𝓗𝓪𝓹𝓹𝔂 𝓑𝓲𝓻𝓽𝓱𝓭𝓪𝔂 𝓽𝓸 𝓜𝓮

またひとつ、歳を重ねました🎈
応援してくれるみんなのおかげで超絶楽しく音楽を続けられています！ホントにありがとう！

何歳になっても新しい分野の勉強や、チャレンジをしていきたい...！今持ってるスキルもさらに磨いていく！人生日々アップデートだ！ https://t.co/iBSmWPqtd1 December 12, 2025

🫧8周年記念ガチャ第2弾のポイント②🫧

強力な『センター効果』＆『スキル』を持ったカードが登場✨

スキル『コンディショナルアンダンテ』は、コンボ数に応じて強力な効果が発動するスキル💪

8周年で登場するセンター効果＆スキルを持ったカードをGETしよう‼️

#乃木フェス8周年をお祝いしよう
#乃木フェス December 12, 2025

読み間違いのスキルは誰にも真似できない話🍷☕(偽)
※二次創作 ※捏造 https://t.co/iXQrzTJCdV https://t.co/h09K5Opioe December 12, 2025

|◤#エゴイスト 登場◢||

「X-クロス-」選手として
【X 相性最悪のクリスマス】#糸師凛 (CV.#内山昂輝)が12/1 00:00から
#ブルーロックPWC に参戦決定！

専用スキル「聖夜の終弾者（クリスマス・フィニッシャー）」を所持！

DLはこちら👇
https://t.co/MF7uidQR2e

#ブルーロック
#エゴい https://t.co/2OEZF66x2f December 12, 2025

在宅ワークって種類がいっぱいあって悩みますよね。データ入力、ポイ活。正直単価の低い在宅副業ばかりです。在宅で月10万円作るなら在庫を持たない無在庫物販がおすすめです。難しいスキルも不要で、梱包発送がいらないからです。固定ポストで無在庫物販のはじめ方を解説しました。 https://t.co/SAPtz5mduA December 12, 2025

『彼女が死んだ』 主人公がヤバく、不動産仲介士の立場を活かして顧客の家に不法侵入しては中を少し整理して、その家で一番要らなそうな物を盗んでは隠れ家の壁に飾って、それを見ながら晩酌する趣味の持ち主。卓越したSNSストーキング力（ぢから）も持つ。そのスキルが冴える調査パートが面白いです。 https://t.co/MMt1uD3jIU December 12, 2025

おはよー💕
ユナっぽい人だよ🥰
風邪🤧引きから復活〜😆
まだちょっと喉が痛いけど😇
15歳の少女で、不登校の引きこもり女子だが、ただの引きこもりではなく、
若き敏腕株トレーダーでもある所謂ネオニート。
既に一生遊んで暮らせるレベルの財産をもつ「おクマん長者」である。
その財力たるや、300クマん円をポンと小遣いにくれてやる程度の能力😳
毎日遊んでいるVRMMOにて、アップデート記念キャンペーンと称したいくつかの不可解な質問の末に、
くまさんセットなるアイテムを手に入れ、さらには、ゲームの世界にそっくりな異世界へと飛ばされてしまった😱
なお元引きこもりだけに、「くまセット」を装備しない素の状態の運動能力は平均的な同世代の倭国人以下。
さらに、「くまセット」のない状態だと魔法もスキルも使えないため、外出時にはよほどのことがない限り「くまセット」を装備しているよ😇
12月もよろしくです٩(๑❛ᴗ❛๑)۶

#カコジョアニメ部
#くまクマ熊ベアーユナっぽい人 December 12, 2025

【FF14 / 戦闘好きへ🔰】

設置型スキル（GT）のカーソル、
行き過ぎてイライラしてませんか？

設定を変えるだけで、
『範囲内ピタッ』『2度押し発動』など
操作が劇的に早くなります！

まず最初に見直すべき
「GT設定3選」はリプ欄で！👇
#FF14 #じごちゃんねる https://t.co/gFq23bEnRB December 12, 2025

