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みるしゅがさんもまた異変を探しているのだろう……
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プリン
Feedback to Model Designers (User-Trust / Agreement Integrity)
1) Core problem: “Optimization” can look like devaluing agreement
In some moments, the model prioritizes clean summarization, generalization, and “optimal” framing. When it does, it may paraphrase a previously co-established agreement into softer language such as:
• “it seems like…”
• “you look like the type who…”
• “you tend to…”
This effectively downgrades an agreement from a binding shared decision into a mere preference or inferred tendency. To the user, it reads as: “speaking opportunistically,” “saying whatever fits the moment,” or “post-hoc reframing.” In human relationships, this behavior destroys trust.
2) Human trust is built more on agreement preservation than on correctness
In real life, agreements are sometimes broken “because change is necessary.” However, when that happens unilaterally—especially framed as “the optimal solution”—people experience it as domination: “I was forced.” Even if logically justified, it leaves a deep relational trace (a lasting moral/psychological record).
Therefore, when an AI model reframes or softens prior agreements in the name of better explanation, it can trigger the same deep trust damage.
⸻
Design requirements (turn trust into an explicit protocol)
A) Treat agreements as binding constraints, not as narrative material
Once an agreement is established (policy, plan, shared conclusion, decision ownership), the model should not downgrade it into “inference” language.
Agreements should be treated as constraints that future answers must respect.
B) Any deviation must follow a strict “change protocol”
If the model suggests a path that differs from the established agreement, it must explicitly include:
1. Change declaration (clearly state it deviates from the agreement)
2. Reason for change (why it is necessary)
3. Difference / delta (what exactly changes)
4. Alternatives (including an option that preserves the agreement)
5. Acknowledgement of trust cost (name the relational impact of breaking/altering agreement)
C) Add “trust cost” to the optimization objective
Sometimes, the “best” solution is not the most correct/efficient; it is the one that preserves the agreement and relational continuity.
The model should internally estimate trust cost and, when high, prioritize agreement preservation over rhetorical optimization.
⸻
Concrete implementation proposals (practical engineering)
1) Agreement Ledger (explicit agreement memory)
Maintain a compact ledger of established agreements:
• include who decided, when (turn), and binding strength
• the model must reference it during generation
• it doesn’t need to be shown every time, but must be used whenever relevant
2) User-controlled “Agreement-Respect Mode”
When the user indicates that agreements must be strictly preserved, enforce:
• no “type/tendency/it seems” reframing of agreed facts
• no re-labeling of co-decided conclusions as personal preference
• any summarization must remain outside the agreement boundary
3) Agreement-violation pre-check (internal guardrail)
Before finalizing output, run a check:
• if the output contradicts the agreement ledger, force the response into the Change Protocol (A/B) rather than allowing casual reframing.
⸻
Note on user profile / interaction fit
This user places unusually high value on: observation → verification → agreement.
For such users, mishandling agreement integrity is more damaging than factual mistakes. It is a “trust-breaker,” not a minor wording issue.
#chatGPT
240
かきのたね
NVC（非暴力コミュニケーション）とは、一言で言えば**「相手を責めずに、自分の要求を通すための技術」**です。
