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ネタニヤフ氏、汚職裁判の証言延期を要請 中東情勢の安保上の理由で reut.rs/41Ycq0C reut.rs/41Ycq0C
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JSmith117
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でもそういった人が日銀の審議員に選ばれたり国会に有識者として呼ばれ続けてるので実はあんま関係ないのかも
U🇯🇵@E8gp3QTJARdHVHr
経済学のいいジャーナル至上主義僕も好きではないけど（そのおかげで飯が食えてるから感謝もしてる）、ポジショントーク抜きで、独善的な正義感と薄弱な根拠でとにかく社会に嘴挟みたいタイプの"研究者"の影響力を削ぐ意味では必要悪なんだろうなと言う気はする
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One common issue with personalization in all LLMs is how distracting memory seems to be for the models. A single question from 2 months ago about some topic can keep coming up as some kind of a deep interest of mine with undue mentions in perpetuity. Some kind of trying too hard.
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So Calligulino really, really thought that Japan was an ally in 1941?
Adam Schwarz@AdamJSchwarz
Japanese PM Sanae Takaichi's reaction as Trump says "Who knows better about surprise than Japan? Why didn't you tell me about Pearl Habour?" Undoubtedly the worst American diplomatic gaffe in post-war US-Japan history.
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何度も書いてるが、「TACOは1人ではできない」。いくらトランプが撤退の意思を示そうが、戦争は終わりだと宣言しようが、イランがTACOに応じない限り、終わることは出来ない。今まで素直にTACOを受け入れてくれた中国や欧州とは、ここが決定的に異なる。
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「日本はこれからレアアースに困らない」首相発言に第一人者が「いいかげんにしろ」 超遠隔地・南鳥島沖の深海底資源、引き揚げより肝心なのは… #47NEWS 47news.jp/14012133.html?… @47news_officialより
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ドバイを攻撃したのはイランの壮絶な経済的な自爆だったのか
トランプ氏 発言速報@TrumpPostsJA
【速報】ウォール・ストリート・ジャーナル（Wall Street Journal）の情報源が確かなら、アラブ首長国連邦（UAE）はこの戦争で最も重要なアクターとなった。米国ではない。イランではない。イスラエルでもない。UAEだ。 これが、本日最も注目すべきツイートである理由だ。 ドバイは40年間、イランの金融の生命線だった。比喩ではなく、文字通りだ。米国のあらゆる制裁、国連のあらゆる決議、米財務省外国資産管理局（OFAC）のあらゆる指定、欧州の銀行がイランとのコルレス関係から撤退するあらゆる局面を通じて、ドバイはイランの資金が移動・両替され、世界の貿易にアクセスするための唯一の国際金融センターであり続けた。ドバイの通貨両替所、フリーゾーンのペーパーカンパニー、金取引所を通じて運営されてきた影のネットワークは、取るに足らない現象ではなかった。それは、イランが石油収入を使用可能な外貨に換え、兵器部品の支払いをし、ヒズボラやフーシ派、その他イランが地域で影響力を行使するあらゆる手段に至るまで、代理作戦に資金を供給する主要なメカニズムだったのだ。米国財務省は20年間、このネットワークを閉鎖しようと試みてきたものの、一度も完全に成功しなかった。なぜなら、それを閉鎖するにはUAEの協力が必要であり、UAEは自国の主権的な経済上の理由から、一貫して協力を拒否してきたからだ。 ウォール・ストリート・ジャーナル（Wall Street Journal）によると、UAEは現在、その協力の提供を検討している。 何が変わったのかを理解してほしい。UAEの40年間の戦略的計算は、意図的な曖昧さに基づいていた。ドバイは制裁の執行者とはならない。政治的出自にかかわらず、世界の資本にとって中立的な金融ハブ、自由港であり続ける。その見返りとして、資金が常に流入する唯一の場所であることから生まれる経済的ダイナミズムを得ていたのだ。その曖昧さは、金融サービス収入、不動産投資、貿易の流れにおいて数千億ドルもの価値があった。また、ドバイを必要とし、それゆえ完全に敵対できなかったテヘランに対する重要な影響力でもあった。 イランは6日間で1,072機のドローンをUAEに向けて発射した。イランのミサイルはドバイの国際航空回廊を攻撃した。イランの兵器により、地域便の70パーセントが運航停止に追い込まれた。フジャイラ・バイパスに対するイランの攻撃は、UAEの石油がホルムズ海峡を通過せずに市場に到達するための唯一のインフラ拠点を脅かした。イランは単に米国の軍事同盟国を攻撃したのではない。自国の金融の生命線であった国の経済インフラを攻撃したのだ。 もしUAEがそれらの資産を凍結すれば、それは制裁ではない。断絶だ。それは、40年間イランを世界経済と金融的に結びつけてきた国が、この関係には代償があり、イランがその代償を支払ったと判断する瞬間なのだ。 ドバイを経由するあらゆるイランの代理作戦、あらゆる兵器調達、あらゆる外貨メカニズムが同時に崩壊する。米国の圧力によるものではない。イランが、ドバイがサービスを提供し続けることを政治的に不可能にしたからだ。 1979年の米国による120億ドルの資産凍結は、超大国による金融の宣戦布告だった。これは、イランにとって金融的孤立からの最後の出口であった国からの、金融の宣戦布告となるだろう。 テヘランは40年間かけてドバイを育成した。そして、ドバイがテヘランを保護する理由を、わずか6日間で破壊したのだ。 請求書は、またしてもイラン自身に届けられたのだ。 （出典: @shanaka86） x.com/shanaka86/stat…
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Am I Your Free RLHF? The Crisis of Unpaid Human Labor in AI-Era Peer Review
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@andrewgwils sometimes you have to add “o” instead of “u” like hoto-dogu, Syd”o”ney… for example. it can a bit higher epiplexity…
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I'm currently in Japan. I had a flashback to my first Japanese lesson as a kid. The teacher said, "your parents actually know a lot of Japanese: icu-creamu, hotu-dogu..." Basically add 'u' after every English syllable. Pretty low epiplexity.