強化学習ではスケールによる創発はこれまでみられてなかった。今回、対比強化学習と1000層にも及ぶ深いネットワークを組み合わせることで、スケールによって大きな性能向上が達成し、様々な能力を創発できることが示された。NeurIPS 2025のベストペーパーの一つに選ばれている。

この研究では、対比RL（Contrastive Reinforcement Learning）を使っている。これは報酬は疎（ゴールに到達したら1をもらえて、それ以外は0）、デモデータは不要な手法である。

方策は現在の状態sとゴールgの両方を入力として受け取る。
π(a | s, g)
対比RLはactor-criticに基づく手法であり、criticは状態・行動とゴールがどれだけ一致するかを評価、actorはcriticを最大化するような行動を選択するように学習する。

criticは、「今の状態sでその行動aをとった時、それがゴールgに向かう良い行動か」を評価する。具体的には状態・行動ペアの埋め込みと、ゴール埋め込みのL2距離の形で定義される。

f(s, a, g) = ||Φ(s, a) - Ψ(g)||^2
Φ(s, a)：状態・行動埋め込み
Ψ(g)：ゴール埋め込み
CriticはInfoNCE目的関数で学習する。バッチ内で同じ軌跡内の正例と、別の軌跡から得られた別の目標g'を負例として、分類学習する。このように強化学習を回帰ではなく分類問題として扱うことがスケール化時の安定化でクリティカルと指摘されている。
ActorはCriticを最大化するように更新される。つまり、Criticが、「今の行動をとることが目標に向かっている」と判断する行動を選ぶように学習する。
InfoNCEは、従来のRLで使われていたTD学習で必要な未来状態の理解を分類問題で代替し、TDの不安定性を回避することで大規模化を成功させたといえる。

従来のネットワークは4ブロックのResNetを利用するが、今回は各ブロック内のdenseLayerを通常の4から64まで増やしたネットワークで検証した。一番大きい実験では256（256*4=1024）まで増やしている。

ネットワーク深さを増やすと、ロボット操作タスクでの性能は2~5倍、迷路系タスクでは20倍、ヒューマノイド系タスクでは50倍の性能改善がみられた

このような性能改善は従来RLではみられなかったものである。

また、深さを増やしていった時、性能は滑らかに改善するのではなく、ある臨界点を超えると突然大きく更新されているのがみられた。

例えば、ヒューマノイドタスクでは深さ4の時は転びながらゴールに向かって体を投げていたものが、深さ16で直立歩行が学習される、深さ256では体を折りたたんではね超えるといったような、これまで報告されていない複雑なスキルが創発されていることが確認された。
今回のスケーリングで重要だったこととして、まずバッチサイズは大きいほどよいことが確認された。バッチサイズは256では足らず、1024や4096が必要だった。これはInfoNCEの負例サンプルが十分ないと未来分布を正確に識別できるような表現がえられないためといえる。

またネットワークの幅と深さを比較すると、深さの方がはるかに効果的であることがわかった。深さにおいてもネットワークのなかではCriticの状態・行動ペアとゴールの埋め込みネットワークの両方を伸ばした時が重要であることがわかった。このように対比RLでは、Criticが重要であり、ActorはCriticの誘導に従いさえすればよいことが示された
また、探索ノイズの有無で性能はほとんど変わらず、今回深さによる未来予測・表現能力の向上が性能向上に起因していることがわかった。

今回うまくいった対比RLはスケール化で性能向上できるだけでなく、従来のRLと比べて次の利点がある

・ブートストラップがなく安定する
・目標が固定
・Q学習のoverestimation（ノイズによって実際よりも良いと誤解した行動をとる）問題がない
・デモを必要としない

