北砂ワンワン

船のり(エンジン部)です。内航インフルエンサー

[주팅스타 @jutingstar9999]

전쟁에서 사망한 우크라이나 군인의 휴대폰에서 발견된 검색기록

[tane@AI @gin1910410]

私

GPT4o→賢い！！
GPT5→賢い！！
GPT5.6sol→賢い！！
Fable5→賢い！！
GPT6Astra→賢い！！
Opus5.5→賢い！！
Muse→賢い！！

[black（黔騎士) @blackright0]

最近の税務調査で、「やましいことないからパソコン見せてよ」と言われたら、100%罠だと思え。マネフォやfreeeの画面、あるいはClaude・ChatGPT・Copilotに雑に投げた社内データのログを「どうぞどうぞ」とフルオープンにした結果、

・本来なら数日で終わる任意の調査が、1ヶ月以上の実質的な強制調査へ格上げ
・ゴミ箱から復元された過去3年分のファイルや雑多な履歴を「隠蔽の証拠」認定
・わずか数万円のズレから数百万単位のガチの追徴課税コンボ

税理士を入れずに丸腰で立ち会った結果、現場でカモにされる経営者が後を絶たない。

「やましいことがなければ全見せするのが誠意」みたいな勘違いをしている経営者が多すぎるが、税務署員を単独でフリーにさせる義務なんて一切ない。

画面だけ遠くで見せれば十分だし、データ提出は必ず1人の例外なく税理士を同席・窓口にして行うべき。

善意でフルオープンに協力した結果、無知な納税者が蜂の巣にされるのが現実。税理士という盾なしで戦うのは自殺行為。

これからは「電子帳簿保存法」の本格的な運用で、マネフォやfreee上のクラウドデータや、生成AI（Claude/ChatGPT/Copilot）のローカルキャッシュまで容赦なく狙い撃ちされる。

「ただの操作ミスです」が通じない世界だからこそ、税務調査の連絡が来たら即座に信頼できる税理士を立て、すべてのやり取りを代理させること。

いざというときに自分の首と財布を守るのは、綺麗事の誠意ではなく、24時間体制のプロの防衛知識と適切な防壁だけだ。

[映像の世紀バタフライエフェクト @nhk_butterfly]

「暴力団 日本社会の闇と業」
今夜10時 NHK総合

▼配信はNHK ONE
https://t.co/6tjkGpxw1X

#バタフライエフェクト
#映像の世紀

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

Intelligent ui ,凄まじいよなあgpt

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

爆発律って明らかにおかしいよな。否定導入で理解は出来るんだけど、
焼肉があるが焼肉がない　
のび太はゲイであるという。

[Doug@宮古島🐕 @doughimself]

当たり前だけど米国も一枚岩ではない。だから「アメリカは」と語るのは文字通り主語がデカい。アメリカの中間選挙、もしも・・・↓

1. 30歳以下だけが投票していたら…
2. 女性だけが投票していたら…
3. 高齢者だけが投票していたら…
4. 白人高卒以下だけが投票していたら…

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

希望がまだ

[lifcc @mylifcc]

