流石すぺしゃーれだよ…
こんなにも料理が上手いから、自分も料理作りたい意欲が増してくるから有難い。

…たまも作ってほしいな💭 https://t.co/sXlJmIb4Cy December 12, 2025

🇹🇭愛の香り～I Feel You Linger In The Air～
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🌸Special Episode “Scent of Memory”
📅12月5日(金)～順次
㊗️レンタル配信決定🥳✨
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2024年12月4日にリリースされたBlu-ray BOXにのみ収録されていた「Special Episode “Scent of Memory”」が、ついにレンタルに登場いたします‼️
是非お楽しみに🥰

❤️12/5(金)～
・Hulu
・Prime Video
（※以降順次お知らせいたします）

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#nonkul #brightrpp December 12, 2025

DeepSeek-V3.2は高い計算効率と優れた推論・エージェント能力を達成。長コンテキストでの計算量を大幅に減らすDSAの採用、スケーラブルなRLフレームワーク、大規模エージェントタスク合成パイプラインを採用している。

DSA（DeepSeek Sparse Attention）は、Lightning Indexerを使って重要なトークンを絞り込む。これは、クエリと過去の全トークンとの間のインデックススコアを計算し、クエリがどのトークンを参照するべきかを決定する。

このIndexerが使うクエリ・キーの次元数は通常のクエリ・キーの次元数よりずっと少なく（実装だと元が2048次元、それが64）、FP8を採用。そこからTop-k（実装だとk=2048）のトークンのみを取り出し、通常のAttentionを適用し学習する。

このDSAは128Kコンテキストに拡張済みのDeepSeek-V3.1.-Terminusの継続学習で実現される。
はじめにLightning indexer以外のパラメータはフリーズした上で、すべてのattentionヘッドのスコアを合計した上で再正規化して求めた確立分布を作成した上で、これを目標にKLダイバージェンス最小化で初期化する。10Bトークン程度。

次にモデル全体を疎構造に適応させるための学習する。indexerは引き続き、main attentionに整合させ、top-kに入ったトークンのみKLを計算。indexerの入力は計算グラフからdetachし、indexerはKL損失のみで学習し、メインはLM損失で更新する。
ここは1Tトークンを使う。

このように作られたDSAを使った処理は性能はほぼ維持されながら、推論コストは大幅に改善される（このあとのpost-trainingも効率化される）

次にPost-trainingでは最初に各タスク毎の専用のスペシャリストモデルを大規模な強化学習を使って作る。これらはすべて同じモデルから、専門ドメイン毎に特化させて作られる。さらに各ドメインごとにthinkingモードとnon-thinkingモードを用意する。

次に、各スペシャリストはthinkingモード用の長いCoTを含む学習データと、non-thikingモード用の直接回答する学習データを生成し、一つの最終モデルで学習させる。

つまり、特殊化された複数の教師を作って一つの最終モデルに蒸留する。

これらの大規模強化学習では、GRPOをベースに報酬設計としてリーズニング、エージェントタスク、アライメントを１つのRLで行う。これにより、複数学習で起きがちな破滅的忘却を抑えられる。

また、発散防止のため、訓練を定期的に評価し、性能が異常に低下したら巻き戻し、学習率を下げて再開する、また方策更新が偏らないように前向き計算に正則化をかける。さらに複数の評価をあえて切り替えて使用することで報酬ハックを行いにくいようにする（人でもありそう）。これら３つによって数千ステップにわたるRLを成功させている。

これらの強化学習ではリーズニングも混ぜたものを学習にいれている。これにより、ツールを伴うような複雑なタスクにおいて、thinking, non-thikingそれぞれで高いエージェント能力を発揮できるように工夫している

また、Specialeは、リーズニングデータのみで学習かつ、RL時の長さ罰則を緩和し、数学的証明能力を（他の能力を犠牲にしても）伸ばせるようにした（少し前にでたDeepseek-Math v2の研究も利用していると思われる）

ベンチマーク結果としては数学能力に特化したSpecialeはGPT-5などを超える性能を達成し、IMOやIOIの金メダル級の性能を達成している。
また通常のV3.2も多くのベンチマークでもフロンティアモデルに匹敵する性能を達成できている。
コメント
DeepSeekはリスクの高い取り組みに挑戦し結果を出している。今回もDSA、スペシャリストを強化学習で作ってからの汎用モデルへの蒸留、RLでも報酬の複数の組み合わせなどは、従来の延長線上よりはジャンプがあるアイディアであり、この手前には多くの試行錯誤をしているのだと思われる（実際、設定ファイルをみるとAttentionのDropoutなど成功しなかったアイディアを試した跡があるように思える）

DSAもSpecialistを作ってからの蒸留もどちらも、Post trainingの間に行う蒸留として興味深い（フロンティアモデルでも公表されていないだけで広く採用されているか？）

注意機構は特に、学習がすごくうまくいけばいくほど疎になることがわかっている。一方学習前半〜途中ではSparse Attentionではうまくいかない（疎な場合、フィードバックがかからない）本提案も最初にDenseでやりつつ、最後に得られた疎な注意機構を遥かに小さい計算コスト（key, queryの次元数を下げる＆8bit量子化）で計算し、その中での細かい調整は大きなモデルで実現するという現実的な手法を提案している。

