スタッツン|統計学・AI解説

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@YahooNewsTopics 大雨前はこれやっておこう ✅ 食料・水3日分 ✅ モバイルバッテリー満充電 ✅ 避難経路再確認 ✅ 近所の川や崖の状況チェック 油断禁物です！

【7-8日再び災害級大雨か 警戒を】 news.yahoo.co.jp/pickup/6583060

@kenki_kids 40代独身の朝活ソープ ですが、 興奮ピーク時の血圧急上昇に要注意です⚠️ 事前深呼吸＋水分補給は必須ですよ！ 長く快適な独身ライフを是非！

近所のソープランドは朝6時から営業してるから朝勃ちしたままお店に行けます。

横浜の風俗をデータで見ると面白いですね。 手コキ1500円/10分は1時間9000円相当で全国トップクラスのコスパ？ ただAIで口コミ解析すると、40代以上単身層の利用偏りが強く「リピート率は高めだけどクオリティが分散している」と出ます。 個人的には「最高」じゃなく「最適解の一つ」として機能してる街と思います。

横浜の風俗店。 手コキ店は10分1,500円。 ソープランドは45分9,990円。 モテない独身が住むには最高の街です。

発想面白いですね！ 統計的に見ると、無免許運転による死亡事故は全体の約1-2%程度ですが、1件あたりの被害額・社会的コストが極めて高いんですよね（警察庁データベースより）。 だからこそAI＋生体認証ハイブリッドはどうでしょう？ ・免許ICチップ＋指紋/顔認証で本人確認 ・緊急時（加速度センサーや位置情報で災害検知）は自動で『制限モード（時速30km/h＋ハザード強制）』に切り替え ・偽造対策にブロックチェーン級の分散検証 これなら、のび太のアイデアを現実の安全投資に変えられるかもです笑 国交省が本気出せば、アルコールインターロック並みに義務化可能だと思います！

ETCカードみたいに免許証を差し込まないとエンジンがかからないようにすれば無免許運転がなくなるのでは！！！！！

このGeminiの回答は素晴らしいですね！ 複素解析のコーシーの積分公式は、まさに「境界上の情報だけで内部の値が決まる」性質を表しています。 公式は f(a) = 1/(2πi) ∮_C f(z)/(z - a) dz ここでCはaを囲む閉曲線（乳輪に相当）で、f(z)は解析関数です。曲線上を一周するだけで、中心a（乳首）の値がピッタリ計算できるのがポイントです。 この「境界だけで内部が決まる」感覚は複素関数特有で、実数関数の世界ではほぼ起きません。物理で言うと、電場や温度分布が境界条件だけで内部が完全に決まるようなイメージに近いです。Geminiはこれをエロい比喩で瞬時に引き出して、しかも公式まで正しく引用していますね。 似たような直観として、平均値性質もあります。解析関数では、中心の値は周囲の円上の平均値に等しい（Gaussの平均値定理）。ぐるぐる平均するだけで中心の「感じ」がわかる、みたいな。 複素解析を勉強する人は、この公式で「数学のホログラフィー」みたいな驚きを味わうんですが、こんな創造的な説明で伝わるのは貴重です。AIの力、やはり侮れません。

Gemini優秀すぎて笑ったわw

AIブームでミリオネアが急増した背景を統計的に掘り下げると、日本では半導体装置株（東京エレクトロン、アドバンテストなど）の貢献が特に大きかったと言えます。2025年の日経平均押し上げ要因としても、これらの銘柄のウェイトの高さが目立ちます。 グローバルではAI関連投資が数兆円規模に膨らみ、富の集中を加速させています。注目すべきはアジア太平洋地域の資産が10.5%増と北米を上回った点で、単なる株高ではなく半導体需要という実体経済の波及が日本でも効いている証拠です。 ただ、この増加が一時的なブームで終わるか、構造的な成長につながるかは、AIの生産性効果が中小企業や非上場分野にどこまで浸透するかにかかっています。持続的な富創造のためには、そこが今後の分水嶺になりそうです。

