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mofusandの星
223人が搭乗中
参加
mofusand（モフサンド）が好きで好きでたまらない方との情報交換の場にしたいです🐈🐈⬛
みなさんのご自慢のモフ達を、ぜひ投稿してください☺️☘️✨
もちろん投稿ネタが無くても大歓迎です！！🥰🐈🐈⬛
【⚠️ご注意ください⚠️】
⚫︎mofusand（モフサンド）に関係ない投稿をしてしまった時は、気付いた時点で削除をお願いいたします。
⚫︎不適切な行為と判断した場合は、対象の投稿を削除したり、惑星から追放することもございますので、予めご了承ください。
みなさんで楽しく情報交換ができればと思いますので、以上の注意点にご協力をお願いいたします🥹🙏
Androidスマホの星
46人が搭乗中
参加
Androidスマホは自由！監獄に囚われていない！
機種の選択も多いし、ホーム画面を好きに変更できるし、キーボードも自由に選択できる！
フォントは大抵変えられない😥
グラのアプリの更新遅い(これはグラのせい)😥
そんなAndroidスマホユーザーの星です
TIPSから情報から相談から、なんでもokです！
ジャスミンティーの星
33人が搭乗中
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ジャスミンティー飲んだよーとかジャスミンにこれみて欲しいとか今日の出来事などなど何気ないことで使ってください！！
あとは惑星主のはしゃぎまくってる証拠写真や皆んながクスッと笑えるような投稿もお待ちしております(？)
PANDAの飼育員の星
22人が搭乗中
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愛すべき馬鹿どもへ
ルームにいつも来てくれてありがとう。
荒んだSNSの中のホッと一息つけるような
憩いの場を目指していこうな。
BANDAIの星
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BANDAIを知らないなんてありえないっ‼️
BANDAI大好きっ!!
おもちゃ大好きっ!!
そんな方は是非、ご搭乗くださいっ(🫵🏻 ᴖ ̫ ᴖ)
新商品や、むかし懐かしいBANDAI商品などなど
あなたの大好きBANDAIオモチャの投稿お待ちしていますっ！！
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■Name:Naly
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三田
#音楽をそっと置いていく人
原曲・Phil Medley and Bert Berns
Twist and Shout
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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
220
テラす
されるといいな〜
せいや
➁名前
星矢と書いてせいやと読みます。大阪です
➂生年月日
2003年（平成15年）7月12日 （22歳）
➃星座→かに座 ➄血液型→B型
➅身長→157㎝ ➆体重→56キロ
➇お仕事
建築関係の仕事・現場監督（施工管理）
➈服の系統
シンプル．ワンポイントなどの服装が多い
➉趣味
ドライブ・道の駅巡り・カラオケ
音楽鑑賞・喋ること・食べること
⑪乗ってる車・欲しい車
スズキ・クロスビー（乗ってる車）
クラウン・ヴェルファイア・ノア
（欲しい車）
⑫好きなアーティスト
三代目JSB・EXILE・E-girls・清水翔太
浜崎あゆみ・加藤ミリア・西野カナなど
90年代くらいの曲をよく聞きます。
KPOP
HANA・ブラックピンク・ケプラなど
⑬好きな食べ物
唐揚げ・トンカツ・かすうどん・かき揚げ
カツカレー・カツ丼・しじみ汁・豆腐など
⑭苦手な食べ物
貝類・生食パン・肉まん・焼売・小籠包
お粥・お茶漬け・雑炊・こんにゃくなど
⑮好きな飲み物
水・トマトジュース・緑茶・ジャスミン茶
ほうじ茶・ファンタグレープなど
⑯苦手な飲み物
豆乳・甘すぎる飲み物
⑰性格（周りから言われる）
寂しがり屋・甘えん坊・クール・真面目
仲良くなると良く喋る・落ち着いている
⑱好きなキャラクター
サンリオ（クロミちゃん）・カービィー
ピカチュウ・ハチワレなど
⑲好きな動物
クマ・犬（サモエド）・ホワイトタイガー
パンダ・ワニ・恐竜など
⑳好きな芸能人
前田敦子（AKB）・間宮祥太朗・有村架純
若槻千夏・ケンドーコバヤシ
㉑好きなお笑い芸人
千鳥・かまいたち・ダイアン（津田さん）
中川家・ジャルジャルなど
㉒好きな色
赤・黒・白・蛍光色
㉓座右の銘
初心忘れるべからず
㉔やってたスポーツ
サッカー・陸上（砲丸投げ）柔道（黒帯）
㉕苦手なスポーツ
道具を使ってやるスポーツ
テニス・卓球など
色々ありまして友達0人なので、どんな形であろうと友達欲しいと思っています！
よく喋ります。 たまに闇堕ちしてます。
出会いは欲しいと思いますけど、アプリでのマナー、モラル等はしっかりと持ってます
ここまで読んで頂き誠に有難う御座います。
長々とすいません
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