「仮面ライダー」企画書 主演が藤岡弘さんに決定して毎日放送が作成したもの。 ルリ子役は森川千恵子(牧さんの本名)が。藤堂権兵衛(立花藤兵衛)役には高品裕(高品格さん？)が上がっています。 表紙は仮面ライダーですが、他のページはクロスファイヤー表記でネーミングで迷走しているのが分かります。

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🔎97万4,980円の箱が価格.comのデスクトップ2位に入った | NVIDIAが700ドル上げた理由も、買われる理由もメモリだ $NVDA $MU 価格.comのデスクトップパソコン売れ筋ランキング、8月14日から20日の集計で2位に入っているのは97万4,980円の製品だ。1位はHPの12万5,170円のタワー。約5万件が並ぶカテゴリで、その2位にレビューは1件も無い。 NVIDIA $NVDA のDGX Spark である。GB10 Grace Blackwell Superchipを積み、FP4で1 PFLOPを出す机上のAI開発機だ。このランキングは実売台数ではなく、製品ページのアクセス数とショップへの遷移から推定した販売数を週ごとに足したものだ。税込97万4,980円は7店舗の最安値になる。それでも、10万円台が並ぶ表の2番目に100万円近い箱が座っている。 この機械の値段がメモリでいくら動いたかを、NVIDIA自身が一度だけ金額で言っている。 2026年2月、同社は開発者フォーラムに「2/23/2026 Price Change Announcement」と題した告知を出し、DGX Spark Founders Editionの希望小売価格を3,999ドルから4,699ドルへ改定した。 > The MSRP for DGX Spark (Founders Edition) has been adjusted from $3,999 to $4,699 due to memory supply constraints > （NVIDIA Developer Forums, 2026年2月） 同じ告知に、ハードウェアや構成の変更は一切ないと明記されている。既存の注文には旧価格を適用するとも書いた。中身が1バイトも変わらないまま、700ドル、率にして17.5%が乗った。 会社はどの部材とも書いていない。この機械にHBMは載っておらず、積んでいるのは128GBのLPDDR5x、273GB/sだ。スマートフォンやノートパソコンに入るのと同じ系列になる。TrendForceが5月14日に置いた見通しでは、2026年4〜6月期のLPDDR5Xの契約価格は前四半期比78〜83%高い。予測値だが、700ドルを乗せた後も同じ系列が上を向いていたことは示す。 その128GBが、いま買われている理由でもある。 Poolsideのコーディングモデル Laguna S 2.1 は、総パラメータ117.6B、1トークンあたり8.5Bが動くMoEだ。NVFP4に量子化した重みは約71GB。Hugging Faceのモデルカードは、これが128GBの1台で動くと書く。vLLMでNVFP4のまま回した生成速度は、コードで毎秒22〜24トークンだ。71GBを載せるのに64GBでは届かない。128GBという刻みが要る。値上げの理由に会社が挙げたのはメモリで、買う理由になっているのもメモリの容量だ。 日本の店頭も動いた。日経クロステックは4月27日に「販売店にもよるが、2026年3月末時点では大体70万〜80万円といったところだ」と書いている。その5か月弱あとの最安値が97万4,980円だ。希望小売価格は2月の改定以降4,699ドルのままで、その後の改定は公表されていない。パソコンの値段は普通、発売から時間が経つほど下がる。 