国民民主党がずっと主張してきた「自賠責特会からの"借金"の一括繰戻し」（約5,700億円）の意義を、「ベストカー」さんが分かりやすく解説してくれています。

なにより、自動車事故の被害者支援・交通安全対策の安定化につながります。

本当に実現できて良かったです。 https://t.co/cXMFpz5Szu December 12, 2025

全部食べますって言われると嬉しくて、
じゃあメニューの端から端までお願いします！っていうのは冗談で♥

ではせっかくなので、
最近のサイゼリヤ警察ベスト5🥇🥈🥉
をご賞味くださいませ👮

1.小エビのサラダ
2.エストレジャードス
3.ほうれん草のソテー乗せミラノ風ドリア
4.カルゴスピナッチ
5.イタリアンプリンにほんの少しだけ塩をかける

2.3.4.の作り方は画像を参考にどうぞ👮

きっと満足してもらえるはず！！

#サイゼリヤ December 12, 2025

＜放送予定＞
テレビ朝日系：12月1日18時半～
「プロ野球総選挙」
引退した選手の中で「あなたが大好きだった＆憧れたプロ野球選手は誰ですか？」
野球ファン5万人にアンケート
憧れのプロ野球選手ベスト20を大発表
【出演】
ＭＣ　爆笑問題、ウエンツ瑛士
ゲスト　五十嵐亮太、伊集院光、磯山さやか、那須雄登、ビビる大木、古田敦也、八木亜希子
ＳＰプレゼンター　尾上松也
【21～30位】
番組公式Xで公開中
21　藤川球児
22　黒田博樹
23　金本知憲
24　星野仙一
25　秋山幸二
26　工藤公康
27　上原浩治
28　赤星憲広
29　金田正一
30　阿部慎之助 December 12, 2025

✨2025年ベスト推し曲 大募集✨

今年発表されたVTuber楽曲の中で
「1番良かった！」と思う楽曲を大募集🎶

✅募集は12/12まで
✅オリ曲でも歌みたでも🆗

文章に【2025年ベスト推し曲】と入れて
#ぶいあーる でポストするか
番組HPから投稿してください！ https://t.co/ofpZOWK89W December 12, 2025

朝練で早めに登校すると、学園長の孫である田中さんに声をかけられた。
「部活？朝から精が出るわね。頑張って」
優しく微笑まれ、思わず胸が弾んでしまう。僕は田中さんが好きだ。生徒会会計、卓球部副部長、県大会ベスト16、校内試験9位……思ったよりも僕たちの近くで頑張っている感じが大好きだ。 December 12, 2025

がんになる方・家族ががんになる方がとても多いため、対応を簡単にですが書いておきます。

がんの原因は一つではありません。
複合的に様々な原因でがんになる人が多いと考えています。

例えば

家庭内ストレス
働きすぎや仕事のストレス
親の介護などの疲れ
睡眠不足
日光不足
不規則な生活
電波塔などの近くに住んでいたり、電磁波の影響を大きく受けている
食生活がかなり悪い
ミネラルなど栄養の不足
コロナワ○○ンの接種

だいたいの場合は一つではなくいくつかの要因が重なってがんが大きくなっていると考えています。

怒り、不満、悲しみなどネガティブ感情
人に頼まれたら断れずなんでも引き受けるいい人・真面目過ぎる人

こういう人は知らない内にストレス溜まっていることも多いため、要注意

ストレス
運動
食生活
睡眠

などトータルで見直すことが大切

散歩・日光浴・長めの入浴

一日二回入浴しても良い

身体を温めるのはかなり大切

１日５分ぐらいは瞑想する時間を作る

深い呼吸をし、呼吸にだけ意識を集中させる

自律神経を整えるため

まず、お金をかけずにできるがんに良いとされることを
やること

①梅干し

カンジダ対策・ビタミンＢ17・クエン酸など様々な効能
がんは真菌（カビ）カンジダなどが原因という説もある

➁松葉・ヨモギ・ドクダミ・スギナなどのお茶

抗酸化や解毒などに良い

当サロンではこれらをブレンドしたお茶をお客様にお出ししています。

➂天然塩・にがりなどミネラルの摂取
④オーガニック野菜の摂取(ミネラルやサルベストロールが多く含まれている)
➄ブラックシードオイル
⑥ビタミンＤ
➆亜鉛
⑧マグネシウム・もしくはミネラルサプリ
⑨野菜スープ
⑩重曹か重曹クエン酸

