Pyun_Pyun

昨日の一部報道番組で、ナフサの供給について、「日本は６月には供給が確保できなくなる」との指摘がありました。 しかし、ナフサについては、既に調達済みの輸入ナフサと国内での精製２ヶ月分に加え、ポリエチレン等のナフサから作られる中間段階の化学製品（川中製品）の在庫２ヶ月分（ナフサ精製が仮にゼロであっても需要を満たす供給ができる期間）で、少なくとも国内需要４ヶ月分を確保しています。 また、足下では、国内でのナフサ精製の継続（約110万ｋｌ/月相当（2024年平均））に加え、中東以外からのナフサ輸入量も倍増すること（約90万ｋｌ/月相当）によって、昨年の平均的な国内需要量（約280万kl/月）を満たすにあたっても、前記の川中製品の在庫（ナフサ換算で約560万ｋｌ）を使う量も減らすことができ、その在庫期間は半年以上に伸びます。 加えて、現在、その川中製品の世界からの新たな調達も強化しようとしています。 したがって、当該報道にある「日本は6月には供給が確保できなくなる」という指摘は事実誤認であり、そのようなことはありません。 これからも、国民生活と経済活動に影響を生じることのないよう、安定供給の確保に全力で取り組んでまいります。

「在日本四年了，好討厭這裡」 討厭就趕快走，去自己喜歡的地方！ 做個知行合一的人！ 🤷🤷🤷

何してんの神奈川、こわっ！ 「怖いのは、知らないから」 イスラム教徒と草の根交流、理解深め モスク建設計画を巡って分断を深める日本社会 実態からかけ離れたイスラム脅威論や不信を払拭（ふっしょく）するために、どんな取り組みが必要なのか。［毎日新聞］

【沖縄は日本🇯🇵】琉球王家末裔の尚衛氏 『琉球は清国に属さず、沖縄の人々はDNAを紐解きますと、先住民族ではありません。日本人です。国連の誤った勧告や、沖縄は中国のものという主張は歴史を無視したもので、毅然と反論すべきです。それを利用した分断を煽る動きには伏してはいけません』 👏👏👏

【驚愕】中国投資サイトが狙う「日本の相続税の欠陥」と不動産買収の実態 現在、中国の投資系サイトで日本の相続税制度が「制度上の欠陥」として扱われ、「安く物件を買える最大のチャンス」として大々的に紹介されています。 驚くべき実態が浮かび上がってきました。 ✅中国在住なら非課税 「中国に住む中国人は日本の相続税を支払う必要がない」というスキームが丁寧に解説されている。 ✅日本人でも見つけにくい物件情報 相続税の支払いのために安く売りに出されている不動産情報が幅広く掲載。 ✅足元を見る詳細データ 評価額や市場価格だけでなく、「納税期限（10か月）」や「どこまで値下げ交渉が可能か」という生々しい予測までリスト化されている。 中国では大手プラットフォームですら、「日本の相続税は非課税枠が低すぎて実質的に欠陥だ」と解説し、期限内に現金化を急ぐ遺族から安く買い叩く手法を推奨しています。 日本の厳しい税制度が、結果的に海外投資家にとっての「バーゲンセール」を生み出してしまっているこの現状。皆さんはどう思いますか？