700ドルの反対側にいるのがMicron $MU だ。5月28日に締めた四半期で、スマートフォンとPC向けを合算したMobile and Client Business Unitの売上は115億2,100万ドル、全社414億5,600万ドルの27.8%を占めた。前年同期は32億5,500万ドルで、セグメントの粗利率は24%から87%へ動いている。LPDDR5X単体の採算ではない。ただし同四半期の製品ハイライトには、1-gamma 16Gb LPDDR5Xの量産立ち上げが並ぶ。量産している主な会社はSamsung、SK hynix、Micronの3社で、四半期ごとにドル建てで数字が出るのはMicronだ。 決算の設備投資額は、数量と単価を分けて書かない。買った側の損益計算書では、多く買ったぶんも、同じ量を高く買ったぶんも、一つの金額に溶ける。 分けて読める数字が一つだけ、店頭にある。中身は変えていないと会社自身が書いた製品に乗った700ドルだ。 崩れる場所もはっきりしている。8月末に締まるMicronの第4四半期でMobile and Client Business Unitの粗利率が87%から落ち、同じ時期にDGX Sparkの店頭価格も緩むなら、主導権は売り手から買い手へ動き始めている。粗利率は製品構成でも動くので、片方だけでは決まらない。 それまでは、増えた投資額のどこまでが同じ量への値上げなのかを、決算より先に机の上の値札が教える。 🤘情報提供 Stock Slayer :

【6.29加密晚報】BTC小幅回升，ANSEM近兩日最高漲超600倍，SYN 7日漲幅超120%🔥 比特幣小幅回升，最高突破60,000美元，現報價5,9753美元左右，24小時跌幅縮小至0.81%。 altcoins多數跟著大盤小幅調整，部分Meme和DeFi相關板塊出現明顯活躍表現。 Solana Meme幣ANSEM熱度爆表，近兩日最高漲超600倍，今日最高漲超40%，現回落至0.9214美元，收回24小時漲幅。 SYN今日漲近10%，7日漲幅超120%，現報0.4079美元。背後是跨鏈協議Synapse團隊的策略轉型－推出基於Hyperliquid的鏈上選擇交易所Hypercall，主打碎片化選擇權與多元資產覆蓋。 Arthur Hayes近日公開買入616萬枚並背書，將其定位為Deribit的鏈上挑戰者，成為本輪上漲的直接催化劑。 ⛳️【市場情緒 & 流動性指標】 - 恐懼與貪婪指數：12（極度恐懼） - 穩定幣市值：持續下降，較晨間下跌3億美元（3,129億美元附近） 🚀【細分賽道表現】 - 主流幣 & 大盤：比特幣現報約59753美元附近，24小時下跌0.81%；以太幣報約1573美元，24小時下跌0.58%。 - Layer1 & Layer2：SOL現報約72.77美元附近，24小時漲幅1.35%；BNB現報約552美元附近，24小時跌幅0.78%；XRP現報約1.04美元附近，24小時跌幅0.77%。 - Meme板塊：ANSEM表現突出，近兩日最高漲幅超600倍，今日最高漲超40%後小幅回落至0.9214美元，市場熱度爆表。 DOGE、PEPE等主流Meme幣跟隨大盤。 - DeFi板塊：UNI現報2.9美元，24小時跌幅1.11%；AAVE現報91美元，24小時微跌；SYN強勢拉升，今日漲幅近10%，7日漲幅超120%，現報0.4079美元。得益於Synapse團隊推出Hypercall鏈上期權交易所及Arthur Hayes的公開買進背書。 - 隱私幣：ZEC現報381.6美元，24小時跌幅2.16%、XMR現報309.08美元，24小時跌幅0.74%。 - AI板塊：板塊情緒偏弱，反彈動能有限，多數品種呈現調整態勢。 