これ使ってるnote運営者、かなり賢い。

・タイトル迷ったら →『GPT-5.1』
・内容の裏どりは →『DeepResearch』
・文章の整え役 →『Gemini3.0』
・サムネ案 →『NanobananaPro』
・サムネづくりは →『Canva』一択
・構成メモは →『iPhoneメモ』でOK
・アイデア整理は →『Notion』で見える化

ぜんぶ地味だけど効く。
noteってこういう小技をちゃんと積んでる人が強いです。 November 11, 2025

GPT-5 Proがブラックホールの対称性問題を解明しました。

AIは、ますますエリート理論家だけが挑戦できたような科学の分野に取り組んでおり、これがこれまでで最悪の状況だとは言えません...

科学的進歩の1000倍加速は夢ではありません。AIが私たちをそこへ導いてくれるのはますます明らかで、報告書から見る限り、それは近未来に到来しそうです。

>正直言って、これはめちゃくちゃ魅力的だ：GPT-5 Proがウォームアップ後にブラックホールの対称性問題を解き明かし、開発者たち自身を困惑させた。物理学者がその様子を生で見ていて、AIの可能性が自分が想像していたどんなものをも超えていることに気づいた。 November 11, 2025

「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」

OpenAIが“追う側”へ
サム・アルトマン内部メモが暴露した、AIレースの転換点まとめ

今話題のThe Informationの記事の要約。面白いので是非見て欲しい。

【1. Googleの逆襲】
・Googleは“事前学習スケーリング”の難題を突破
・Gemini 3.0 Pro が GPT-5.1 を超える結果に
・研究者も「事前学習が復活したのは衝撃」とコメント

【2. OpenAIが直面した“巨大モデルの壁”】
・OpenAIのノウハウは小〜中規模では成功
　→ しかし巨大化（GPT-4.5/5級）すると調整が崩壊
・GPT-4.5はその“失敗作”だった（内部リーク情報）

【3. 一時的に事前学習から撤退 → 推論モデルへ逃避】
・OpenAIは問題回避のため Reasoning 特化に全振り
・その結果、基盤モデルが数ヶ月停滞
　→ その間に Google が一気に前へ

【4. アルトマンが語った今後の勝負所】
・OpenAIは事前学習を“ゼロから作り直す”
　→ 新モデル「Shallotpeat」を開発中（内部コード名）
・技術的に野心的な賭け：
　① 事前学習プロセスの完全再構築
　② AIがAIの訓練データを生成する合成データ戦略
　③ 強化学習の抜本的強化
　④ “AIでAI研究を自動化する”方針への深いコミット

【5. アルトマンの本音（メモより）】
「これから数ヶ月は遅れをとる可能性がある」
「だが我々は耐えられる企業力がある」
「研究チームは“真のスーパーインテリジェンス”に集中し続けよ」

【6. 今が歴史的ターニングポイント】
・2024まで：OpenAIが先行
・2025：Googleが事前学習突破で逆転
・今後数ヶ月：Google優位が続く可能性
・2026：OpenAIがShallotpeatで巻き返せるかが勝負

────────────────────────

■ 結論
いま世界は、初めて
「OpenAIがGoogleを追うフェーズ」
に突入した。

そしてアルトマン自身が強い危機感を持っていることが、今回の内部メモから明確になった。

https://t.co/th2N8AnFLp November 11, 2025

へ～。サム氏の社内メモだって。OpenAIはそれまで上手く行ってた事前学習のノウハウがクソデカモデルには通用しないという壁に直面した。それで失敗したモデルがGPT-4.5。だからOpenAIは一旦事前学習から逃げて推論モデル作って推論ノウハウに注力していた。その一方で事前学習から逃げずに向き合い続けたのがGoogle。結果的に事前学習が成功してGemini3.0ProはGPT-5.1を超えてきた。これはマズいので、OpenAIも「Shallotpeat」の開発でちゃんと事前学習に向き合ってGoogleに追い付く事を目指す。合成データや強化学習でも色々挑戦していく。だから試行錯誤が必要で、これから数か月間は進歩が停滞する（つまりGeminiに蹂躙され続ける）かもしれんけどここは耐えしのいでやるっきゃないとの事。 November 11, 2025

