金のくまモン(Golden Kumamon)

開始帶風向了 請問這種椅子不是朝球場的設計，是要看什麼東西？

昨日指示した中東地域における邦人の出国支援に関し、クウェート、バーレーン、カタール、アラブ首長国連邦に滞在する邦人の輸送は、希望される方を対象に、早ければ明日以降、順次実施します。 空港が開いている周辺国に陸路で輸送し、そこから民間のチャーター機で東京に輸送します。 一部民航機の運航も再開しました。関連の最新情報についても、政府として積極的に共有してまいります。 まずは民間チャーター機での輸送を最優先で進めるように指示を出していますが、万が一、民間チャーター機の運航ができない等の不測の状況に備え、念のため、自衛隊機による邦人輸送への対応ができるように、準備を進めています。 日本政府として、外交努力を継続するとともに、イラン周辺国を含む地域全体の邦人保護に万全を期してまいります。

日英同盟時代のイギリスですらやらなかった大歓迎を、 日独伊三国軍事同盟のドイツはやってくれた 【例えサクラであるにしても】 【例えドイツ側に事情があるにしても】 当時の日本人が感激するのは当たり前なんだよな 日英同盟のイギリスは、まるっきり日本の勝利なんか期待してなかったし

🚨 Stanford researchers just exposed a weird side effect of AI that almost nobody is talking about. The paper is called “Artificial Hivemind.” And the core finding is unsettling. As language models get better, they also start sounding more and more the same. Not just within a single model. Across different models. Researchers built a dataset called INFINITY-CHAT with 26,000 real open-ended questions things like creative writing, brainstorming, opinions, and advice. Questions where there isn’t a single correct answer. In theory, these prompts should produce huge diversity. But the opposite happened. Two patterns showed up: 1) Intra-model repetition The same model keeps producing very similar answers across runs. 2) Inter-model homogeneity Completely different models generate strikingly similar responses. In other words: Instead of thousands of unique perspectives… We’re getting the same few ideas recycled over and over. The authors call this the “Artificial Hivemind.” It happens because most frontier models are trained on similar data, optimized with similar reward models, and aligned using similar human feedback. So even when you ask something open-ended like: • “Write a poem about time” • “Suggest creative startup ideas” • “Give life advice” Many models converge toward the same phrasing, metaphors, and reasoning patterns. The scary implication isn’t about AI quality. It’s about culture. If billions of people rely on the same systems for ideas, writing, brainstorming, and thinking… AI might slowly compress the diversity of human thought. Not because it’s trying to. But because the models themselves are drifting toward the same answers. That’s the real risk the paper highlights. Not that AI becomes smarter than humans. But that everyone starts thinking like the same machine.

Iranians hate the regime so much that the moment they manage to connect to the internet, they use it to report the exact locations of regime forces, so the IDF could strike them 👇

大谷が満塁ホームランで先制