NEAR現報約1.83美元，24小時跌幅2.48%；TAO現報約205.23美元，24小時跌幅2.24%；VIRTUAL現報約0.5346美元，24小時跌幅0.68%。 🚨【後續重點關注】 1. 價格結構關鍵位：比特幣今日小幅回升並短暫突破60000美元，現報59753美元附近。短期重點關注60000美元上方阻力能否有效突破，以及59000-59500美元區間支撐有效性。若能快速站穩突破60000美元，可望開啟新一輪上漲；若回落則需警惕59000美元下方支撐。關注成交量變化與熱點幣種聯動訊號。 2. 宏觀與事件面：今日市場反彈主要受局部熱點驅動，包括ANSEM Meme幣社區熱度爆發以及SYN的戰略轉型新聞與Arthur Hayes背書。後續重點關注美股走勢、週四即將發布的非農業數據以及重要事件面進展。地緣政治與全球流動性變化仍需持續追蹤。 3. 市場策略建議：目前市場出現一定分化，熱點板塊如Solana Meme和特定DeFi專案表現活躍，但整體方向仍需觀察。持倉者可專注於60,000美元關鍵位突破；新資金建議嚴格控制倉位，優先關注具備真實催化劑和基本面支撐的品種。整體保持謹慎，嚴格執行停損與風險管理，防範熱點退潮後的回檔風險。

转 打破這殼！——賓州州立大學迪金森法學院畢業演講 📷文 /肖國珍 2021-05-17 （欧洲之声 編者按）本文作者肖國珍在中國是位維權律師，來到美國短短數年，為了生活和扶養兩個稚齡女兒，很努力地打工賺錢，維持生活。去年8月她進入賓州大學法學院，不到一年的時間就取得優異成績，拿到碩士學位，並作為畢業生代表，在畢業典禮上致辭。肖國珍也曾擔任獨立中文筆會的秘書長，不辭辛勞，認真負責。當前美國社會出現仇視亞裔的現象，像肖女士這樣勤奮、勇敢、優秀的亞洲女性，正是對族裔偏見最有力的撥亂反正的一股力量。下面是肖國珍5月13日在法學院碩士博士班畢業典禮上的演講。 祝賀2021屆同學！ 被Covid-19隔離了這麽久，我們終於聚集在一起，對不對？我們已經沈默很久了，讓我們鬧出點動靜來！ 我們受夠了，對不對？感謝上帝，畢業的這一天終於來到了！ 想像一下您可以告訴孫輩們的精彩故事。以這樣的方式開始：「遙想當年，我們不得不在法學院戴口罩，大家都見不到真面容——即使在畢業那天。」這就是為什麽我摘下面具，展示真容，即使真容不一定要美麗，但真的就是真的。 此刻你可能會想：一個亞裔女人，處於很多同學母親的年齡，為何不遠萬里，從另一個半球，來到迪金森法學院？ 原因很簡單：我想打破那殼！ 回顧我的人生，全都是破殼的歷程。一個又一個。 小時候，我最愛看小雞出殼，不禁感到神奇。世界上所有的鳥兒——哪怕飛得最高——也是破殼而出生。 我本是經濟師，曾經以為，世界上最枯燥無味的文字，莫過於法律語言。那麽，是什麽讓我脫殼而出、成為律師呢？ 那是1990年代，一親屬涉嫌犯罪，但我們無力負擔律師費。唯一的解決辦法是成為一名律師。我只有3個月的時間為律師考試做準備，要學習的書有6032頁。我強迫自己每天閱讀200頁，壓力太大到我哭啊。我甚至沒有時間擦眼淚。 我很清楚為什麽我可以一次性通過律考：因為我要破殼的願望是如此強烈！ 破殼的結果是： 第一，我發現法學語言是世界上最精美的語言，它是如此簡潔，如此優美，增一字則太長，減一字則太短。 第二，我的思維與思想有了一個飛躍：我才明白，我不知道我所不知道的。自此，我開始用「法眼」看天下。 經過幾年法律實踐，我認定律師是我最喜歡的職業，希望終身以此為業。我決定再次破殼——進入法學院深造（分享一個秘密啊：當我通過律師考試時，我沒有受到任何法律教育）。十九年前，在北京的法學院，我是數十名女同學中年齡最大的。今天，我可能是迪金森法學院最年長的學生——只是這次不分男女。 在北京的法學院這三年中，我創作了一部傑作——我的第一個女兒莫妮卡。 （她今天在現場。）這讓我只有兩年的時間來完成學業。我做到了！ 