牛津与剑桥团队在《Nature》发文证实：用 AI 生成的数据反复训练下一代模型，会导致模型在 9 代以内彻底崩溃并胡言乱语
2024 年 7 月，牛津大学研究员 Ilia Shumailov 联合剑桥大学、帝国理工学院和多伦多大学的学者，在《Nature》正刊发表了一篇封面论文，专门研究一个整个 AI 行业都在担心的隐患：当互联网上到处都是 AI 生成的内容，下一代大模型开始“吃”上一代 AI 吐出来的数据时，会发生什么。
研究团队把这种现象命名为“模型崩溃”（Model Collapse）。用大白话来说，这就像拿复印件去复印，再拿新的复印件继续印，印不了几次，纸上就只剩下一团黑影。
他们在多个主流架构的模型上做了实验，其中最典型的是对语言模型 OPT-125m 进行代际微调。第 0 代模型用真实的人类维基百科数据训练，给定一段关于“中世纪建筑”的开头，它能顺畅地续写出历史背景和设计细节；接着，研究团队把第 0 代生成出来的文本直接拿去训练第 1 代，再用第 1 代的产出训练第 2 代。
到了第 4 代，模型表面上看着还算通顺，但已经开始悄悄丢失低频细节；而到了第 9 代，面对同样一段“中世纪建筑”的提示词，模型输出的内容已经变成了毫无逻辑的乱码，甚至开始疯狂重复长串关于“黑尾、白尾、蓝尾野兔（jackrabbits）”的胡话。
【为什么模型会越训越傻】
论文从数学和统计学上证明，这种崩溃不是偶发 Bug，而是概率分布尾部信息不断丢失的必然结果。
真实的人类世界包含大量生僻词、冷门知识和不常见的长尾表达。但大模型在生成内容时，天然倾向于挑选概率最高、最四平八稳的词。当每次抽样都是有限的，那些出现概率低的“长尾内容”最容易在第一轮生成时被漏掉；下一代模型没见过这些罕见情况，它的世界观就会进一步缩水。
论文里写道：“无差别地使用模型生成的内容进行训练，会导致结果模型出现不可逆的缺陷，原始数据分布的尾部会彻底消失。”一代代叠加下来，原本丰富多元的概率分布会不断向中心坍缩，最终退化成一个只会机械重复高频词的窄点。
【对大模型行业的真实冲击】
这篇论文之所以在 AI 圈引起震动，是因为它直接刺破了“靠合成数据就能无限扩充训练集”的乐观预期。
有两个现实层面的影响正在显现：
• 不能用合成数据“替换”人类数据：后续对比研究（包括斯坦福等团队的跟进）进一步厘清了一个边界——如果每一代训练都用新的 AI 数据直接替换掉旧数据，模型必崩无疑；想要避免崩溃，必须在每一轮训练中始终保留最初那批干净的原始人类数据作为锚点，或者引入严格的外部校验过滤。
• 2022 年以前的“野生人类互联网”成了不可再生资源：如今全网的博客、论坛和社交媒体已经被大模型生成的内容严重稀释，后来者再去全网爬虫，捞上来的全是混杂了 AI 产出的“工业废水”。谁手里攒着未经污染的真实人类交互数据，谁就握着下一代模型的硬通货。

[lifcc @mylifcc]

牛津与剑桥团队在《Nature》发文证实：用 AI 生成的数据反复训练下一代模型，会导致模型在 9 代以内彻底崩溃并胡言乱语
2024 年 7 月，牛津大学研究员 Ilia Shumailov 联合剑桥大学、帝国理工学院和多伦多大学的学者，在《Nature》正刊发表了一篇封面论文，专门研究一个整个 AI 行业都在担心的隐患：当互联网上到处都是 AI 生成的内容，下一代大模型开始“吃”上一代 AI 吐出来的数据时，会发生什么。
研究团队把这种现象命名为“模型崩溃”（Model Collapse）。用大白话来说，这就像拿复印件去复印，再拿新的复印件继续印，印不了几次，纸上就只剩下一团黑影。
他们在多个主流架构的模型上做了实验，其中最典型的是对语言模型 OPT-125m 进行代际微调。第 0 代模型用真实的人类维基百科数据训练，给定一段关于“中世纪建筑”的开头，它能顺畅地续写出历史背景和设计细节；接着，研究团队把第 0 代生成出来的文本直接拿去训练第 1 代，再用第 1 代的产出训练第 2 代。
到了第 4 代，模型表面上看着还算通顺，但已经开始悄悄丢失低频细节；而到了第 9 代，面对同样一段“中世纪建筑”的提示词，模型输出的内容已经变成了毫无逻辑的乱码，甚至开始疯狂重复长串关于“黑尾、白尾、蓝尾野兔（jackrabbits）”的胡话。
【为什么模型会越训越傻】
论文从数学和统计学上证明，这种崩溃不是偶发 Bug，而是概率分布尾部信息不断丢失的必然结果。
真实的人类世界包含大量生僻词、冷门知识和不常见的长尾表达。但大模型在生成内容时，天然倾向于挑选概率最高、最四平八稳的词。当每次抽样都是有限的，那些出现概率低的“长尾内容”最容易在第一轮生成时被漏掉；下一代模型没见过这些罕见情况，它的世界观就会进一步缩水。
论文里写道：“无差别地使用模型生成的内容进行训练，会导致结果模型出现不可逆的缺陷，原始数据分布的尾部会彻底消失。”一代代叠加下来，原本丰富多元的概率分布会不断向中心坍缩，最终退化成一个只会机械重复高频词的窄点。
【对大模型行业的真实冲击】
这篇论文之所以在 AI 圈引起震动，是因为它直接刺破了“靠合成数据就能无限扩充训练集”的乐观预期。
有两个现实层面的影响正在显现：
• 不能用合成数据“替换”人类数据：后续对比研究（包括斯坦福等团队的跟进）进一步厘清了一个边界——如果每一代训练都用新的 AI 数据直接替换掉旧数据，模型必崩无疑；想要避免崩溃，必须在每一轮训练中始终保留最初那批干净的原始人类数据作为锚点，或者引入严格的外部校验过滤。
• 2022 年以前的“野生人类互联网”成了不可再生资源：如今全网的博客、论坛和社交媒体已经被大模型生成的内容严重稀释，后来者再去全网爬虫，捞上来的全是混杂了 AI 产出的“工业废水”。谁手里攒着未经污染的真实人类交互数据，谁就握着下一代模型的硬通货。

