今日、支付宝で006327を購入したんだ。午後の3時前に注文すれば、「今日の恒生ハイテクの終値」が買えると思ってたんだけどさ。ところが、ページの利益がしばらく動かないし、口数の確認も遅くて。最初に思ったのは、「これってどういうこと？」って呆然としたよ。一体何基準で取引されるんだ？なんであと二日も待たないといけないんだろう
正直なところ、この誤解は非常によくあります。Alipayが場外ファンドの売買をあまりにも株式注文のように演出しているのですが、これには本質的に二つの落とし穴があります。第一に、006327は恒生テクノロジー指数ファンドではありません。第二に、場外でファンドを購入しても、特定の指数のリアルタイムの終値ポイントが手
この数日、トマト小説（ファクション）のプラットフォームでAIによる執筆を巡って再び騒ぎが起きているのを目の当たりにして、私の最初の反応はショックではなく、「これはいつか公になるだろう」という感覚でした。無料プラットフォームであること、毎日更新しなければならないプレッシャー、アルゴリズムによる配信といった一連の状況を経て、作家たちがAIを使って生産能力を補うのは、ほぼ必然なことだと感じます。
でも正直なところ、番茄の小説の多くに対して常に一定の感覚があるんだ。読めるし、最初の100章あたりはたいてい良いんだけど、進むにつれてパターン（定型的な展開）とスピードだけが残ってきて、老舗玄幻や修仙小説に本来あるべき「勢い」が失われちゃうんだよね。この「勢い」は説明するのが難しいけど、おそらく、「ちょっと中二病っぽいなって分かっていても、それでもキャラクターと一緒に最後まで突き進んでいきたい」っていう気持ちなんだと思う。
これは一応言っておきたい点なんですが、プラットフォームを批判するわけではありません。番茄（ファンチー）の全サイトが無料であることは、確かに多くの読者を惹きつける力がありますし、この点は否定できませんね。ただ、私のように、すでに天蚕土豆や『我吃西紅柿』、『耳根』、『陳東』などから趣味嗜好を養ってきた人間にとって、AIは量は補えるものの、「あの味わい」までは再現できないのです。
ここ数ヶ月、ClaudeやCodexといったツールを使ってコードを書いている中で、最も強く感じているのは、「プログラマーが不要になる」ということではなくて、以前は新人に練習課題として出していたような作業まで、AIがすでに叩き台（ドラフト）を生成してくれることだ。
スキャフォールドの作成、いくつかのテストの追加、ついでに小さな機能を修正する…という操作を続けていくと、その速度があまりにも速くて、なんとも言えない「意難平」な気分になる。
私のような卒業から10年が経過した人間にとって、正直なところ、これは主に効率化の問題です。なぜなら、どこを信じてよいか、どこを信用してはいけないか、そして表面上は動作しているように見えても、実は後に罠（落とし穴）がある場所などを概ね把握しているからです。しかし、新卒者にとっては、この問題はそれほど簡単ではありません。AIは単に数時間の肉体労働を奪ってくるだけでなく、「初心者がどうやって無知から熟練へとなるか」という確立された道筋そのものを圧縮してしまっているようなものです。これが私が改めて書きたいと考えている点でもあります。
呆然とした。
ChatGPTの公式側では、トークンや費用を直接確認するのが難しいため、サードパーティのプラットフォームを利用して、CodexでGPT-5.4とGPT-5.5を用いて同種のタスクを一度実行しました。思考モードはすべてhighに設定しています。結果は非常に明快でした。簡単な問題については比較的穏やかで、GPT-5.5はGPT-5.4よりおよそ30%高価です。しかし、複雑なタスクになると、費用が直接2.6倍に跳ね上がり、リクエスト回数とトークン消費量も共に増加
私自身の判断も非常にストレートに申し上げますが、これは単に「5.5のほうが単価が高い」という一言で片付けられる問題ではありません。簡単なタスクの場合、費用は主に単価が要因となります。しかし、複雑なタスクの場合、実際にかかっているコストは、その呼び出しチェーン（処理の一連の流れ）全体です。
とはいえ、逆から見ると、5.5はあなたの手戻り（作り直し）のコストを肩代わりしてくれている側面があります。モデル側がより深く考え、より多くの工程を経て実行し、より多くチェックしてくれるため、最終的に請求されるのは単一の回答に対する費用ではなく、一連のアクション全体に基づいた費用になります。結果として、人間側も何度もやり取りをして手間取る回数が減ります。
結果はかなり
今夜、モデルのメッセージを追っていると、本当に目が点になった。
公式サイトのタイムラインを見ると、今回の集中更新は連続していることが分かります：2026-04-20 にMoonshotがKimi K2.6をトップページに掲げました。2026-04-22にはXiaomiが正式にMiMo-V2.5とMiMo-V2.5-Proをリリースし、2026-04-23にはOpenAIがGPT-5.5を公開し、API料金も同時に引き上げられました。そして2026-04-24にはDeepSeekがまたV4 Previewを推しました。ついでに言うと、グループチャットでよく話題になる「Xiaomi 2.5」というのは、厳密に言えばぼんやりとしたコードネームではなく、Xiaomi MiMo-V2.5 / V2.5-Proのことを指します。
私の現在の判断は非常に明確です。今回の波は単なるモデルのリリースブームではなく、3つの要素が同時にぶつかり合っています――すなわち、**モデル能力、API価格設定、チップスタックの支配権（または所有権）**です。これらの一つだけを語る人は、基本的に視点が偏りがちです。この三つの要素が絡み合うからこそ、大規模言語モデル（LLM）という分野はこれほどまでに過熱しているのです。
ここ数日、張雪峰さんが心原性の急死で亡くなったというニュースを見て、胸がざわつきました。彼を普段から特にフォローしているからというわけではなく、むしろ、外見上は精力があり、ランニングをしていて、仕事をしている人に対してこういうことが起きてしまうと、自然と自分自身に当てはめて考えてしまうんです。最近は時々胸が苦しくなり、ニュースを刷りすぎたせいか
数日前に、ある人がかなり昔の貴州茅台の「調整前価格（前復权価格）」を持ってきて質問をしてきました。正直なところ、私も最初は少し戸惑いました。同じく「前復権」を見てみると、
この記事はただ一つのことを行います。それは、この2つの指標を切り分けることです。混乱しないよう、まず私の見解から述べます：国内で主流のチャートソフトにおける「前復権」は、取引所が決定した除権・除息参考価格に沿ってローソク足（K線）を平滑化しているように見えるのに対し、海外で一般的に使われる adjusted close は、累積乗数を使って「配当再投資」による総利回りを表現しているようです。どちらも「前復権」と呼ばれますが、回答している質問はまったく異なるのです。