當時，中國實施一胎化政策，禁止生育第二個孩子，我決定破殼，於是有了另一件傑作——我的第二個女兒朱莉婭。 中國政策如月亮，初一十五不一樣。十年後，中國開放二孩政策，有的地方政府號召：「讓全村每個女人都懷上二胎，是村支書不可推卸的責任」。感謝上帝，我有兩個孩子，不需要村支書幫忙。 在小說《教父》中，唐說：「一個提著公文包的律師，比一百個拿槍的強盜所搶到的錢還要多」。賺錢固然讓人歡喜；但我聽到召喚，又破了一個殼：我開始幫助那些走投無路、需要律師的人。這種服務他人的活動，使我離開中國，來到美國，然後——來到了迪金森法學院。 是啊，一路走來，一路破殼。 當對現狀不滿意時，我告訴自己：打破這殼！ 當現狀很好時，我告訴自己：不要貪圖安逸，打破這殼！ 📷5月13日肖國珍上台領取法學院的畢業證書。 來到美國後，「我有一個夢」在我心頭回響；自由女神像的光芒，又一次點燃了我的破殼之夢——學習美國法律。可是英語成了我最大的殼。我仍然在為講一口美式英語努力。今天傑出的在座的各位，都在幫助我破這個殼。 當我擔心自己的英語不夠好、怕耽誤大家時間而克制提問時，莫吉爾教授走到我的座位，對我說：「如果您有任何問題，請大膽問。沒有一個問題是小到不足一提的。」我意識到：迪金森法學院是我夢寐以求的學院。 當道奇院長在迎新會上說：「有任何困難，請來找我們——這是我們在這裏的職責所在。我們不希望有任何一個學生餓著肚子上床。”」我意識到：迪金森法學院是我夢寐以求的學院。 當這個國家發生仇視亞裔事件時，康威院長告訴我：「國珍，這就是你的名字，你的身份認證，你不要改名字，你要為你是亞裔驕傲。」我意識到：迪金森法學院是我夢寐以求的學院。 當格羅姆教授、科爾教授和阿克斯-福爾茲院長對我說：「即使你畢業了，你有任何需要幫忙的，也隨時可以找我。」 我意識到：迪金森法學院是我夢寐以求的學院。 莫裏斯教授，大概您沒有去計數：我們的通信，超過350封！你讓我知道：迪金森法學院是我夢寐以求的學院。 當我向同學請教，無一例外，每位都極盡熱情地幫助我，你們讓我知道，迪金森法學院是我夢寐以求的學院。 有時候，學習壓力也曾讓我哭泣。不只是您哭，我也哭啊，一如當年在中國考律師的時候。但是，這次不一樣了——你們與我同在，我不感到孤獨。 迪金森法學院滋養了我們。借此機會，我要感謝大家：感謝教授們、感謝所有工作人員和同學們，所有在現場和在線觀看的人。 在法學院的日子，也是我們人生的「孵化期」。那高飛的鳥能破殼，因為它會吸收從外殼吸收的鈣，使自己日益強壯。一堂課，一頁書，一場有趣的對話，都讓我成長。我相信：你也一樣。 從殼中孵出的小鳥，必須繼續生長，才能飛得更高。我們必須繼續成長——作為律師、作為公民。 林密無妨溪水過，天高不礙白雲飛。無論我們未來面臨什麽挑戰，我們都將找到解決之道！ 腳步未及者，視野可及；視野未及者，心靈可及。唯有你想飛，你才能破殼。破殼之時，會有痛感；若不破殼，痛苦終生。一旦破殼，即是重生。 不要害怕殼外的未知事物。一旦打破這殼，您將成為高飛之鳥，翺翔在白雲之上！ 打破這殼！哪怕它是你曾崇拜的偶像。 打破這殼！哪怕它曾是你的整個世界！ 打破這殼！如果它是過時的法律。 打破這殼！如果它是不公正的制度。

🔄Loop Engineeringとはなにか？ もう「AIにプロンプトを打つ」作業は終わりにしませんか？これからは、エージェントを自律的に回す仕組みそのものを設計する時代です。AIコーディングのパラダイムシフトの正体に迫ります。 💡 1. プロンプトからシステム設計への転換 従来のAIコーディング（AI-assisted Coding）は、人間がループの「中心」にいました。 👨‍💻 これまでのアプローチ: 人間がコンテキストを考え、プロンプトを打ち、AIの出力を読み、手元でテストを実行し、エラーが出たら再度プロンプトを打つ。AIは「高機能な関数」や「道具」であり、制御の主体は常に人間です。 