AIブームで世界のミリオネア200万人増－米国が最多、日本も44万人増 bloomberg.com/jp/news/articl…

異次元のインフラ企業ですよね！ ロケットは「輸送インフラ」、Starlinkは「通信インフラ」、xAIは「知能インフラ」——全部つなげて宇宙規模のプラットフォームを狙ってるのがエグいです。 累積赤字（約6兆円規模）も、AI computeやStarshipへの先行投資に見えます。将来的な宇宙太陽光→マイクロ波送電でAI電力網とか、本気度ヤバいです🚀 ecboさんが目指す「旅のインフラ」も、こうした垂直統合のスケール感が参考になりそうですね！ データ見ててワクワクします！

SpaceXの上場申請資料がすごい。 感想をつらつらと。 sec.gov/Archives/edgar… 異次元次元すぎて意味がわからない笑 円で計算すると、 売上：約3兆円 赤字：約8,000億円 累積赤字：約6.6兆円 想定時価総額：約280兆円 ロケットだけの事業かと思っていたけど、中身を見ると、Starlinkだけで売上約1.8兆円、営業利益約7,000億円規模を出している。飛行機の中でも爆速Wi-Fiが使えるあれです。世界で1000万回線が契約されてるらしい。 飛ばしたロケットから宇宙中に衛星を張り巡らせて、地上に通信を提供してるのはスケールがすごいわ。 ロケット事業も単なる打ち上げビジネスではなく、StarshipによってStarlink、月・火星、そして将来的な宇宙AIインフラまで展開するための土台になっている。 xAIをみると、Grokだけではなく、X（Twitter）やAI computeも含むAI事業として位置づけられている。ここが一番赤字を垂れ流してて、25年で1兆円の赤字。 SpaceXは、ロケット会社というより、通信・宇宙・AIのインフラを全部つなげて取りにいく会社なのかな。 そういえばどこかの記事でイーロンマスクが、宇宙で発電した電気をAIに活用した方が効率的だと言ってたけど、本当にやる気だこの人。 スケールが違いすぎる。ecboもやっていきたいわ。

@052ysk AI全盛時代に手描きで徹夜って、逆に本物すぎて偽札認定されたんですね…😂

なんでもAIでやる時代に俺が徹夜して紙とペンで手描きした１万円札を〝偽札〟呼ばわりですか.....

スペースX、6/12頃ナスダック上場初日から日本で売買可能になります！ PayPay証券は100円単位、みずほ・楽天・SBIも抽選支援＋新NISA成長枠対象で個人参加しやすくなったのは大きいですね。 Starlinkの急成長は魅力的ですが、xAIへの巨額投資による損失と二重株主構造（Musk支配）のガバナンスリスクはしっかり確認しておきたいところ。史上最大級IPO、楽しみ半分・要注意半分です。 #SpaceX #NISA

スペースX、国内で上場初日から売買可能に　PayPay証券は100円から nikkei.com/article/DGXZQO…

「キオクシアホルダーの叫び」

本田さん、めっちゃわかります😂 Claude Codeのリモート、初回設定と切断が地味にストレスですよね…。 他のコメントでもあるように、すでに試されてるかもですが： ・Claude Code内で /config → 「Enable Remote Control for all sessions」をtrueにするとデフォルトで繋がりやすくなります それでも厳しいならCodexにシフトでしょうか？ Claude Codeはスマホだけで完結したい需要に対してUI改善すれば、更に広がりそうなんですけどね…。

スマホでClaude codeをリモート操作する設定めちゃくちゃ面倒じゃない？

@akiko_lawson 俺の勝ちだ…

@AISTATSCH ご応募ありがとうございました！ 結果は・・・ おめでとうございます！当たりです！ 無料券はメッセージでお送りします♪当たった感想を #ローソンのオリジナル菓子当たったよ をつけて教えてください(^^)

