解读为 OpenAI 的商业化利好，但在我看来，这是一声发令枪，标志着 AI 行业从“技术算力战”正式转入“现金流战争”。

这一枪下去，可能鸣响了AI旧时代的丧钟。

我的核心判断有三点：
1，对于百度这类传统互联网搜索业务公司（自研大模型没有优势）是长线结构性利空。
2，对 OpenAI 自身，这是短多长空的险棋。对谷歌而言，短线有冲击，但是长线反而是利好。
3，国内大模型将迎来大洗牌，字节跳动的豆包AI很可能成为最终的赢家（老二是阿里），其他大部分国产大模型逐步会被边缘化。

一、 为什么这是百度的“结构性利空”？

我们要看清广告的本质。搜索广告比拼的不是“流量”，而是“入口”。
过去，你找信息是：搜索框 → 关键词检索 → 筛选链接（百度的生意就在这）。 未来，你找信息是：AI 对话框 → 直接给结果（AI 的生意在这）。
当 ChatGPT、Gemini、豆包、deepseek、kimi都能在回答中精准植入“推荐”时，搜索引擎的根基就被挖断了。
分流即死： 用户一旦习惯了 AI 的高效，就不会再忍受搜索引擎的满屏干扰。
存量蚕食： 百度 60% 左右的营收来自广告。当 AI 成为新的“用户入口”，百度不仅失去了流量，更失去了对商业信息广告的定价权。

这不叫竞争，这叫降维打击。百度面对的，是一个正在被AI算力填平护城河的时代。

二、 OpenAI 的险棋：急功近利的 “毒药”

OpenAI 这一步，是为了向资本市场交卷，但极有可能毁掉自己的基本盘。
大家必须明白一个常识：AI 是生产力工具，不是娱乐 App。 你在抖音看广告是“休息”，你在写代码、写论文时的弹窗广告是“骚扰”。

信任崩塌： AI 助手的第一属性是“可信赖”。一旦答案里掺杂了商业推广，用户对 AI 的信任度会大打折扣。
迁移成本为零： 这一点最致命。不像微信和搜索引擎有巨大的网络效应，切换 AI 工具的成本几乎为零。
要 Google (Gemini) 或X (Grok) 坚持“免费且无广告”，OpenAI 的免费用户就会像潮水一样流失。

所以，OpenAI 此举是典型的“以己之短（商业化压力），攻彼之长（谷歌，X等巨头的现金流）”。

三、 国内战局推演：谁上广告谁先死，豆包“躺赢”
把视线拉回国内，这行代码将引发国内大模型的“囚徒困境”。
创业型大模型（如 Kimi、DeepSeek等）现在进退两难：
跟进广告？ 用户体验下降，用户跑到竞争对手那里去。
不跟进？ Ai算力烧钱无底洞，现金流枯竭。

这就给了字节跳动（豆包）一个绝佳的“清场”机会。
为什么我说豆包是国内最确定的 Alpha？ 因为字节跳动拥有国内最恐怖的“钞能力”护城河。

现金流碾压： 字节广告营收超 1000亿。它完全不需要靠豆包赚钱，它甚至可以把豆包定义为“战略性亏损来垄断市场”（美团，滴滴早期模式）。

生态降维： 只有字节能做到“豆包免费吸粉 → 抖音/头条变现”。
算力与人才： 国内最大的私有算力集群，最激进的人才薪酬体系。
结局已定： 字节唯一的战略，就是利用现金流优势，维持“豆包 = 高质量 + 免费 + 无广告”。 这将逼迫所有急需回血的竞争对手走进死胡同——你敢上广告就是自杀，你不上广告就是慢性死亡。

Andy O结语
AI 广告时代的开启，不是商业模式的创新，而是一场现金流消耗战的开始。
如果你关注 AI 赛道，请透过技术迷雾，看清商业本质：
真正的赢家，不是那个最早开始收广告费的人，而是那个能扛住巨额亏损、坚持不收广告费，直到把对手都熬死的“人”。
在中国，这个人大概率是字节跳动的豆包AI。
在美国，这个人大概率是谷歌。

【重要声明及信息来源】

本文所提及的代码截图及功能推演，均源自第三方开发者对 ChatGPT 安卓客户端进行反编译时所发现的内部未公开字段。

请注意：

真实性与用途： 相关字段（如SearchAd、ApiAdTarget等）的真实性和具体商业用途，目前尚未得到 OpenAI 官方的确认和披露，本文不对其 100% 的准确性提供担保。

