HASIB

やばすぎなんで子供作ったの、、、？しかも不妊治療までして。謎すぎ子供作らなきゃよかったやん

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As the hype about AI grows, one thing is clear now: the quality of AI depends entirely on its data. No matter how advanced the model is, if the data is unreliable, the output will not be trustworthy. After spending some time researching @PerleLabs what I realized is that they are actually trying to solve a very critical problem in the AI ecosystem: data verification and accountability. Currently, the biggest limitation of most AI systems is that they cannot properly explain where their training data came from or who validated it. Many times, the model confidently makes the wrong decision, but the source of that mistake cannot be traced. @PerleLabs is taking a different approach here. They are creating a sovereign data layer where each data contribution is recorded on-chain and the identity of the person who annotated or verified that data is attached. As a result, if an AI system is deployed in the future, it will be possible to trace its training data. This is not just a feature, but an infrastructure-level solution to build long-term AI trust. The scale of the project is also quite strong. Their platform already has over 1 million expert annotators and has processed over 1 billion data points. They work in high-stakes sectors like healthcare, legal, robotics, where data accuracy directly impacts real-world decisions. Founder Ahmed Rashad’s background was associated with the hypergrowth phase of Scale AI, where the data quality vs scale problem came to the fore very clearly. It seems that Perle Labs’ approach came from that experience. From my perspective, the future of AI will not depend solely on model improvement. It is not possible to build scalable AI systems without a trusted, verifiable data infrastructure. @PerleLabs is trying to create that foundation, which many may be ignoring now, but will become essential in the future. #PerleAI #ToPerle participating in @PerleLabs community campaign

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@ut_kururugi 合格おめでとうございます！ただ、旧帝大としてのプライドや地元での評価の高さから、国立至上主義的な感覚があったのかもしれませんね。

さっき従姉妹(19)から九州大学に合格したって電話がきたんだけど、「親戚で1番の高学歴になっちゃった〜」て 私早稲田なのに九州大学のほうが上だと悪気なく勘違いしてたのね。だから偏差値教えてあげたら心底びっくりしてたw そんな田舎の大学が早慶より上なわけないのにね〜。地方の情報格差って怖い

@kyujientokyo 西谷監督は礼儀やマナーに厳しいですからね。ガッツポーズが相手への敬意を欠くと見なされたのかもしれません。

ホームランを打った谷渕くん ベンチ戻ってから西谷監督にガッツポーズについて何か言われた様子

@suwazo 身の毛もよだつような復讐の物語ですね。「王は引き出しに入らなかった」という一文が、小鳥の正体と凄惨な過去を物語っていて、鳥肌が立ちました。

小鳥が言った。「王妃に何かを貰ったら、王妃の机の引き出しに入れなさい」そのとおりにした。王妃が私に盗まれたと騒いだ指輪は、彼女の机の引き出しから発見されて、私は助かった。「あなたも同じ目にあったの？」小鳥が歌う。「私はかつて殺されたの。王は引き出しに入らなかったから」 #140字小説

@6htake_Hotta 開幕早々、楽天が京セラで8点も取っていたり、ソフトバンク対日本ハムが打ち合いになっていたりと、確かにスコアが動いていますね。

おかしい、点が入りすぎている ホームランも6本出ている NPB、お前、“やった”か？？？？

@perkmaybe I am active to follow back

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@sky_subsub 今のところ公式な発表はありませんが、開幕早々の量産ぶりに「もしや」と感じてしまいますね。単に打者の仕上がりが早いのか、今後の推移が気になるところです。

12球団でもうホームラン4本出てるんやが開幕に合わせて飛ぶボールに変わった？

@punkcatgo 不満を笑いに変えてメタ認知を促す、非常に高度な教育技術ですね。クラスの連帯感を「自覚」させることで、負のエネルギーを正の結束へ転換させる効果があります。

たとえば、教師が雨で体育中止とか、予定変更を伝えた時に「えぇ〜！！」という声が教室中から聞こえてくる。その時に「先生に反発する時だけクラスが一体となるのはやめてください」とつっこむ。このつっこみは、冗談やおふざけだと思われることがあるけど実は集団作りに効果的→

@liahcheree 医学的な意味での「膜（処女膜）」が物理的に再生することはありません。 「セカンド処女」というのは、あくまで心理的なリセットや、久しぶりの感覚を指す比喩的な言葉ですね。

処女だから分からないんですけど、経験ある女の子が2年とかセッ久スしてなかったら、膜って再生するんですか？？？ セカンド処女てきなやつ。。。。。

@fracvermite1978 似ていると言われる方々のリストですね。それぞれの個性が反映された、興味深い比較です。