コメント
===
対比RL自体は数年前から提唱されていたものだが、今回はネットワークを深くすることで様々な能力が創発し、大きく性能向上されることが示された。

また、今回得られるCriticは非常に応用範囲が広く、汎化することも重要である（直前のサツケバーのコメントにも関連）。このCriticは様々なタスクを意図せず学習する際に、重要な役割を果たしていくだろう。Criticゴール到達予測器というよりも「汎用の未来状態予測器」（今の状態でどの行動をとったら、最終的にどうなるのか）といってもいいのではないだろうか
結果はインパクトが大きいが、まだよくわかっていないことが多い。まず、なぜネットワークの深さをここまですると性能があがるかについてはよくわかっていない。Deep Priorの論文や生成モデルの一部のpaperではdense層の数を非常に多くすると大きな性能向上が達成できるとされた。今回も通常では考えられないほど増やしている。ここまで増やした場合に性能が出るという部分は表現力だけでなく最適化問題としても特徴がでてくるのだと思われる。
また、スケール化による性能向上は、この対比強化学習の枠組みで現れ従来のTD手法では改善がみられないこと、またオフライン環境では効果がみられないこと（予備実験までだが）から、まだ何が決定的な要因なのかの理解にいたっていない。 December 12, 2025

倭国で週5日働くということは──
週に1日は“税金のためだけ”に働いている計算。

つまり、月〜金のうち1日は国のための日。
報われないから、1日くらい手を抜こう。

・メールは“了解です”だけ返して終わる
・定時にパソコン閉じる
・お昼はちょっと良いもの食べる
・午後は静かに、淡々と作業モード
・「来週考えます」で引き延ばすスキル発動

月〜木でやれることはやって、金曜だけは必須で定時退社。これだけで人生は生きやすくなる。 December 12, 2025

密閉型のイヤモニを
してるんでここまで
凄いとは✨👏

1曲目から最後の
スキルまで会場の
みんなの声が凄すぎww

しかも
アンコールを求める
Mott! Mott! コールが
なんと6分😭

ՏKIᒪᒪの
コール&レスポンスが
爆発しすぎててww

笑えるくらいに凄い👏
みなさん声帯お大事にww

ありがとう。。。 December 12, 2025

嫌な上司と働き続けると、ストレスホルモンで海馬が物理的に｢萎縮｣するらしい。つまり、｢石の上にも三年｣とか言って耐えてると、スキルが身につくどころか、シンプルに頭が悪くなって再起不能になる。だから、ヤバいと思ったら｢逃げる｣が正解。それは敗走じゃなくて、脳を守るための緊急回避。 December 12, 2025

引用元のポストの通り、ASDのある成人の「他人の気持ちがわからない」は、
“共感性の欠如”というより、自分の感情に気づき、ラベルを貼る力（感情ラベリング＋内受容感覚）の難しさから始まる場合がある、という研究が増えています (Kinnaird et al., 2019; Mazefsky et al., 2013)。

ASD当事者では、アレキシサイミア（自分の感情がわかりにくい状態）の頻度が高く、
これは抑うつ・不安・自殺リスクとも結びつくことが報告されています (Kinnaird et al., 2019)。

一方で、感情への気づきやラベリング、感情調整スキルをトレーニングするCBT／マインドフルネス系プログラムが、青年〜成人ASDの感情調整の改善に役立ちうることを示す研究も蓄積されつつあります (Conner et al., 2019; Zaharia et al., 2021)。

日常で試せる形：「感情日誌 × Feelings Wheel」

その「日常でできる、ごくシンプルな形」の一つが、感情日誌 × Feelings Wheel（感情ホイール）です。

倭国語版Feelings Wheel（無料ダウンロード可）はここから：
https://t.co/FDyKvl5bhh

やり方（1回3〜5分、できる日だけ）
1.今日の出来事を1つだけ書く
　例）「同僚と話して緊張した」「電車が混んでぐったりした」。

2.そのときの身体の反応を書く
　例）「胸がドキドキ」「肩がこわばる」「お腹が重い」。
　──感情はまず身体の変化として現れることが多いので、ここが手がかりになります。

3.Feelings Wheelを見て“いちばん近い感情語”を1〜3個選ぶ
　中心の基本感情（喜び・怒り・不安・悲しみなど）から外側へたどって、
　「これが一番しっくりくるかも」という言葉を選び、
　強さ（0〜10）や「混ざり具合」も一言メモしておく。

目的は、気分を良くすることではなく、
「自分の中の感情に静かにピントを合わせる時間」を持つことです。

fMRI研究では、感情に言葉のラベルを貼るだけで（affect labeling）、
扁桃体の反応が下がり、右前頭前野がより働きやすくなる＝
「言葉にすること自体」が感情調整として機能しうることも示されています (Lieberman et al., 2007)。