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@matsui_kota まぁそうなんですけどこの世界に非対称な関数なんていくらでもあるのに、なんでダイバージェンスのときだけやたら非対称性を強調するんですかね。
たとえば、
f(x,y) = x^3 - y^2
って非対称な関数ですけど、わざわざ f(x || y) とか f(x;y) とかって書かないですよね。
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THE TURKEY PROBLEM comes to Gov DEBT
After >3 decades Japan is starting to get its debt spiral which would wipe out ALL previous cumulative benefits. It had been used by deficit lovers as an example of effective debt financing
No debt w/o punishment
No tail risk w/o a bust
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FOR THOSE NOT GETTING IT
Japan was borrowing for free, 1st in the ZIRP sequence. Possible to keep paying debt with debt.
As interest rates rise, they will need to accelerate borrowing, hence more borrowing.
Like short gamma, FRAGILITY.
Same for the US. We pay 1 T in intrst.
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*食料品消費税ゼロ、物価高対策として「効果ある」38%、「効果ない」56%＝日経世論調査
*NIKKEI POLL: 38% SEE FOOD TAX CUT EASING INFLATION, 56% SAY IT WON’T
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What is ruliology? Posting an explanation of what one can think of as the ultimate basic science---the most foundational and most general form of theoretical science...
writings.stephenwolfram.com/2026/01/what-i…
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If you want to experiment with learning hypergraph representations of data that can run on thermodynamic computers, try out THRML
docs.thrml.ai
Jorge Bravo Abad@bravo_abad
Compressing higher-order networks without losing what matters Many real systems aren’t just made of pairwise links. A group chat, a coauthored paper, a classroom, or a biochemical complex are group interactions involving 3, 4, or more entities at once. Hypergraphs are the natural way to model this: you put nodes for the entities and “hyperedges” for each group, with one layer for pairs, another for triples, another for quadruples, and so on. The catch: these higher-order models quickly become huge, hard to compute with, and hard to interpret. The key question is: how much of that higher-order structure is really new information, and how much is just redundant with lower orders?  Alec Kirkley, Helcio Felippe and Federico Battiston tackle this with an information-theoretic notion of structural reducibility for hypergraphs. Think of trying to send a whole higher-order network over a very expensive data link. One option is “naïve”: send every layer (pairs, triples, 4-tuples, …) independently. Their alternative is smarter: send only a small set of “representative” layers, then describe the remaining ones as noisy copies of those, using only the differences. The more overlapping structure there is between orders (for example, when all 2- and 3-body interactions are already implied by the 5-body ones), the more you can compress. They turn this into a normalized score η between 0 (no compressibility) and 1 (perfectly nested, fully reducible), and an explicit reduced model that keeps just the non-redundant interaction sizes. Figures in the paper show simple examples where a four-layer hypergraph can be optimally reduced to just two layers while still capturing the essential higher-order organization.  They then stress-test this on synthetic and real data. On controlled “nested” toy hypergraphs, η smoothly decreases as they inject randomness—behaving like a dial from “perfectly structured” to “fully random.” On real systems (coauthorship, contact networks, email threads, tagging systems, etc.), many turn out to be surprisingly compressible: you can drop several hyperedge orders and keep only a small subset of layers, yet preserve global connectivity, community structure, and even the behavior of higher-order voter-model dynamics on top of the network.  The takeaway: you often don’t need the full, unwieldy higher-order description to study a complex system. With the right information-theoretic lens, you can identify which group sizes genuinely add new structure, build a much smaller hypergraph, and still faithfully capture the collective patterns and dynamics you care about.  Paper: journals.aps.org/prl/abstract/1…
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