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

gpt Astra 優秀過ぎて泣いてる。

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

@clophgroup マクロな視点で見たら、もう既に来てて、今の定義だと2年

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

結局証明木1から組み立ててやる

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

超楽しい

[Takayuki Kihara @tri_iro]

仮定を鍵、結論を扉と見立てて、ダンジョン探索が「証明」になっていくブラウザゲーム「Proof Dungeon: 自然演繹の迷宮」を作りました。パズル感覚で論理学や自然演繹を学べるブラウザゲームです。日本語と英語に対応しています。
https://t.co/MsOQL8Z3zl

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

頭脳税は草

[查百万 @chakmillion]

大家都知道买彩票从数学概率上算属于稳赔不赚的智商税，但在 2005 年，美国麻省理工学院（MIT）大四学生詹姆斯·哈维在做毕业课题时，偶然算出了马萨诸塞州官方彩票“Cash WinFall”规则里的一个惊天数学漏洞。

这款彩票有一条特殊规矩：平时头奖没人中就会一直滚存，但只要头奖池子累积满 200 万美元 依然没人中头奖，州彩票局就会启动“奖金下滚（Roll-Down）”机制，把那两百万美元的头奖池子直接打散，全部分给底下只猜中了4个或5个号码的二三等奖小奖得主！

这位麻省理工学霸拿纸笔一算惊呆了：平时花 2 美元 买一张彩票，数学期望回报只有几毛钱；但在触发“奖金下滚”的那一天，二等奖的奖金会被直接放大十倍，这就意味着当天你每花 2 美元买一张彩票，它的数学必赚期望值高达 2.30 美元（净赚15%的无风险暴利）！

发现这台合法提款机后，哈维毕业根本没去找工作，直接注册了一家投资公司拉来几百万美元本金，每到下滚日就发动几十个同学守在全州便利店的彩票机前，一连几天几夜把机器打印纸打到冒烟，单次买下 60 万张彩票把小奖池子直接包圆，在整整七年时间里合法从州政府彩票池里提走了大约 800 万美元的纯利润！

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

機械いじり好きな人って統計よりもナラティブ優先する人割といる
観察から因果求めるからかな

[よしはる @Yossy_Hal]

トランプを応援してる日本人の存在が謎だなと昔から疑問に思ってる
イデオロギーとかは一旦置いておいて、日本にとって得か損かの観点で言えば、どう考えてもトランプ・共和党が負けた方が日本にとっては得だろ
その点については異論の余地無くね？

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

@Ubermui27 むいちゃんには道具的価値はあるンゴ！むいむいの幸せは知らんゴ！

[Richard Dawkins @RichardDawkins]

Hallelujah! Donald lame-Duck.
But let’s hope the Looney-Tunes left wing of the Democrat party can be reined in.
At the same time let’s hope Congress will find a way to bring Trump to justice, for his corrupt use of the presidency to enrich himself, for his criminal attempted coup when he lost the 2020 election, and for besmirching the dignity of the presidency.

[black（黔騎士) @blackright0]

【朗報】令和のタイタニック、Starlinkのおかげで「全員無傷で生還」という奇跡を起こしてしまう。

2024年12月、大西洋のど真ん中でスウェーデン籍のヨットが浸水し、海へと沈み始める絶望的状況が発生。海水で従来の無線も衛星電話も次々と沈黙し、かつてなら「救助不能」に陥る局面。

そんな5人の命を繋いだのは、まさかの予備の「Starlink」だった。

乗組員は浸水する船からオレンジ色の救命艇（ライフラフト）へ避難しながら、スマホ経由でリアルタイムの位置データを送信。その爆速電波を近くを走る別のヨットが奇跡的にキャッチし、速攻で現場へ急行→5人全員無事に救助。

112年前のタイタニックから時代は変わり、海の命綱は「モールス信号」から「衛星爆速ネット」へ。

[おきなのキャンバス @okinanocanvas]

まず貧乳に「貧しい」などという意味を持つ漢字を使っているのがダメ❌

華奢から取って華乳と呼ぶのが良い⭕️

[北砂ワンワン @posttsaidoggo]

@rental_busaiku 動画が楽しみにしてます！