これらは経済的負担がなくできるもの

イベルメクチンはどうなの？

という人もいるでしょう。

一部の人には効くのだとは思いますが、
ネットで言われているほど効かないのではないかと個人的には思っています。
理由は今まで十数人イベル飲んでるがんの方の話を聞いてきましたが、効いたという話を
僕自身はまだ直接聞いたことがないため

イベルは飲み方が複雑なのか飲んでいる人の数に対して、確率はそこまで高くないのかもしれません。

こちらに関しては今後も直接がんの方とお話して調べていきたいと思います。

イベルを飲むなと言っているわけではありません。
飲みたい人は飲んだら良いと思います。

重曹や重曹クエン酸も確率的には低いですが、こちらは実際にがんが消えたという生の声は数人から聞いたことがあります。

大金がかかることは書いていませんので、ほとんどの方が試せると思います。 December 12, 2025

昨日の東京高裁判決のベスト気持ち悪ポイントについて力説しました。是非読んでね #結婚の自由をすべての人に https://t.co/FjcGEo0VCJ December 12, 2025

モデルプレス ベストドラマアワード 2025
投票受付中✨️

あなたが選ぶベストドラマは？
「胸キュン男子」など部門多数🗳️
12月15日（月）23:59〆切

🔻詳細はこちら
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🔻投票フォーム
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#モデルプレスベストドラマアワード https://t.co/Bqvd67Su5X https://t.co/THnmIT3MZd December 12, 2025

ワールドシリーズにおける過去最高位の３位でドバイ大会を終え、初めてメダルを獲得した女子セブンズ倭国代表（サクラセブンズ）「HSBC SVNS 2026 ドバイ大会」後のコメントはこちら⤵
https://t.co/7mjbZQpc3u

矢崎 桜子キャプテン
「サクラセブンズへたくさんの応援をいただき、本当にありがとうございました。最高順位となるベスト3に入ることができ、とても嬉しく思っています。この結果は、これまでサクラセブンズの歴史を築いてくださった全ての選手やスタッフのおかげだと思います。次のケープタウン大会でも、皆さまをワクワクさせるサクラセブンズのラグビーをお見せできるよう、チーム一丸となってチャレンジし続けます。今後ともサクラセブンズへの応援をよろしくお願いいたします」

@SVNSSeries
@Dubai7s
#HSBCSVNS | #HSBCSVNSDXB December 12, 2025

【不動産売却のベストタイミングは？】

不動産屋は「今が売り時です」と言うけれど、ほんと？

実際は人によって違います。
ポイントは5つ!

1⃣ 相場の動き（マクロ視点）
景気や金利で売れる価格は変わります。上昇傾向なら有利。

2⃣ 相場の動き（ミクロ視点）
地域の需要・供給、再開発計画など周辺環境も重要。

3⃣ 税金のルール
所有期間によって譲渡所得税が変わります。5年超かどうかで大きく差。

4⃣ 季節による動向
引っ越しが多い春・秋は需要増で売れやすい傾向。雪国は降雪期に動きが悪いなど。

5⃣ ライフイベント
住み替え・相続・転勤など「必要な時」が最も適したタイミング。

「相場」と「自分の事情」を重ね合わせて考えるのが正解です。 December 12, 2025

好きな丼ベスト3をあげて下さい https://t.co/y36PLC4ZZN December 12, 2025

【お知らせ】
ABEMAオリジナルドラマ『透明なわたしたち』がアジア最大級のテレビ賞【30th Asian Television Awards】のベストオリジナルドラマシリーズ部門で最優秀賞を受賞しました。
この部門で倭国作品が受賞するのは初めてだそうです。
世界に届けたいという思いで作った作品が、こうして評価して頂けたことがとても嬉しいです。
キャスト、スタッフ、そしてすべての関係者の皆さまに、心より感謝申し上げます。
ありがとうございました！！