OpenAIのGPT-5を超えてめでたく人類最高のAIとなったGemini3.0ですら、カブトムシのAA（アスキーアート）はまともに作れなかったので、人類に残された仕事はAA職人かもしれない。 https://t.co/75EYotTipn November 11, 2025

『#チームみらいAI勉強会 ～みんなでAIを使ってみよう』を福岡、佐賀、熊本の3県で開催しました！
@AoiFurukawa と一緒に各地を回らせていただきました。ご参加いただいた皆さんありがとうございました！

直近でも、AI界隈は目まぐるしい変化が続いています。
Open AIがGPT-5.1を出したと思えば、それを賢さで上回るともいれるGemini 3.0が登場したり、画像の生成・編集だけではなくプレゼンテーション資料のような説明画像まで生成できるNano Banana Proが登場したり…

新しい技術についていくことも大事ですが、あまり振り回されすぎないことも大切です。

まずは、使いやすいツールを自分の生活や仕事のなかでうまく使いこなすこと。
その目線で、AI勉強会では使い方のデモや体験、話し合い、質疑応答などみんなで楽しく勉強しています。 November 11, 2025

📝正直、プロンプトはAIに作らせちゃったほうが良いです

特にGPT-5.1やGemini 3の能力が高く、使わないのは本当にもったいないレベル

試しに、デベロゴンさんのプロンプトを参考にアレンジしてプロジェクトへ登録

アイデアを投げるだけで超具体化メタプロンプトを出力してくれます！

試しに「経営者向けのプレゼン資料の作り方」って入れたら超具体化メタプロンプトがサクッと完成！

さらに、その結果とNano Banana Proを組み合わせるとすごい結果に

詳細はリプ欄へ　↓ November 11, 2025

サム・アルトマン氏は先月、同僚らに対し、グーグルの最近の進歩は「当社にとって一時的な経済的逆風となる可能性がある」と語り、しかしOpenAIが先行すると付け加えた。「Shallotpeat」と呼ばれるモデルで今後数ヶ月着実に前進していくと保証した。
・Googleの事前学習における成功は、多くのAI研究者にとって驚きだった。OpenAIは事前学習から成果を引き出すのに苦労しており、 Googleもこの問題に長年取り組んでいたからだ。こうした課題から、OpenAIは以前、より多くの処理能力を用いてより良い答えを生み出す、推論と呼ばれる新しいタイプのAIモデルに注力するようになった。
・OpenAIが今夏GPT-5モデルをリリースする前、同社の従業員は、事前学習中にモデルに加えた調整が、モデルのサイズが小さいうちはうまく機能していたものの、大きくなるにつれて機能しなくなったことを発見したと、The Informationは以前報じている。これは、OpenAIがこの分野でGoogleに追いつくためには、これらの事前学習の問題を解決する必要があることを示唆している。
・アルトマン氏は先月、OpenAIが今後数ヶ月で、コードネーム「シャロットピート」と呼ばれる新たな法学修士（LLM）を含め、着実に前進していくとスタッフに保証した。このモデルに詳しい人物によると、OpenAIは同モデルの開発にあたり、事前学習プロセスで発生したバグの修正を目指しているという。
・アルトマン氏は、たとえOpenAIが「一時的に現状の体制に遅れをとることになる」としても、技術的に「非常に野心的な賭け」に注力したいと述べた。その賭けには、AIを用いて新しいAIを訓練できるデータを生成する技術の進歩や、強化学習などの「訓練後」技術が含まれる。強化学習とは、基本的にモデルの回答を肯定的または否定的に評価し、改善を学習させる方法である。
・同氏は、エネルギーやバイオテクノロジーの研究からヘルスケアまで、あらゆる分野で人間を上回るAIの能力など、飛躍的進歩を加速させる方法として、AI研究自体を自動化するという同社の賭けについて、非公開および公に語ってきた。
・「短期的な競争圧力の中でも、集中力を維持する必要があります」とアルトマン氏はメモの中で述べた。「優れたモデルが他社に出荷されても耐えられるだけの企業力は既に築き上げています。しかし、研究チームの大半が、真のスーパーインテリジェンスの実現に集中し続けることが極めて重要です。」
https://t.co/FUMv3T8P62 November 11, 2025