🔄 ループエンジニアリング: 人間はループの「外側」に出て、システム全体のデザイナー（作者）になります。仕事の検知、AIへのコンテキスト注入、出力の自動テスト、進捗の記録、次のステップの判断という一連のライフサイクルを小さなプログラムに実行させます。 ここで重要なのは、AIモデルがシステムにおける「サブルーチン（部品）」へと降格し、代わりに環境（テストスイートやリポジトリの状態）からのフィードバックをループ処理する構造へ進化したという点です。 ⚙️ 2. ループを駆動する5つのコアコンポーネント＋1つの記憶 抽象的な概念を動くシステムに落とし込むため、ループは以下のコンポーネントに分解されて設計されます。 ① ⚡ 自動化（Automations） ループの心臓部であり、発火トリガーと停止条件を定義します。 ツール（Claude CodeやCodexなど）では、単に定期実行する /loop だけでなく、明確な終了条件（例：「すべてのテストがパスするまで」）を満たすまでAIを回し続ける /goal コマンドなどがこれに該当します。条件が達成されるか、ハードストップ（予算や上限回数）に達するまで回り続けます。 ② 🌳 ワークツリー（Worktrees） 複数のAIエージェントが並列で動く場合、同じディレクトリで作業するとファイルの衝突（コンフリクト）が発生します。これを防ぐため、Gitの worktree 機能を使い、エージェントごとに独立した作業ディレクトリとブランチを隔離して自動生成します。機械的な衝突を回避し、並列性を担保する基盤です。 ③ 🧠 スキル（Skills） リポジトリのルールやコンテキストをカプセル化したものです。 通常、AIは実行ごとに前回の文脈を忘れますが、SKILL.md のようなファイルに「このプロジェクトのビルド手順」「命名規則」「過去の障害から得た注意点」を明文化しておくことで、AIは毎実行時にそれを読み込み、プロジェクト固有のシニアエンジニアのような振る舞いを固定化できます。 ④ 🔌 プラグイン／コネクタ（Connectors） filesystem（ローカルファイル）しか見えないAIを、本物の開発環境につなぐ架け橋です。 Model Context Protocol（MCP）などをベースに、GitHub（PR作成やIssue取得）、Linear/Jira（チケット更新）、Slack（人間への通知）、Sentry（エラーログの取得）と接続します。これにより、AIが「修正案を出す」だけでなく「Issueを読んで、コードを直し、PRを送り、Slackに報告する」というエンドツーエンドの行動が可能になります。 ⑤ 🤖 サブエージェント（Sub-agents） 役割を分担された独立したAIインスタンスです。「コードを書く役割（Maker）」と「コードを検証・レビューする役割（Checker）」を完全に分離します。 ➕ 💾 記憶：状態ファイル（State File） 地味ですが、ループの成否を分ける最も重要な要素です。STATE.md やJSONファイル、あるいは外部のチケット管理システムに「現在どのブランチが進行中で、何が完了し、次に何をすべきか」を永続化します。「エージェントは忘れるが、リポジトリは忘れない」という原則に従い、昨日の続きを今日のループが再開できるようにします。 🕰️ 3. なぜ「ただのcron（定期実行）」ではないのか？ 懐疑派から「1975年に発明されたcronジョブのリブランド（名前の付け替え）に過ぎないのではないか」という指摘があります。これは半分正解で、半分は間違いです。 スケジュールやトリガーのレイヤーは確かにcronそのものです。しかし、従来のcronは「固定されたスクリプトを機械的に実行するだけ」でした。 