#透明なわたしたち December 12, 2025

『夜汽車で来たあいつ』1979年10月16日放映
「探偵物語」第5話。
脚本 丸山昇一
監督 澤田幸弘

松田優作の「探偵物語」に水谷豊がゲスト出演した回である。
とても「探偵物語」らしい悲哀と暖かさとが同居した話で、ベストの一つとも言える作品だ。

東京で行方不明になった妹を探すために上京する兄（水谷豊）は村のすぐやる課に勤める純朴な男。彼は妹探しを工藤に依頼する。しかし妹（原田美枝子）は恋人の窮地を救うためにコールガール組織に沈んでいた。
さらに兄を追ってきた地元のヤクザも絡んで複雑な状況に…。

勧善懲悪の刑事ものなら皆が救われる展開だろうが、「探偵物語」はそうはならない。ベストよりベターな解決を見て物語は終わる。
いろいろな事情で都会の闇に沈む人たちを優しい視点で描くのが番組の特徴であり、この物語もそういう一編であった。
編集版を紹介】
＃昭和　＃ドラマ December 12, 2025

12月に見たい展覧会ベスト13
https://t.co/1Ha9oLPe68 https://t.co/8BEUomDMtm December 12, 2025

海外の超難関有名大学の大学院に比較的ゆるく入る方法を長男が見つけてきました。①まず旧帝大工学部に入る。②大学に入ってからもそこそこ勉強してGPA3.9以上取る。③短期留学や英語の家庭教師をつけてTOEICで800点以上取る。④教授の推薦をもらい、大学と提携している数名の枠がある世界大学ランキングベスト10の大学院に行く。世界大学ランキングでは東大は28位。この方法であれば世界に通用する海外有名大学に時間をかけて挑戦できるっぽい。合ってますか？ December 12, 2025

2025年389本目『#サムシング・エクストラ！〜（東和ピクチャーズ試写招待作品）』
今年ベスト…悪いことは悪いことだがその人の〝善意〟だけをしっかり見つめていた者たちの優しい優しい世界の映画…ずっと明るいし笑えるしで泣けるというね…裁判シーンで涙腺ぶっ壊れたわ…そりゃあ大ヒットするわな https://t.co/HpKIT7pgfN December 12, 2025

https://t.co/NmCpKyrAIQ
【最新版】映画歴代興行収入ランキングベスト100！

https://t.co/0NDlm5JyMJ

11位『国宝』
（累計興収175億6000万円を突破！）

#吉沢亮 #横浜流星 #高畑充希 #森七菜 #三浦貴大 #寺島しのぶ #渡辺謙 #国宝 #映画 December 12, 2025

【2025年ベスト推し曲】
九九(イチジクキュー)さんの
『UNDEAD/YOASOBI』です！

リアル3姉妹が紡ぐ最高のハーモニー♪
長女のきゅーちゃんの歌声は知ってたけど、3姉妹全員歌が上手いのにはマジでビックリしました！！
たくさんの人に届きますように🙏😌

#ぶいあーる

https://t.co/eBx1r0yGZr 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

個人的ベストサーヤ様
カバー曲のRolling in the deepです。
もうこの神サーヤ様を見てくださいすごすぎます。聞いてて感動しました。もう愛してます。#GoAheadZ #礼賛 #サーヤ https://t.co/W62Tz3MzO8 December 12, 2025