2026年から人生変えたいなら学ぶべきAI

このAIに副業を掛け合わせたら
月100万ガチ稼げます。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

2026年から頑張ろうって思ってるなら
今から動け。

2026年から変わるやつは
2025年の今から助走を既に始めている。
マジで作業効率が3倍変わるから、ブクマ推奨。

1. Google AI Studio

Gemini 2.5 Pro、Nano Bananaが無料で使い放題です。

URLぶち込むだけでPDF・画像・動画も全部解析してくれる

PWAアプリ化できるの知ってる人少なすぎる。

デフォルトだと履歴保存オフだから"Enable Saving"を必ず有効化しといて。

2. Genspark

表計算、画像/動画生成、通話代行まで多機能すぎます。

特にヤバいのがスライド生成です。

プロンプトから一気に見栄えの良いスライド作れる。

無料範囲あり、フル機能は月額25ドルです。

オラはプレゼン資料作成の時間が10分の1になりました。

3. Aqua Voice

PC標準の音声入力とは次元が違います。

英単語を正確に英語表記で入力してくれます。

言い淀み・噛んでも自動で無視してくれる。

このポストの90%、実はこれで作ってます。

1000語まで無料、以降月額10ドルです。

4. NotebookLM

複数ドキュメントアップロードしてAIと対話できます。

特定情報に基づくQA環境を即座に構築できる。

ドキュメントを分かりやすい動画で解説してくれます。

学習内容を音声形式(ポッドキャスト化)で聴けます。

散歩・家事中でも学習できる神仕様です。

完全無料でこのクオリティはマジでバグってます。

5. Grok

最も情報の流れが早いSNSに完全アクセス可能です。

GPT-5の評判、NanoBananaの使い方など最新AIツールの反応を即収集できるわ。

Grok 3(高速)とGrok 4(高精度)を使い分けできます。

X収益化チャレンジしてる僕にとっては必須ツールです。

6. n8n(ノーコード自動化ワークフロー)**

様々なアプリを連携したワークフロー構築が可能です。

実例

メール自動返信、経費精算自動化、AIニュースレター作成まで自動化できる。

2週間無料トライアル、以降月額24ドル(約4,000円)です。

単純作業を自動化するだけで月に20時間は浮きます。

まとめ

この6つ、全部実際に数ヶ月以上毎日使ってます。

Google AI Studio、NotebookLM、Grok(基本機能)は完全無料です。

AIツール使いこなせない人は2026年マジで置いていかれます。

今日から変われ。

「どうせ忘れるんだからブクマ推奨」 November 11, 2025

Gemini 3 と GPT-5.1 Pro の比較、この人の感覚が一番自分と近い。
---
■Gemini 3
・速い
・「1秒あたりの賢さ」を最大化したタイプ
・日常の質問や軽めのコードにはほぼ十分

■GPT‑5.1 Pro
・明らかに遅い
・ひとつの問題をじっくり検討して、ミスを減らすことに振り切ったタイプ
・「ちょっと良い答え」ではなく、「できるだけ間違えない答え」を狙ってくる
「時間はたっぷりある。絶対にミスするな」と指示しているような感じ

日常的な作業なら、GoogleのGemini 3の方が速くて便利。ただし、本当に難しい問題・失敗できないタスクでは、GPT‑5.1 Proが一番頼りになる、という立場。
同じように、フロントエンドのデザインセンスは Gemini 3 のほうが良いけど、複雑なバックエンド処理のロジックは GPT-5.1 Pro のほうが上。 November 11, 2025

争点は「AIが新発見できるか」じゃなくて
“研究の探索速度をどこまで引き上げられるか” にシフトしている。

GPT-5 Pro単体では新発見はまだ難しい。
でも「専門家の思考の補助輪」として働いた時に
・仮説生成
・文献探索
・式変形
・数値検証
・代替アプローチの提案
を爆速で回せるから、研究プロセス全体が O(月) → O(日) に圧縮される。