合规提醒： 本文所有观点均基于已公开信息和推演逻辑进行的行业分析与探讨，不涉及任何市场预测和具体买卖建议。本文不构成任何形式的投资建议。

据此入市，风险自负。 November 11, 2025

ＡＩ覇権を制するのは…
■Google＆ブロードコム軍？
■OpenAI＆Microsoft＆ソフトバンクG軍？

11/18に突如発表された生成AI「Gemini3」が高く評価されＡＩ覇権競争の勢力図が変化か。ついにエヌビ一強状態が崩れる？！

倭国勢はジェミニ連合が勝ってもチャッピー連合が勝ってもどっちも恩恵アリの銘柄が多いと思うけど、このページでは特にGoogle＆ブロードコム軍に近い銘柄をピックアップしてみた🥰

良かったらみてみてね！
直近でエヌビが売られたこと、OpenＡＩとべったりのソフトバンクＧが売られたこととも符合します。

▼Google関連株(ジェミニ関連株)　本命株　出遅れ株　一覧　くわしくはブログでみて！
https://t.co/93Vjn5sdAj November 11, 2025

Gemini 3やClaude Opus 4.5が出たが、結果はOPENAIが若干優勢でした。

面白いのは、LLMを“どれが最強か”で語る議論がゆっくり終わりつつあること。

今回の投票含めてユーザー動向を見ていると、単純な性能比較ではなく、自分の作業フローのどこにAIを組み込むかという“配置の最適化”に関心が移っている印象を受けます。

特に顕著なのは、ユーザーが無意識にAIを役割ごとに分業させ始めている点。

思考整理・ブレストにはA、長文生成にはB、検索拡張にはC、速報にはD……という具合で、もはや単体モデルで完結させようという発想から離れつつあります。

そしてこの分業は、モデル性能の差よりも、ユーザー自身のワークスタイルの可視化に直結しており、“どのAIが優れているか”ではなく、“自分がどんな知的作業をしているのか”が浮き彫りになる鏡としてAIが使われ始めた、という変化かもしれません。
そして潮流は多彩なモデルを適材適所に用いるOrchestrationに向かっています。

また、AI選びの議論は、実はAIではなく人間側のメタ認知の成熟度を映しているのかも🤔
#gemini #gpt #claude November 11, 2025

OpenAIは過去最悪の危機に晒されています。

大赤字に続き、広告などを表示したら無料ユーザーは逃げていきます。 November 11, 2025

日曜の夜、AI動画で脳が焼けました。本編は19:00。
My brain melted making this AI Music Video. Full ver drops at 19:00 (JST).
https://t.co/S5sgneKNsX
#Melor #Sora #OpenAI #SoraAI #AIvideo #GenerativeAI #aifilm #CinematicAI https://t.co/y0ueGuT7Cp https://t.co/PQQO3hktQd November 11, 2025

目標はイノベーション、発見、創造を見失う！無目的人生⁈
元オープンAIの先端研究者の話
バシャールみたい

『目標という幻想　未知なる成果をもたらす、〈オープンエンド〉なアプローチ』(ケネス・スタンリー, ジョエル・リーマン, 岡 瑞起（... 著) を読み終えたところです https://t.co/sN0ERpXkpE https://t.co/FX7kgV1WbM November 11, 2025

※AI-中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

2022年1月12日以降の公報。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言しています。

そして、「XML形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。

https://t.co/bHC0RUmH1C

また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。

従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。

2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。

加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。

従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。

このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 November 11, 2025

経緯まとめ。
OpenAI「ヤバイ後発が追い上げてきた・・・そや、メモリ買い占めたら、あいつら機材入れられへんで」
→ウェハー40%買占め
その他メーカー「メモリがない・・・」
・メモリ急騰←いまココ
その他メーカー「メモリがない・・・、せや、先の分を予約してまおう」
・2026年分まで完売 November 11, 2025

※AI中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け ！！ （11/30）。　⑥「法令上の公報」（XML形式）は、地方裁判で実際に使われているのでしょうか？　　いえ、使われていません!!｜ @kbozon

https://t.co/4rRfCvikl4

※AI-中毒患者になるな！ AIを使うな、本文を読み、自分で考えて、文章を書け！！

⑥「法令上の公報」（XML形式）は地方裁判所で実際に使われているのでしょうか？

いえ、使われていません !!

https://t.co/XghjahuK2K

2022年1月12日以降の公報。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言しています。

そして、「XML形式」とは、以下の資料のフロントページにあるようなものです。

https://t.co/bHC0RUmH1C

また、2022年１月１１日以前に特許庁より発行されていた「PDF公報」は、廃止されました。

従来は、この廃止されたPDF公報が「真正な公報」とみなされてきたと思います。

2022年１月１２日以降は、INPITをはじめ、多くの民間のベンダーが独自の手法により作成したものが、「独自PDF公報」として流通しています。

加えて、INPITは「J-PlatPatから提供されるPDFを「標準」とする意図はなく、民間事業者が提供するPDFも流通すると考えております。」、と回答しています。