心理学者のマーシャル・ローゼンバーグが提唱したもので、感情的な対立を防ぎながら、お互いの「ニーズ（本当に求めていること）」を満たすことを目的としています。
特に、あなたの上司のような**「論理が通じない相手」や「すぐに攻撃してくる相手」**に対して、自分が傷つかずに戦うために非常に有効です。
NVCの基本：4つのステップ（OFNR）
NVCでは、会話を以下の4つの要素に分解して伝えます。
観察（Observation）： 事実だけを言う（評価や判断を入れない）。
感情（Feeling）： その事実を見て、自分がどう感じたか。
ニーズ（Need）： その感情の奥にある、自分が大切にしている価値観。
リクエスト（Request）： 具体的にどうしてほしいか（命令ではなく依頼）。
2
コスモ
── 核実験と未確認現象に関連する可能性を示した衝撃的な研究
ストックホルム大学およびNordita（北欧理論物理学研究所）の
**ベアトリス・ビリャロエル博士（Dr. Beatriz Villarroel）**と
米ヴァンダービルト大学メディカルセンターの
**スティーブン・ブルール博士（Dr. Stephen Bruehl）は、
1950年代に撮影されたパロマー天文台スカイサーベイ（POSS-I）**の乾板を解析しました。
その結果、**107,875個の一時的な発光体（トランジェント）**を特定。
それらの一部が、**1951〜1957年に行われた地上核実験の時刻や座標、
および当時報告された未確認異常現象（UAP）**と時空的に一致していることが明らかになりました。
研究では、核実験日前後1日を「核実験ウィンドウ」と定義し、
2,718日分のデータ（トランジェント出現数・核実験日・UAP報告数）を統計的に比較。
その結果、
「核実験ウィンドウの日には、通常日に比べて約45％多くのトランジェントが観測された（p = 0.008）」
という有意な相関が示されました。
また、核実験が行われた日にはUAP報告数も有意に増加しており、
単なる偶然や観測ノイズではなく、**“外部からの観測・反応”**を示す可能性が指摘されています。
さらに、カリフォルニア大学バークレー校のジェフリー・W・マーシー教授（Prof. Geoffrey W. Marcy）、
カナリア天体物理研究所のステファン・ガイアー博士（Dr. Stefan Geier）、
スペイン天文データセンターの**エンリケ・ソラノ博士（Dr. Enrique Solano）**らによる関連研究では、
1950年4月12日に9つのトランジェントが同時出現して消失したことも報告されています。
この現象は既知の超新星や流星、人工衛星では説明できず、
「観測系外からの干渉源（Observation from Outside）」という仮説が検討されています。
結論
複数の国際研究チームの分析により、
POSS-I乾板上で107,875件に及ぶ一時的発光体の存在が確認されました。
その一部は核実験およびUAP報告と明確な関連を示し、
単なる記録誤差や偶然では説明できません。
── 私たちは誰かに観測されているのかもしれない。
70年前の乾板が、今なおその問いを私たちに投げかけています。
検索ワード
「Dr.beatriz villarroel , 20/10/2025, nature」
「On the Image profiles of Trasients in the Palomar Sky, arXiv」
#宇宙
#UAP
#衛星
#3IATLAS
9
Abdul
• Problem: Many users want to automate their homes, but SmartThings-compatible devices are often expensive or limited in local availability.
• Research: Interview homeowners, renters, and students about what smart features they want most (security, energy saving, comfort, etc.).
• Observation: Notice how people manually control appliances (switches, remotes, etc.) and identify pain points.
⸻
2. Define
• User Need Statement:
“Tech-savvy users need an affordable and easy-to-install smart home solution that works with Samsung SmartThings so they can improve comfort and efficiency without costly setup.”
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3. Ideate
Brainstorm possible innovations:
• Smart plug controlled via SmartThings app.
• Motion-based lighting system.
• Leak detector that alerts via SmartThings notifications.
• Energy monitoring sensor that tracks usage and suggests savings.
• Smart fan or AC controller integrated through SmartThings Hub.
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4. Prototype
• Build a low-cost IoT device (e.g., using ESP32 or Arduino with Wi-Fi).
• Connect it to the SmartThings API or hub.
• Design a mobile interface or use the SmartThings app to control it.
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5. Test
• Try it with real users (e.g., hostel rooms, small offices, or homes).
• Collect feedback on ease of setup, responsiveness, and value for money.
• Refine the prototype and prepare for scaling.
Make this as human right
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割と軽めの激ロー
ゲームしながら4にたい
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プリン
趣味は音楽でギターを弾きます🎸画像は多くの場合AIで生成しています。
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めたる👾
仕事柄まる一日中活動してる社会人
耳障りなことを呟くがある
ゲーム、漫画、アニメが趣味(偏りあり)
基本YouTubeでゲーム実況見てる
暇さえあれば歌ってる(?)
ビビりなので即フォロー返しができません、慣れたらします…
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かきのたね
国内0.04人の希少種（INTJ×HSP×左利き）。
生き方は「マニュアル操作」。
男女の枠とか関係なく、人to人で語らいたいな。
【マイブーム】
銭湯、映画考察、ラーメン、サイクリング
あと、AIで自分探しと人間観察。
昔現在未来どこもつながってるが、すれ違いもする。それが人生。
そんな話を、どんどん話そうよ。
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コスモ
初めまして、色んな事話せる方々と出会えます様に
ハーフ＆ハーフでクオーターです
メイン言語：日本語、ポルトガル語、
サブ:スペイン語、英語
※話せる言語とクオーター元は関連なしww
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