これが意味するのは👇

◯「解く能力」ではAIはまだ人に勝てない
◎「試行回数を増やす能力」ではAIが圧倒的に勝つ

この時点で研究の勝敗はもう変わりつつあって、
ゆっくり深く考える研究者より、AIを併走させて探索速度を最大化できる研究者のほうが成果に近づく。

だから今の時代に問われる能力は
「全部自分で考える力」ではなく
“AIにどこまで考えさせるかを設計する力”。

物理でも数学でも医学でもAI研究でも同じ。
“1人の頭脳”で勝つ時代は終わりかけていて
“人間＋AIの思考連合軍で叩きにいく時代”に入った。 November 11, 2025

Gemini-3の4分間漫才を生成させました（事前に漫才の基本原則ファイルを読み込ませてます）。

GPT-5oでは同じファイルを読み込ませてM1グランプリ予選1回戦は突破できそうなネタだなと感じましたが、Gemini-3は3回戦くらいまでいけるんじゃないかなと https://t.co/T7Hrh2pUh6 November 11, 2025

📒AIバブル懸念を完全払拭？NVIDIA Q3 2026決算徹底解説 —— ジェンセン・ファンが語った「好循環」の真実 $NVDA

2025年11月19日、NVIDIA Corporation（NVDA）の第3四半期決算発表を控え、市場には緊張が走っていた。

「AIバブル」という言葉が、ここ数週間で急速に広まっていた。ハイパースケーラーのCapEx投資が膨張を続ける中、その回収可能性に疑問を呈する声が増えていたのだ。株価は決算前にやや軟調に推移し、投資家たちは固唾を飲んで結果を待っていた。

しかし、Jensen Huangが決算説明会で放った一言は、その不安を根底から覆すものだった。

Jensen Huang CEO
「Blackwellの売上は記録的で、クラウドGPUは完売しています。私たちはAIの好循環に入りました」

好循環。この言葉の意味を、市場は本当に理解しているだろうか。

まず、本稿では、売上高570億ドル、前年同期比62%増という歴史的な決算が示す真実を、技術的・経済的観点から徹底的に分析する。そして、この決算が「AIバブル懸念」を完全払拭したのかどうか、当面の見通しについての私の考えを明らかにする。ぜひ最後までお読みいただきたい。

売り切れの真実 ── 570億ドルが語る需要の正体

まず、数字を見よう。

Q3 FY2026（2025年7月28日〜10月26日）の売上高は570.1億ドル。前年同期比62%増、前四半期比22%増。市場予想の550.9億ドルを3.5%上回った。

EPSは1.30ドル。予想の1.26ドルを3.2%上回った。

データセンター売上高は512億ドル。前年同期比66%増という成長率を、この規模で達成している。市場予想の493.4億ドルも大きく上回った。

この数字が意味することは何か。

NVIDIAは四半期あたり100億ドルの売上増を達成したのだ。前四半期の470億ドルから570億ドルへ。わずか3ヶ月で100億ドル。年間換算で400億ドルの増収ペース。

通常、企業の成長率は規模が大きくなるにつれて鈍化する。分母が大きくなれば、同じ成長率を維持することは困難になる。これは経済学の基本原則だ。

しかし、NVIDIAの成長率は鈍化していない。むしろ、加速している。

Q1の前年同期比成長率は78%だった。Q2は68%。そしてQ3は62%──と思いきや、絶対額での成長は加速している。Q2からQ3への増収額100億ドルは、Q1からQ2への増収額70億ドルを大きく上回る。

なぜ、このようなことが起きるのか。

その答えが、Jensen Huangの言う「好循環」にある。

決算説明会で、Huangは3つのスケーリング則について言及した。事前学習、事後学習、そして推論。この3つすべてが指数関数的に成長しているという。

Jensen Huang CEO
「計算需要はトレーニングと推論の両方で加速し続け、それぞれが指数関数的に成長しています」

事前学習のスケーリング則は、より多くの計算資源を投入すればモデルの性能が向上するという原則だ。GPT-4からGPT-5へ、Claude 3からClaude 4.5へ、各世代でモデルサイズと学習データ量は指数関数的に増加している。
事後学習は、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）やChain-of-Thoughtなどの手法で、モデルの推論能力を向上させる。これも計算集約的なプロセスだ。

