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50m走すごくかっこよかったよ☺️
運動後に塩分たっぷりのドリンクでも♡
味は🍓いちご味で飲みやすいとおもうよ🥛

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Acepto, Soy Digno, Permitó, Abrazo la Abundancia. Afirmo Mi Valor Divino y me estoy Conectando con Esta Energía Positiva del Univqeeo r-1ttztb7 r-qvutc0 r-poiln3" style="color: black; background-color: transparent; font-family: sans-serif;">Japanese1jxf684 r-bcqeeo r-1ttztb7 r-qvutc0 r-poiln3" style="color: black; background-color: transparent; font-family: sans-serif;">私は受け入れる、私は価値がある、私は許す、私は豊かさを抱きしめる。私は自分の神聖な価値を肯定し、宇宙のこのポジティブなエネルギーにつながっている。Daily Prosperity Affirmation:
I am getting richer each and every day. Thank you, thank you, thank you Infinite Intelligence/Universe/God for all your blessings! Spanish
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私は日々ますます豊かになっている。ありがとう、ありがとう、ありがとう、無限の知性／宇宙／神よ、すべての祝福に感謝します！Financial Vision:
'11:11' - Yes, I believe I will be a multi-millionaire with ,900,000.00! Spanish
«11:11» – ¡Sí, creo que seré multimillonario con ,900,000.00! Japanese
「11:11」－ はい、私は,900,000.00のマルチミリオネアになると信じています！Angel Numbers:
111 • 222 • 333 • 444 • 555 • 666 • 777 • 888 • 999 (Remain the same in all languages / Se mantienen iguales / すべての言語で同じ)Guiding Principles
"The free flow of information is the linchpin of a functioning democracy. And it's the only thing that preserves this Republic."
Spanish: «El libre flujo de información es la pieza clave de una democracia que funciona. Y es lo único que preserva esta República.»
Japanese: 「情報の自由な流れは、機能する民主主義の要である。そして、それがこの共和国を守る唯一のものだ。」
"From the ashes, we rise again, stronger and more radiant than before. Let this be a testament to resilience, hope, and the eternal cycle of renewal."
Spanish: «De las cenizas resurgimos de nuevo, más fuertes y más radiantes que antes. Que esto sea un testimonio de resiliencia, esperanza y el eterno ciclo de renovación.»
Japanese: 「灰の中から、私たちは再び立ち上がり、以前よりも強く、より輝いて蘇る。これが、回復力、希望、そして永遠の再生のサイクルの証となる。」 December 12, 2025

これ、個人の感想ってレベルじゃなくてGPT5はThinking、Proの方は業界最高水準で思考無しだとGPT4と全然変わってないゴミカス性能なんですよね…（今年上半期に出たDeepSeeK R1未満）
有料版を契約してる人は絶対にThinkingを選択した状態で使いましょう… https://t.co/EnylvUfwnW https://t.co/L523H5j6d7 December 12, 2025

DeepSeek-V3.2は高い計算効率と優れた推論・エージェント能力を達成。長コンテキストでの計算量を大幅に減らすDSAの採用、スケーラブルなRLフレームワーク、大規模エージェントタスク合成パイプラインを採用している。

DSA（DeepSeek Sparse Attention）は、Lightning Indexerを使って重要なトークンを絞り込む。これは、クエリと過去の全トークンとの間のインデックススコアを計算し、クエリがどのトークンを参照するべきかを決定する。

このIndexerが使うクエリ・キーの次元数は通常のクエリ・キーの次元数よりずっと少なく（実装だと元が2048次元、それが64）、FP8を採用。そこからTop-k（実装だとk=2048）のトークンのみを取り出し、通常のAttentionを適用し学習する。

このDSAは128Kコンテキストに拡張済みのDeepSeek-V3.1.-Terminusの継続学習で実現される。
はじめにLightning indexer以外のパラメータはフリーズした上で、すべてのattentionヘッドのスコアを合計した上で再正規化して求めた確立分布を作成した上で、これを目標にKLダイバージェンス最小化で初期化する。10Bトークン程度。

次にモデル全体を疎構造に適応させるための学習する。indexerは引き続き、main attentionに整合させ、top-kに入ったトークンのみKLを計算。indexerの入力は計算グラフからdetachし、indexerはKL損失のみで学習し、メインはLM損失で更新する。
ここは1Tトークンを使う。

このように作られたDSAを使った処理は性能はほぼ維持されながら、推論コストは大幅に改善される（このあとのpost-trainingも効率化される）

次にPost-trainingでは最初に各タスク毎の専用のスペシャリストモデルを大規模な強化学習を使って作る。これらはすべて同じモデルから、専門ドメイン毎に特化させて作られる。さらに各ドメインごとにthinkingモードとnon-thinkingモードを用意する。

次に、各スペシャリストはthinkingモード用の長いCoTを含む学習データと、non-thikingモード用の直接回答する学習データを生成し、一つの最終モデルで学習させる。