ループエンジニアリングが異なるのは、ループの真ん中に「状況を動的に判断する意思決定者（LLM）」がいる点です。 テストが落ちたとき、どのファイルをどう修正すべきか、コンテキストをどう組み立て直すかという分岐は、ハードコードされた if/else ではなく、AIの推論によって動的に決定されます。工学的な面白さは、この「崖から落ちるかもしれない不確実な意思決定者」の周りを、いかに硬牢な自動テストやガードレールで固めるかというシステムデザインにあります。 ⚠️ 4. コストと運用リスクの現実 熱狂的な議論で無視されがちなのが、経済性とセキュリティの現実です。 💸 膨大なトークン消費（コスト） コード生成自体は安価になりましたが、ループを回すと「コンテキストの再読み込み」「リトライの繰り返し」「探索パターンの実行」により、トークン消費量が爆発的に増加します。 実際に、米Uberではエンジニア1人あたり月1,500ドルの上限を設けたにもかかわらず、年間のAI予算をわずか4ヶ月で使い切った事例があります。「最大反復回数」「金額上限」「進捗ゼロ検知による強制終了」の3つのガードレール（ハードストップ）の設計が不可欠です。 🛡️ 攻撃面の拡大（セキュリティ） 無人で動くループは、無人で動く攻撃面（アタックサフェース）になります。AIコーディングツールに起因するCVE（脆弱性）が多数確認されており、コマンドインジェクションやSSRF、XSSのリスクがあります。また、外部から取り込んだ「スキル」の説明文がプロンプトインジェクションの経路になり、デバッグログ経由で認証情報（資格情報）が漏洩するケースも監査で報告されています。 🧩 理解の負債（Comprehension Debt） AIが高速でコードを書き、テストが通ってマージされ続けると、リポジトリ内のコードベースと「人間の理解度」の距離がどんどん離れていきます。これを「理解の負債」と呼びます。最も高くつくのはトークンの請求書ではなく、「チームの誰も読んだことがなく、構造を理解していないシステム」をある日突然人間がデバッグしなければならなくなるコストです。 🛠️ 5. 実践：4条件テストと最小実用ループ（MVL）の構築 ループエンジニアリングを実務に導入する際は、厳格な仕分けとステップが必要です。 📋 導入のための4条件テスト 1. タスクが繰り返されるか？（週1回未満なら、手動プロンプトや使い捨てスクリプトの方が早い） 2. 検証が完全に自動化されているか？（テスト、型チェック、Linter、ビルドが悪い出力を100%機械的に弾けるか。これがないと人間がレビューの椅子に縛り付けられる） 3. トークン予算が無駄を吸収できるか？（従量課金で予算に余裕がない場合は無謀） 4. エージェントが環境を操作する道具を持っているか？（ログ確認や再現環境など） 🚀 最小実用ループ（MVL）から始める手順 最初から複雑なマルチエージェントを組むとシステムは確実に崩壊します。以下の順番でボトムアップに構築します。 1. 手動実行の確実化: 1回の手動プロンプトと環境操作で、タスクが完全に完了することを確認する。 2. スキルの文書化: その際のコンテキストや制約を SKILL.md にまとめる。 3. ループのラップとゲート配置: AIが書いたものを自動テスト（ゲート）にかけ、失敗したらAIに戻すという1サイクルを組む。 4. スケジューリング: 最後にそれをcronやイベントトリガーで自動化する。 🎯 レバレッジの支点は「コードを書くこと」から「コードを書く仕組みを定義し、検証すること」へ移動しました。人間は、AIが自分の宿題を甘く採点しないよう、冷徹な「検証ゲート」を設計するエンジニアであり続ける必要があります。

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