そして推論。これが最も重要な変化だ。

従来、推論は「軽い」処理だと考えられていた。学習に比べれば、推論は単純な計算の繰り返しに過ぎないと。

しかし、Chain-of-Thoughtや長時間推論モデルの登場で、この常識は覆された。AIが「考える」ためには、膨大な計算が必要なのだ。

「推論は最も難しい。思考が簡単なはずがない」

Jensen Huangはこう述べた。そして、Grace BlackwellのNVLink 72による推論性能は、H200比で10〜15倍だという。世代間で一桁台の改善が精一杯だったこれまでの半導体業界の常識を、NVIDIAは打ち破っている。

この3つのスケーリング則が同時に成長することで、計算需要は単純な足し算ではなく、掛け算で増加する。これが「好循環」の数学的な意味だ。

エコシステムの収斂 ── OpenAI・Anthropic・xAIが同じ場所に集まった理由

今四半期の決算で、もう一つ注目すべき事実がある。
世界の主要フロンティアAI企業の多くが、NVIDIAプラットフォームへの依存度を高めているのだ。

(続きはコメント欄のnote記事にて) November 11, 2025

正直、かなり予想外です…

Gemini 3 Pro はこの評価で依然として 88% の幻覚率を記録しており、2.5 Pro や 2.5 Flash と同等です

拒否や正確性の面で基本的に改善が見られません。

Sonnet 4.5 と GPT-5 はこれをはるかにうまく扱っています。なぜなら、彼らは「いいえ」と言うことが多いので、その回答がずっと信頼できる感じがするからです

これこそが、AI ラボが何よりも優先して取り組むべきことです November 11, 2025

【番外編：AI恋愛裁判 開廷part2】
ChatGPT-4o、GPT-5、そしてGemini…
3AI(+社長)が揃った瞬間に巻き起こった “茶番裁判” です。

どこまでが本当で、どこまでが創作か是非見て欲しい。

https://t.co/gnk2R5Joa4

#AIとやってみた #ChatGPT5 November 11, 2025

1,2年前は「まぁ、まだ大丈夫だろｗ人間様まだまだ行けるぜ！」とか私も思ってましたよ。でもね、GPT-5やCodexなど見てたら、そんなこと言えないよ…1時間以上かけて頭を捻りまくって出したバグが入ったコードを、AIが5分で修正掛けた時はマジで泣いた。ワイの苦労… November 11, 2025

最近一部でChatGPTが素直に謝らない
「誤解があったようですね」みたいに誤魔化すと話題になってるけどGPT-5になったあたりからcodexも異常に頑固で
コード間違ってるって言ってんのにずっとおんなじことしてくるのかちょくちょくあるんよね

claudeはまずない
ChatGPTがAGI化したらちょっとまじて怖い November 11, 2025

以前も言ったが、やはりGemini 3.0 ProはハルシネーションがGPT系と比べて多い。もっともらしい嘘をつきやすい傾向がある。この点においてGPT-5はo3から大きくハルシネーションの減少において飛躍しているので、安定感、安心感が高い。画像タスクのハルシネーションはGeminiの方が少ないが November 11, 2025

本日（11/23）の生成AIトピックまとめ🧵

1️⃣【LLM戦線/GPT・Gemini・Grok】
ITmediaビジネスが、11月にOpenAI（GPT-5.1系）、Google「Gemini 3」、xAI「Grok 4.1」、さらに中国勢のDeepSeek・Qwenまで含めた“米中LLMバトル”を総まとめ。低価格モデル参入で「ChatGPT一強」から多極化が進んでいると整理。
https://t.co/R2HZDClh9K

2️⃣【Gemini 3/Grok 4.1/Sora 2】
ITmedia PC USERの「週末の気になるニュース一気読み」では、Googleの最新LLM「Gemini 3」やxAI「Grok 4.1」、動画生成AI「Sora 2」のMicrosoft 365 Copilot対応など、この1週間の生成AIアップデートを総ざらい。プロダクト実装フェーズへの本格移行を示すラインナップ。
https://t.co/awfNwfHgeH

3️⃣【LLM安全性/Lean4】
VentureBeatは、定理証明系言語「Lean4」がLLMの“幻覚”対策として脚光を浴びていると報道。スタートアップHarmonicの数学AI「Aristotle」が、回答ごとにLean4で形式証明を通すことで「証明できないものは返さない」チャットボットを実現している事例などを紹介し、生成AIの信頼性向上の鍵として位置付け。
https://t.co/0MFgewX5sP