つまり、特殊化された複数の教師を作って一つの最終モデルに蒸留する。

これらの大規模強化学習では、GRPOをベースに報酬設計としてリーズニング、エージェントタスク、アライメントを１つのRLで行う。これにより、複数学習で起きがちな破滅的忘却を抑えられる。

また、発散防止のため、訓練を定期的に評価し、性能が異常に低下したら巻き戻し、学習率を下げて再開する、また方策更新が偏らないように前向き計算に正則化をかける。さらに複数の評価をあえて切り替えて使用することで報酬ハックを行いにくいようにする（人でもありそう）。これら３つによって数千ステップにわたるRLを成功させている。

これらの強化学習ではリーズニングも混ぜたものを学習にいれている。これにより、ツールを伴うような複雑なタスクにおいて、thinking, non-thikingそれぞれで高いエージェント能力を発揮できるように工夫している

また、Specialeは、リーズニングデータのみで学習かつ、RL時の長さ罰則を緩和し、数学的証明能力を（他の能力を犠牲にしても）伸ばせるようにした（少し前にでたDeepseek-Math v2の研究も利用していると思われる）

ベンチマーク結果としては数学能力に特化したSpecialeはGPT-5などを超える性能を達成し、IMOやIOIの金メダル級の性能を達成している。
また通常のV3.2も多くのベンチマークでもフロンティアモデルに匹敵する性能を達成できている。
コメント
DeepSeekはリスクの高い取り組みに挑戦し結果を出している。今回もDSA、スペシャリストを強化学習で作ってからの汎用モデルへの蒸留、RLでも報酬の複数の組み合わせなどは、従来の延長線上よりはジャンプがあるアイディアであり、この手前には多くの試行錯誤をしているのだと思われる（実際、設定ファイルをみるとAttentionのDropoutなど成功しなかったアイディアを試した跡があるように思える）

DSAもSpecialistを作ってからの蒸留もどちらも、Post trainingの間に行う蒸留として興味深い（フロンティアモデルでも公表されていないだけで広く採用されているか？）

注意機構は特に、学習がすごくうまくいけばいくほど疎になることがわかっている。一方学習前半〜途中ではSparse Attentionではうまくいかない（疎な場合、フィードバックがかからない）本提案も最初にDenseでやりつつ、最後に得られた疎な注意機構を遥かに小さい計算コスト（key, queryの次元数を下げる＆8bit量子化）で計算し、その中での細かい調整は大きなモデルで実現するという現実的な手法を提案している。

また、Specialistを作ってからのGeneralistへの蒸留なども昔から構想されていたが実現できたことはすごい。

DSAは効果的だが、prefillでの効率化率は8~10倍、decodeでは数倍であり、なにより元のkey valueは（あとで詳細なことを調べるときように）とっておかなければならない。大規模文脈の効率的な圧縮は今後も追求が必要だろう。

また、学習の容易性と推論時の効率性の観点から、学習専用モデル（学習は得意だが推論は苦手）と推論専用モデル（一からの学習は難しいが良い教師がいれば推論は得意）の考えは今後より追求されていくだろう December 12, 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。 December 12, 2025

今日は平日休みなのでモーニング✨
小説忘れたけど、Thinkingいるからなんだか楽しい。 https://t.co/SftM41KksF December 12, 2025

Good morning! We plan to head out today after lunch. We're drinking a nice cup of honey yuzu tea to warm up our long bodies! Wishing everyone a great day!
おはようございます。今日はお昼ご飯を食べてから出かける予定ですYO. はちみつゆず茶を飲んで長いボディを温めています！皆様、良い一日を！ December 12, 2025

いつの情報だよこれ。
なんで1年前に登場した時代遅れAiのハルシネーション率出すのかな。
GPT5.1Thinking（Med〜）はハルシネーション率格段に低いんだよな。ちなみにGPT5.1 Non Thinkingはクソ https://t.co/BUwVhbRWAe December 12, 2025

やっぱgptの5.1は質が悪いかも。5.0のthinkingのが安定かなぁ。 December 12, 2025

DeepMind紀錄片：通用AI將至，它比網路、手機更重要，就像人類發現火

DeepMind紀錄片《思考遊戲》（The Thinking Game）免費公開，記錄了Demis Hassabis跟夥伴畢生追尋通用AI（AGI）的旅程，而他的旅程即將抵達終點站。
https://t.co/nd5ao2KRDF December 12, 2025

日曜日のハミケモagain＠難波ベアーズ
から数日経ちましたが出演してくれた「CRITICAL THINKING」「COMPLETED EXPOSITION」「MASTERPEACE」の皆様
難波ベアーズのスタッフの皆様。今回の
フライヤーを描いてくれたTxKxC。そして遊びに見に来てくれた皆様本当にありがとうございました！
次回大阪は未定でやるかやらんかも分からんです。今現在決まってるのは来年2月に
メンバーが住んでる沖縄でのライブのみになりますのでもうちっとだけ続くんじゃ。 December 12, 2025