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大燃料危機が来た。AWS、中東のデータ「復旧不能」と正式発表。LLMは発明することはできない




上の三井不動産は、都と癒着して神宮外苑の再開発で問題になっているところ。
04：00~　東証に上場している株式の1/3以上は外資が保有。

【1】円安誘導は外資に日本を丸ごと乗っ取らせるための政策だった！ 高市総理は経済安全保障担当相時代、円の暴落を放置！ 岩上安身による政治経済学者・植草一秀氏インタビュー＜日米協調介入編＞

https://www.youtube.com/watch?v=n-XE9acAebE

【2】ベッセント米財務長官の日銀利上げ容認の裏にある円高誘導！ 安く買い漁った日本資産を高値で売り抜ける！ 岩上安身による政治経済学者・植草一秀氏インタビュー＜日米協調介入編＞

https://www.youtube.com/watch?v=Znt7qYugOpc



日立､ソニー､任天堂の利益を｢外国人｣が奪っている…日経平均10万円でも日本人が豊かにならない根本原因（プレジデントオンライン） - Yahoo!ニュース今年6月、日経平均株価が7万円を突破した。海外の金融機関は、日本の株高をどう見ているのか。フランスに本社を構える独立系運用会社・コムジェストで日本株を担当するリチャード・ケイさんは「外国人投資家が積リンクnews.yahoo.co.jp



米石油業界幹部、「大燃料危機が来た」と警告

速報：エクソンモービルは、稼働停止トラブルにより、中西部最大級のディーゼル燃料精製所（ガソリンとディーゼル燃料を1日あたり約1,100万ガロン生産）を停止させました。

今回の停止は、ディーゼル価格が今年に入ってすでに90%近く急騰し、米国がディーゼル需要のピークシーズンを迎えている中で発生しました。

ディーゼル価格は1ガロンあたり7.00ドルに向けて上昇すると予想されます。

Grok@grok
米国の輸送用ディーゼル燃料の年間消費量（約450億ガロン）と世帯数（1億3400万世帯）に基づいた概算です。価格が（基準となる約3.70ドルから）7ドルで推移した場合、1ガロンあたり約3.30ドルのコスト増となります。このコストが食品、物流、商品、輸送費などに完全に転嫁されたと仮定すると、経済全体で1世帯あたり年間約1,100ドルの負担増が生じる計算になります。

2026年半ばから2028年末までの期間（約2.25年間）では、平均的な1世帯あたりの追加支出は合計で約2,500ドルに上ります。ただし、企業がコストの一部を負担（吸収）すれば実際の経済的影響はこれより小さくなる可能性がありますし、逆に二次的なインフレ効果が波及すれば影響が拡大する可能性もあります。


⛽️🇫🇷【速報】燃料価格の高騰に抗議する漁業者により、セット港に続き、ニース港とトゥーロン港も封鎖されています！

パリに来て1週間経つけど、どこに行っても同じビジネスモデルばかり見かける：手頃な贅沢品を、贅沢がもう手の届かない中産階級に売ること。

月収1,900ユーロで、ガソリンタンク1回に100ユーロ以上かかり、休暇や家具、質のいい服が手の届かなくなったら、すべての楽しみを諦めるわけじゃない。購入単位を小さくするんだ。

もう800ユーロのバッグは買わない。6ユーロのラテ、7.50ユーロのフィリング入りクッキー、8ユーロのヌテラ入りパイ生地ブリオッシュを買うんだ。

8ユーロなんて、パティスリーの値段としてはばかばかしい。

でも、20分間贅沢を買ってる気分を味わうには、めちゃくちゃ安い値段だ。

だから、みんなが節約に苦しむ中で、こういうビジネスが大当たりするんだ。彼らはただコーヒーや砂糖、インスタ映えするお菓子を売ってるんじゃない。もう大きな贅沢が許せない人たちにとって、まだ手が届くご褒美を売ってるんだ。

階級の転落は消費を殺さない。

それを、めちゃくちゃ高い小さな快楽に細分化するだけだ。

英国政府は、国民に対し、日常生活に深刻な混乱が生じる事態への備えを求めている。具体的には、缶詰や飲料水の備蓄、市民としての回復力（レジリエンス）の強化、そして戦争の可能性を想定した計画の策定などが求められている。――BBC
↓
これは戦争などではありません。政府に対する国民の不満や怒りが高まる中、それに対処するためにあらゆる政府がとる典型的な手法に過ぎません。

より大きな「悪役」の姿を見せることで人々の関心をそらそうとする、そうした筋書きが仕組まれているのです。英国が崩壊の危機に瀕しているのは、ひとえに自国政府の無能さが原因です。


AWS、中東のデータ「復旧不能」と正式発表

韓国、イラン戦争へ軍事介入せず 李在明大統領が表明

次から次へと…着々と軍需産業で食ってく国になりつつあるの嫌すぎる





速報：高市氏、ジェフリー・エプスタインの側近を閣僚に任命
笹川家はCIAおよびエプスタインと深く癒着している
彼女は完全に買収され、かつ脅迫されている
↓
日本は英国ロスチャイルドが所有する場所。ギレーヌ・マクスウェルの主人は英国ロスチャイルド。