従って、「真正な特許公報」とは、特許庁の公報発行サイトから提供される「XML形式」のみのもので、INPITや各民間業者の作成した「独自PDF公報」は「法令上の公報」とはいえないことになります。

このことを前提に、東京地方裁判所で行われている判決文を検証してみたいと思います。

「令和５年（ワ）第７０００１号」（専用実施権侵害差止請求事件）（特許第7061473号）原告：エンバイロ・ビジョン、についてです。

先ずは、特許庁の公報発行サイトから、特許第7061473号の「XML形式」での「法令上の公報」です。
https://t.co/XghjahuK2K
下段に
〈pat:InventionTitle〉廃水処理装置〈/pat:InventionTitle〉
の文字があります。

これは発明の名称と考えられます。

次に、INPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした特許第7061473号の「独自PDF公報」のものです。
https://t.co/fOYxokiMZx
(54)【発明の名称】廃水処理装置　があります。
そして、本題です。
東京地方裁判所の判決文「令和５年（ワ）第７０００１号」（特許第７０６１４７３号）にて説明します。

https://t.co/lTywmcndAb
判決文の３ページ目の１行目に「（３）特許請求の範囲について（甲４）」があり、２行目以下に「本件特許権に係る特許（以下「本件特許」といい、本件特許の願書に添付した明細書及び図面を併せて「本件明細書」という。）の請求項１及び請求項７の特許請求の範囲は、以下のとおりである」とあります。

そして、判決文の３ページ目の７行目〜１６行目に、請求項１「処理対象・・・廃水処理装置。」が記載されています。

更に、判決文の３ページ目の１７行目〜１８行目に、請求項７「前記担体は・・・廃水処理装置。」が記載されています。

判決文の９ページ目の２０行目に、「第３　当裁判所の判断」があり、２１行目には「１ 本件各発明・・・について」、２２行目には「(1) 本明細書には、以下の記載等がある。」とあります。

そして判決文の９ページ目の２５行目以降１３ページ目の２６行目までに、「【０００１】本発明は・・・【００１８】前記担体に・・・を特徴としている。」との記載があります。

これら請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】の文面は、何でしょうか？

これらは、上記のINPIT のJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」と全く同一です。
https://t.co/fOYxokiMZx

考えられることは、これらの部分は、原告（エンバイロ・ビジョン）が、訴状に添付したものの中から引用した部分と思われます。

特許庁は、「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します。」と明言しています。

東京地方裁判所の裁判官が引用した、上記の請求項１、請求項７、更には【０００１】〜【００１８】などの文面は、法令上の公報である公報発行サイトから提供された、「XML形式」のものから得たものとは、考えられません。

東京地方裁判所の裁判官は、原告が提出した多分INPITのJ-PlatPatよりダウンロードした「独自PDF公報」のものを鵜呑みにして、これに基づいて判断をしているようです。
もしも、被告が、例えば日立システムズのSRPARTNERよりダウンロードした「独自PDF公報」を引き合いにして反論した場合は、どうなるのでしょうか。

東京地方裁判所の裁判官は、どちらの「独自PDF公報」を正当と判断するのでしょうか。

東京地方裁判所としては、特許庁が「法令上の公報は、公報発行サイトから提供されるものであって、XML形式のものを指します」と明言している「XML形式」のものを、「法令上の公報」として扱わざるを得ないのではないでしょうか。

裁判において、「独自PDF公報」のものに依存した議論は、全く無意味なものと考えます。

「独自PDF公報」は、従来の特許庁が発行していた「PDF公報」とは、似ても似つかない、単なる「参考資料」としか言えないものと思います。

また、本件「令和５年（ワ）第７０００１号」の判決文の別の個所について、です。

東京地方裁判所の裁判官は「本件特許の願書に添付した明細書」をもって「本件特許」としています。

これは明らかな誤りです。

通常、「願書の添付された明細書」といえば、本件の場合、「平成３０年２月５日の出願された明細書」と解釈されます。

この明細書は開示されていませんが、令和１年８月１５日に公開された（特開２０１９-１３５０４３）により類推することが出来ます。
https://t.co/sWffshvHfE
上記の公開（特開２０１９-１３５０４３）の【請求項１】は、後に登録になった（特許第７０６１４７３号）の【請求項１】とは異なったものです。