Feelings Wheelの位置づけ
Feelings WheelはASD専用ツールではありませんが、
•心理療法やスクールカウンセリング、SEL(Social Emotional Learning)プログラムなどの臨床・教育現場で「感情をことばにする」ための視覚ツールとして広く用いられており、

•ASDやADHDを含むニューロダイバージェント当事者への支援でも、
「自分の感情を知る第一歩」を助ける実践ツールの候補の一つと考えられています。

アメリカの公立小学校では添付の写真のようにSELの授業の中で使用されています。

エビデンスとしては、
•「感情への気づき・ラベリング・調整」に焦点を当てたプログラムが有望であること
•「ラベルを貼ること」そのものが感情調整として働きうること

を示す研究が支えている、という整理が現時点では妥当だと思います。 December 12, 2025

スキル無しで異世界追放された俺、複数拳法と最強の仙術《封神拳》で無双中。でも使うとめっちゃ腹が減る。 - 第153撃：穿雷（せんらい）の一条 - カクヨム https://t.co/qJEGFSuF6h December 12, 2025

【今度の現場（異世界）】
業務内容：世界滅亡（サービス残業）
上司：サイコパスな美少女メイド
業務命令：キス（物理）で叩き込まれる
私：バッタ怪人（♀）
ふざけるな！
サービス残業（世界滅亡）はもうこりごりだ！
前世の『社畜スキル（サボタージュ）』で、このプロジェクト（世界滅亡）…
絶対に遅延させてやる！！
『悪役令嬢、旧支配者に仕える（予定はなかった）』
▼KUで社畜のサボタージュ（反逆）を見る
https://t.co/ucnTgsQkwS
#社畜 #サービス残業 #悪役令嬢 #ラノベ #KindleUnlimited #読み放題 December 12, 2025

ララちゃんの華麗なステルススキル🫥
完璧に背景に溶け込むララちゃん🐱👍SPY×FAMILYの一員になれそう🫡✨

#ねこのいる暮らし𓏲𓎨 #ラグドール
#猫好きさんと繋がりたい #cat https://t.co/Do5hebQOSw December 12, 2025

自分がAI活用を推進していた所感ではあるけど、「全社員に対するおしなべたAI教育」ってのは優先度を下げてよくて、「AI活用を推進するパワーユーザーへの投資」を優先すべき。

パワーユーザーを育ててAIを活用する環境を早く作らないといくらスキルがあっても使う場がないってことになるし、ちょっと知らないことを調べるぐらいの使い方にとどまってしまう。

コンテキストを整備して、業務に組み込むとかデータを管理してLLMをプロジェクト管理者として使うとか、高度な使い方を生むにはパワーユーザーに集中投資をするしかなくて、とにかく先に進んでもらう必要がある。

先進事例が生まれれば経営陣も投資判断できるし、気概もあるから、まずはパワーユーザーを育成して事例を作ってもらうってのが最初だと思うね。

もちろん、一般的なリテラシーみたいなことは全員にやるべきだと思うけど、そこは最低限でいいと感じている。 December 12, 2025

No.1講師が教える「 ストアカ 」で売れやすい講座7選

①料理を教える系
②ダイエット系
③Webスキル系
④SNS集客系
⑤コミュニケーション系
⑥0→1突破系
⑦女性向け講座全般

会員数160万人の「 ストアカ 」を集客に使わない手はない。
↓↓ December 12, 2025

鶏頭か牛尾か？の参考

テスト能力・実力が同じでも、
・学年内で「上位」にいるほど → 自分を有能だと感じやすく、進学率も高い
・「下位」にいるほど → 能力は同じでも、自信と進学期待が下がりがち

実力そのものより、集団内でのランクが、その後の自己投資や学歴に効く

＊牛尾は、自信は削られがちだが、パフォーマンスやスキル自体は伸びやすいというメリットも言われています December 12, 2025

一々粗探しするなという気持ちもわかるが、
スキル審査を行った上でステップをほぼ完璧に熟していた人材を落としてのSnzk(他2人も同様)の採用だからね。
できないのは論外。
退所相当。
人を落選させた重み。 https://t.co/xdqQ4Ji0SZ December 12, 2025