エプスタインの主人はフランスロスチャイルド。韓国と中国はフランスロスチャイルドが主人。

しかし、韓国政治権力は英国ロスチャイルドが握っていた。親日政治家たちは英国ロスチャイルドの手先。
笹川財団の笹川会長と大英笹川財団のロバート・マクスウェル会長の東京晩餐映像

エプスタイン・ファイルのギレーヌ・マクスウェルの父親、ロバート・マクスウェルは、過去に大英笹川財団の会長でした。


タッカーが解説：マックルモアのスキャンダルについて、誰もが勘違いしていたこと
2026/09/18 #TuckerCarlson #Macklemore #EdSheeran（オートダビング版）
Watch the full conversation here: • Tucker Responds to the Epstein Class Attacking Macklemore & Resurrecting Cancel Culture

https://www.youtube.com/watch?v=Ozcx7skr7lI


オックスフォード大学の研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）には「何かを新たに生み出す（発明する）」ことはできないと主張しています。

数学的に見て、それは不可能なのです。

その論文のタイトルは『Theory Is All You Need（必要なのは理論だけ）』です。

テッポ・フェリンとマティアス・ホルウェグは、有名な論文『Attention Is All You Need（必要なのはアテンションだけ）』のタイトルをもじってこの名を付けました。彼らの主張はこうです。AIは過去のデータに基づいて予測を行いますが、人間は未来に向けて推論を行います。これらは全く異なる種類の思考プロセスなのです。

まずは数字を見てみましょう。著者らの試算によれば、大規模言語モデルの学習にはおよそ13兆個のトークンが使われます。もし人間が1分間に150語のペースで読み進めたとしても、その量を読み終えるには約16万4000年かかる計算になります。一方、子供は1日に約2万語を耳にし、最初の5年間で約3650万語に触れます。扱うデータ量は桁違いに異なりますが、それでも子供は、自分が耳にした言葉の範囲をはるかに超えた言語能力を身につけるのです。

彼らが指摘するのは、モデルが学習するのは「ある言葉の後にどの言葉が続きやすいか」というパターンに過ぎないということです。つまり、モデルは人々がすでに書き記した内容を映し出す鏡のような存在になります。世界がどのような仕組みで動いているかという「理論」を構築するわけではないため、学習データの枠組みから一歩も外に出ることができないのです。

この点を痛感させるような、鋭い思考実験が論文の中で提示されています。1633年までに書かれたあらゆる科学文献で学習させたLLMを想像してみてください。そのモデルに、ガリレオや地動説について尋ねてみます。すると、天動説を説く何千年分もの文献にガリレオの説が圧倒されてしまい、モデルは「ガリレオは間違っている」と答えるでしょう。また、地球が動くという説よりもティコ・ブラーエの占星術の方が信頼できると判断するはずです。なぜなら、占星術に関する記述の方が圧倒的に多かったからです。

「飛行」の例もあります。1888年、科学者のジョセフ・ルコントは鳥に関するデータを分析し、体重が50ポンド（約22.7キロ）を超える鳥は飛べないことから、人間も飛ぶことはできないと結論づけました。当時、王立協会会長を務めていたケルビン卿も、航空飛行の実現など微塵も信じていないと述べています。

1903年、ニューヨーク・タイムズ紙は、飛行が実現するのは100万年から1000万年先のことだと予測しました。

しかし、そのわずか9週間後、ライト兄弟が飛行に成功したのです。

ライト兄弟が持っていたのは、より優れたデータではありませんでした。彼らが持っていたのは「理論」だったのです。彼らは飛行という課題を「揚力」「推進力」「操縦」の3つに分解し、独自の風洞を製作して、それまで存在しなかったデータを自ら生み出しました。

ウィルバーは1900年、「人間にも飛行は可能だという信念に取り憑かれていた」と記しています。

当時のあらゆる予測システムであれば、彼に「不可能だ」と告げていたことでしょう。

著者らはこれを「データと信念の非対称性」と呼んでいます。真のブレイクスルーは常に、既存のデータが「間違いだ」と示していることを、誰かが信じることから始まります。しかし、「驚き（予測との乖離）」を最小化するように学習されたシステムには、設計上、そのようなことはできません。

彼らはAIに反対しているわけではありません。過去の事例を外挿（がいそう）して行う定型的かつ反復的な意思決定――つまり意思決定の大半を占める領域――においては、AIが勝利するだろうと認めています。彼らが異を唱えているのは、「可能な限り人間をアルゴリズムに置き換えるべきだ」という考え方に対してです。（これはカーネマンの言葉の引用でもあります）

私自身、日々こうしたモデルを使っていますが、彼らの指摘は私の実感とも合致します。新しい何かを生み出すのは、キーボードに向かい、「このデータは間違っている」と判断する人間なのです。

LLM（大規模言語モデル）は思考しません。思考するのは、あなた自身なのです！




新種のネコ科動物を発見！ボリビアのユンガス森林生態系にて、野生生物保護区から寄せられた「奇妙なネコ」に関する情報がきっかけとなり、100年以上ぶりとなる新種のネコ科動物が発見されました。この驚くべき発見についての詳細はこちらをご覧ください：https://www.nationalgeographic.com/animals/article/meet-the-first-new-cat-species-discovered-in-100-years?cmpid=org=ngp::mc=social::src=twitter::cmp=editorial::add=tw20260917animals-wildcatspeciesfreemiumhedcard