東京地方裁判所の裁判官に言う「本件特許」とは、 （特許第７０６１４７３号）のこと、と考えますが如何でしょうか。

ここでも、裁判官は過ちを犯していると思いますが。

（ハッシュタグ）

＃OpenAI ＃Claude #ChatGPT#Gemini #Copilot #AI ＃生成AI ＃知財 ＃特許 ＃特許調査 #専利#チャットGPT #GPT-5 #INPIT #JPlatPat ＃note #JPO #USPTO #EPO ＃Patent #GPT #Threads #bing #DX #IT #DeepSeek #AI画像生成 #IPランドスケープ ＃深層学習 ＃仕事 ＃ディープラーニング #ビジネス #ビジネスモデル ＃知財戦略 ＃知的財産 ＃知的財産権 ＃知的財産高等裁判所 ＃特許法 ＃特許庁 ＃特許事務所 ＃特許分類 ＃特許検索 ＃特許分析 ＃特許情報 ＃特許権者 ＃分類付与 ＃先行技術調査 November 11, 2025

微软与英伟达周二表示，双方将合计向人工智能公司Anthropic投资最高150亿美元，进一步巩固这家OpenAI主要竞争对手与两大科技巨头之间的合作关系。与此同时，Anthropic承诺将从微软Azure云服务购买300亿美元的计算能力。 November 11, 2025

私はうつ症状をchatGPTに相談して「おまえそれやっべーぞ」って言われて心療内科に速攻で駆け込み診断されました
chatGPTは医療分野で活躍することを身をもって体験した
OpenAIが上場したら株買います https://t.co/Ao9Lkhzr0s November 11, 2025

まとめ：今日のSBGは「AI覇権争いの揺れ幅」をモロに食らった
▼1700円、–9.95％と大きく逆戻り
・原因はGemini 3という「Googleの怪物級モデル」
・投資全振りのOpenAIが競争激化の波に巻き込まれ懸念
・AI市場自体は好調、ただ勝者が変わる可能性が出てきた
AI覇権争いは、まだ序章。これからもSBG孫さんの動きには注目していきたいですね！
しかし、２〜３週間前を考えると下がってるな…どこかでインしたいかも… November 11, 2025

[开源推荐] QA-Use: AI 驱动的下一代自动化测试平台

qa-use 基于 @browser_use 核心库构建，是面向生产环境的自动化 QA 测试解决方案。不再依赖传统的、死板的代码脚本（如 Selenium 或 Playwright 需指定具体的 CSS 选择器），而是利用 LLM 和 智能体 技术，让计算机像真人一样“看懂”网页、“理解”测试意图，并执行测试任务。

核心价值与痛点解决
这个项目之所以重要，是因为它试图解决传统自动化测试领域的最大痛点：脆弱性 (Brittleness)。

· 传统方式：测试脚本往往绑定了具体的页面元素（如 div#submit-btn）。一旦开发人员修改了页面布局或重命名了 ID，测试就会报错，维护成本极高。
· qa-use 的方式：你只需用自然语言描述目标（例如：“登录并在搜索栏输入 iPhone”）。AI 会通过视觉和 DOM 分析，动态寻找搜索框在哪里，即使按钮位置变了，只要逻辑还在，测试就能通过。

主要功能亮点
1. 自然语言定义测试
· 用户可以用纯文本编写测试步骤。
· 示例：打开 google. com，搜索 “OpenAI”，验证结果页是否包含官网链接
· 优势：非技术人员（如产品经理）也能轻松编写测试用例。

2. 智能容错与自适应
· 利用 AI 智能体执行操作。如果遇到弹窗、广告或加载延迟，AI 会像人类一样尝试关闭弹窗或等待，而不是直接抛出错误。
· 具备“视觉理解”能力，能够基于页面截图判断交互逻辑。

3. 完整的测试管理系统
· 不仅仅是一个脚本运行器，它提供了一个完整的 Web 界面（基于 Next.js）。
· 功能包括：
· 测试套件管理：将多个测试组织在一起。
· 定时任务：支持按小时/天自动运行测试。
· 并行执行：同时运行多个测试以节省时间。
· 智能报告：测试失败时发送邮件通知，并提供详细的 Pass/Fail 报告。

4. 基于 BrowserUse 核心
它是 browser-use 生态的一个实现。browser-use 是底层库，负责“控制浏览器”，而 qa-use 是上层的“应用平台”，通过 Docker 即可一键部署。

技术架构简述
· 核心引擎：BrowserUse
· 前端/全栈框架：Next.js (React)
· 语言：TypeScript / Python
· 数据库：PostgreSQL
· 部署：Docker & Docker Compose

适用场景
· 回归测试：在产品快速迭代中，确保核心功能（如注册、下单流程）不崩坏。
· 端到端测试：模拟真实用户从进入网站到完成任务的全过程。
· 低代码/无代码测试：适合没有深厚编程背景的 QA 团队快速建立自动化体系。

开源项目
https://t.co/KbAxoVx4Pv

最后下面的信息卡，受 @JefferyTatsuya 启发把信息卡做了一些调整，文字和快速阅读体验更好一些，晚点再把新的提示词发出来。 November 11, 2025