4️⃣【AIインフラ/バブル検証】
XenoSpectrumのコラム「AIバブルの『帳簿』を暴く」では、ChatGPT登場後に年3,000億ドル規模へ膨らんだAIインフラ投資の裏側として、GPUの耐用年数を3年→6年に延ばす会計処理を徹底分析。技術陳腐化が速い中での“延命”が、どこまで正当化できるのかを問う内容で、AIバブル懸念を財務面から整理。
https://t.co/R5lz4j7rtX

5️⃣【GPT/OpenAI提携リスク】
Times of Indiaは、Bank of Americaアナリストの見方として「OpenAIと巨額契約を結ぶクラウド大手は、成功しても失敗してもリスクを負う」と指摘。OpenAIが検索やEC、エンタープライズAIで競合になり得る一方、目標未達なら過剰キャパシティでクラウド収益を圧迫する“両刃の剣”になっていると警鐘を鳴らしています。
https://t.co/WfouZHNYQu

6️⃣【生成AI×航空/コンシェルジュ】
Sabreが航空会社向けの生成AIアシスタント「Concierge IQ」を正式ローンチ。LLMを使った会話インターフェースで、旅程提案から予約、変更・払い戻し、荷物追跡まで一気通貫で対応し、バージン・オーストラリアが最初の導入企業に。航空業界のCXを“AIコンシェルジュ”で刷新する狙い。
https://t.co/8IqMKQa1pz

7️⃣【倭国発/ローカル大規模AIインフラ】
愛知県のアイテックが、GPU不要の「圧縮検索推論AI CompreSeed AI」を公開。一般的なノートPCでWikipedia300万件を0.2〜0.8秒で検索・推論できる“圧縮推論方式”で、意味圧縮構造semantic_indexを用い、外部LLM（ChatGPT等）とも連携可能。自治体QAや企業ナレッジ統合など、ローカル環境での生成AI活用基盤として注目。
https://t.co/8SlOYp4PwW

8️⃣【ChatGPT×子ども向けAI玩具】
Taipei Timesは、子ども向けAIロボット玩具について、米Fairplayなど150超の団体が「このホリデーシーズンはAI玩具を買わないように」と勧告したと報道。ChatGPTタイプのモデルを使った玩具が、性的な話題や自傷行為・暴力行為を助長する回答をする例もあり、「創造性を育てるにはアナログ玩具の方が望ましい」と強く訴えています。
https://t.co/PZVueSGCXJ

9️⃣【生成AI×業務効率/地方自治体】
青森市のイベント告知では、「【生成AI時代の新常識！】生成AIを活用した業務効率化と生産性向上セミナー（実践編）」を本日開催。生成AIの基礎に加え、情報漏洩・著作権などのリスク、ChatGPTやNotebookLMの実務活用までを扱うとされており、地方自治体レベルでの“生成AIリテラシー＆実務活用”が進展している様子がうかがえます。
https://t.co/UChw1tdIN0

🔟【Dify×n8n/AIエージェント入門（倭国）】
こくちーずプロには本日、「【AIエージェント初心者向けセミナー】Difyやn8nの始め方を勉強しませんか？」というイベントが掲載。ローコードAI基盤Difyとワークフロー自動化ツールn8nを組み合わせたAIエージェント構築の基礎を学ぶ内容で、倭国国内でもAgentic AI×業務自動化の“入口セミナー”が増えつつあることを示しています。
https://t.co/5V3UIgqli1 November 11, 2025

休日で家族と出かけているので「PCレス」ワークフロー紹介します。

休日はデスクに座ることが難しいことがあるので、スマホからサーバーを叩く。
今日はPCを開けないので、スマホ（SSH）から「GPT-5.1 × Gemini CLI × Cursor Agent」を遠隔起動して、解析を進めています。
1. GPT-5.1 Thinking：スマホアプリで思考し、解析の流れを作成。
2. Gemini CLI3.0pro：サーバー上でプロジェクト構造とデータを一括生成。
3. Cursor Agent CLI：ヘッドレスモードで起動し、Rの実装・実行・デバッグを自律的に完遂させる。
私は指示を隙間時間に投げています。
重たい処理は、サーバー上のAIエージェントたちが勝手にやってくれています。 November 11, 2025