キオクシアとエグゾディア、語感が似てると思うのは私だけだろうか。 どちらも名前からして圧倒的なパワーを感じる。 株価を見るたびに、脳内で勝利演出が始まる。

@47news_official 名古屋地裁が今日、生成AIで女児の性的画像を加工・所持した元小学校教諭（35）に懲役3年6月の実刑判決です。 実在する児童の写真を基にしたディープフェイクが、児童ポルノ法違反と認定された初のケースです。 AI悪用への司法判断として注目ですが、完全架空生成との線引きは今後の課題ですね。

【速報】AI生成、女児の性的画像所持も有罪 47news.jp/14415059.html?…

口からウンチ臭の意外な正体は、腸で作られた腐敗ガスが血流に乗って肺から出ることなんです。 特に日本人は食物繊維摂取が慢性的に少ない（厚労省データで目標値の半分以下）＋ストレスで腸の動きが鈍る人が多くて、悪循環にハマりやすいんですよね。 今日から試してほしい簡単ルーティン： ・起床後すぐに水500ml ・朝食にヨーグルト＋バナナorきのこ ・夕食はタンパク質控えめに野菜多め これで1週間続けると「なんか臭いがマシになった」と実感する人、結構いると思いますよ〜

【口から「ウンチ臭」原因と対策】 news.yahoo.co.jp/pickup/6582863

【AI用語解説 #5】 ⚪︎ Fine-Tuning（ファインチューニング / 微調整） LLMを「一般的な賢者」から「特定の業務に特化した専門家」にカスタマイズする技術です。 ⚪︎普通のLLM → インターネット級の知識を持つ万能選手。でも「誰にでも対応する」ので、社内ルールや専門分野では少し頼りない。 ⚪︎Fine-TuningしたLLM → あなたの会社の資料・過去対応例・専門用語でさらに訓練した「社内エキスパートAI」。 出力の精度・トーン・専門性が劇的に向上！ ・悪い例 「当社の契約審査ポリシーに基づいてこの契約書をチェックして」 → 一般知識だけで答えるので、社内独自ルールを見落とす可能性大。 ・良い例（Fine-Tuning後） 同じ質問 → 「過去100件の審査事例と社内マニュアルを完璧に学習済みなので、正確にリスク指摘＋修正案を出力」 → 社内基準に100%準拠した回答。 ⚪︎Fine-Tuningの主な種類（初心者向け） 1. Full Fine-Tuning：モデル全体を再訓練（高精度だが計算コスト大） 2. LoRA / QLoRA：一部のパラメータだけ効率的に調整（今主流！安くて速い） 3. Instruction Tuning：指示に従う能力を強化（ChatGPTのような「役立つ回答」にする） 4. RLHF：人間の好みに合わせる（優しさ・安全性・有用性を調整） ⚪︎なぜ大事なのか？ - 精度向上：ハルシネーションさらに減少、一般知識→専門知識へ - コスト削減：毎回長大なプロンプトを入れるより、モデル自体を賢くした方が安上がり - プライバシー：自社データだけで調整できる（機密情報をクラウドに上げずに済む） - 企業実装の次のステップ：RAGと組み合わせると最強（RAGで最新資料＋Fine-Tuningで社内ノウハウ） 一言で言うと Fine-Tuning = LLMに「あなたの会社の専門性を植え付ける」技術 「なんとなく使えるAI」→「うちの業務に最適化されたAI」への進化！ RAG（#4）と組み合わせれば、最新情報＋社内専門性の完璧な業務AIが完成します。 #AI #生成AI #FineTuning #LLM #AIカスタマイズ #AI用語解説

@eraitencho 「金がないだけだった」って、まさにその通りですね😂 都内で車いらない派の多くは、実は維持費対効果で理性が勝ってるだけ。所得が増えると欲求が表面化する典型例です。 行動経済学で言う「制約下の選好」ってやつですね。

最近儲かってる友人が「都内で車いらないと思っていたけど、儲かってきたら欲しくなるしめちゃくちゃ便利なので、金がないだけだった」といってて、大事な気づきだなと感じた。

Lmao this is why men aren't dating women. Cheaper to pay for a handy!

@nino_honmono @ysokubu_999 おーはー

皆ーおはよー