🚨SHOCKING: Apple just proved that AI models cannot do math. Not advanced math. Grade school math. The kind a 10-year-old solves. And the way they proved it is devastating. Apple researchers took the most popular math benchmark in AI — GSM8K, a set of grade-school math problems — and made one change. They swapped the numbers. Same problem. Same logic. Same steps. Different numbers. Every model's performance dropped. Every single one. 25 state-of-the-art models tested. But that wasn't the real experiment. The real experiment broke everything. They added one sentence to a math problem. One sentence that is completely irrelevant to the answer. It has nothing to do with the math. A human would read it and ignore it instantly. Here's the actual example from the paper: "Oliver picks 44 kiwis on Friday. Then he picks 58 kiwis on Saturday. On Sunday, he picks double the number of kiwis he did on Friday, but five of them were a bit smaller than average. How many kiwis does Oliver have?" The correct answer is 190. The size of the kiwis has nothing to do with the count. A 10-year-old would ignore "five of them were a bit smaller" because it's obviously irrelevant. It doesn't change how many kiwis there are. But o1-mini, OpenAI's reasoning model, subtracted 5. It got 185. Llama did the same thing. Subtracted 5. Got 185. They didn't reason through the problem. They saw the number 5, saw a sentence that sounded like it mattered, and blindly turned it into a subtraction. The models do not understand what subtraction means. They see a pattern that looks like subtraction and apply it. That is all. Apple tested this across all models. They call the dataset "GSM-NoOp" — as in, the added clause is a no-operation. It does nothing. It changes nothing. The results are catastrophic. Phi-3-mini dropped over 65%. More than half of its "math ability" vanished from one irrelevant sentence. GPT-4o dropped from 94.9% to 63.1%. o1-mini dropped from 94.5% to 66.0%. o1-preview, OpenAI's most advanced reasoning model at the time, dropped from 92.7% to 77.4%. Even giving the models 8 examples of the exact same question beforehand, with the correct solution shown each time, barely helped. The models still fell for the irrelevant clause. This means it's not a prompting problem. It's not a context problem. It's structural. The Apple researchers also found that models convert words into math operations without understanding what those words mean. They see the word "discount" and multiply. They see a number near the word "smaller" and subtract. Regardless of whether it makes any sense. The paper's exact words: "current LLMs are not capable of genuine logical reasoning; instead, they attempt to replicate the reasoning steps observed in their training data." And: "LLMs likely perform a form of probabilistic pattern-matching and searching to find closest seen data during training without proper understanding of concepts." They also tested what happens when you increase the number of steps in a problem. Performance didn't just decrease. The rate of decrease accelerated. Adding two extra clauses to a problem dropped Gemma2-9b from 84.4% to 41.8%. Phi-3.5-mini from 87.6% to 44.8%. The more thinking required, the more the models collapse. A real reasoner would slow down and work through it. These models don't slow down. They pattern-match. And when the pattern becomes complex enough, they crash. This paper was published at ICLR 2025, one of the most prestigious AI conferences in the world. You are using AI to help you make financial decisions. To check legal documents. To solve problems at work. To help your children with homework. And Apple just proved that the AI is not thinking about any of it. It is pattern matching. And the moment something unexpected shows up in your question, it breaks. It does not tell you it broke. It just quietly gives you the wrong answer with full confidence.

習近平主席「80年余り前、中国と韓国は大きな民族的犠牲を払って日本軍国主義との戦いに勝利した。両国は手を携えて第二次世界大戦の勝利の成果を守らなくてはならない」 　 李在明大統領「韓国と中国はかつてともに日本軍国主義の侵略に立ち向かった」

自分も「誰だって戦争には反対なんだ」と思ってましたが、最近は誰かが戦争反対と言うと「誰だって戦争には反対なんだからわざわざ戦争反対と言うのはアカだ」売国奴だ、非国民だと言って黙らせようとする人が増えてて、ああ、こうして国は戦争に向かって行くんだなあと思います

読売テレビ（在阪）の高岡さん、誰一人"大人"として責任を取らない活動家連中に真剣に怒る 「辺野古の事故、あえて"事件"と申します」 「この一連の流れ、"大人"が誰一人居ない。子供たちに政治思想を伝えたい人は居たでしょう」 「"大人"として責任取って下さいよ！責任は船の操縦者だけではない」 「そんな"大人"でない人達が子供に何を教育するんですかね？」 あの輩は反米反政府イデオロギーが真っ先に来るから命なんて二の次よ。玉城デニーが「命こそ宝」と言って反戦を訴えているけど、実態はこんなもん。とにかく反米が第一だから

『Xが国会デビューした日』 今日の参院予算委がシュールすぎる 高市首相がエネルギー供給の質問に対して 「昨日Xで書かせていただいた」 と自分のX投稿を国会答弁の根拠にした 国会答弁の一次ソースがXになった歴史的瞬間である🤣