また、Specialistを作ってからのGeneralistへの蒸留なども昔から構想されていたが実現できたことはすごい。

DSAは効果的だが、prefillでの効率化率は8~10倍、decodeでは数倍であり、なにより元のkey valueは（あとで詳細なことを調べるときように）とっておかなければならない。大規模文脈の効率的な圧縮は今後も追求が必要だろう。

また、学習の容易性と推論時の効率性の観点から、学習専用モデル（学習は得意だが推論は苦手）と推論専用モデル（一からの学習は難しいが良い教師がいれば推論は得意）の考えは今後より追求されていくだろう December 12, 2025

今日はずっと泣いてた😭Q&Aで質問を読んでいただきありがとうございました😭倭国に撮影に来てくれたことへのお礼と、倭国のファンが倭国でもファンミーティングの開催を願っているというメッセージも一緒に伝えていただけて本当に感謝です🥹Love u all💖

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見てくださった皆さんありがとうございました❕東北産すぺしゃーれはまだ終わりません😌またどこかで👋~♡.ᐟ.ᐟ

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嬉しい☺️🌸
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悲しいことツラいことあったら倭国のアタマオカシイオタク思い出してね🥹(全身全霊で愛してるを伝えました❤️‍🔥❤️‍🔥❤️‍🔥)

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⑧ソフトバンク、産業用ロボット大手の安川電機と協業　「フィジカルAI」実装へ
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⑨政府、人型の生成AIロボ開発へ　「人にできることは何でもできる」
https://t.co/kwWGadMuGJ

⑩共同・毎日・産経、AI検索「Perplexity」に抗議　記事の無断利用停止など求める
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◆コメント紹介
当然のように毎日投稿していて、すごいです。

A：そう言っていただけると明日からも頑張れます！😆
少しでもお役に立てたら嬉しいです！！

◆チャンネル登録者5,200人ありがとうございます！！ December 12, 2025

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すぺしゃーれ、好きグループです！

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本当ですか！！
なんて嬉しいお知らせ
倭国でもふたりを見てもらえる機会が
増えるので嬉しいです♡

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泰兰德CP界的氛围感神！JaneKao同框即画报，剧里双向救赎戳心，剧外默契对视藏不住爱意，这对的糖甜而不腻，磕到停不下来～

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ドライブで聴きたい！【冬ソング特集】冬のドライブで最高の温活BGM！雪化粧の絶景ロードで感動ソング集【歌詞付き15曲】 https://t.co/ijvNrixt3b @YouTubeより

Paesaggi innevati che scorrono fuori dal finestrino
e melodie invernali che sciolgono il cuore. ❄️

Abbiamo raccolto canzoni che emozionano ancora di più proprio perché ascoltate nell'aria pungente.
Come in una scena di un film, lasciati trasportare in un viaggio invernale speciale. 🚗✨

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【解説】AIが「指示待ち」から「自律思考」へ。DeepSeek-V3.2が凄い理由 🤖
中国のAI「DeepSeek」から新しいAIモデル「DeepSeek-V3.2」が登場しました。何が凄いのか、ざっくり解説します。

１．DeepSeek-V3.2（優秀な実務担当者）
GPT-5級の性能を持つ、普段使いに最適なモデル。 バランスが良く、チャットやアプリでサクサク動きます。「仕事ができるアシスタント」のイメージ。

２．DeepSeek-V3.2-Speciale（孤高の天才）
こっちは「推論（考える力）」を極限まで高めた特化型。 数学オリンピックで金メダルを取るレベルの頭脳ですが、燃費（コスト）は悪いです。 「普段のメール返信にはオーバースペックだけど、複雑な難問解決なら彼に任せろ」という存在。

「考えながら道具を使う」
最近は「AIエージェント」が話題になっています。 以前のAIは「道具（検索や計算）を使え」と言われないと使えなかったり、使うとそこで思考が止まったりしました。
今回のモデルは、まさにこの「AIエージェント」として「あ、ここは検索した方がいいな」「計算間違ったからやり直そう」といった具合に、人間のように試行錯誤しながら道具を使えます。

これが「Thinking in Tool-Use」という機能。 単なるチャットボットではなく、「目的達成のために自律的に動くエージェント」に一歩近づきました。

ここが凄い：安すぎるコスト
もちろん性能で言うと、GPT-5シリーズやGemini 3などには劣る部分もあるものの、この高性能モデルがほかモデルに比べて圧倒的低コストかつオープンソースで公開されているのが衝撃的。

もちろん中国のAIであるため、アメリカの主要モデルと入力情報の取り扱いに異なる部分もあるため、使用に当たっては取り扱いは十分注意が必要です。
ですが、今回の新モデル「高性能AIエージェントは高いお金を払って使うもの」という常識を覆す存在となりそうです。

これが今後ChatGPTやGeminiなどの主要モデルの価格戦略に影響を与えるのか注目です。 December 12, 2025

【交換 / 譲渡 / 買取】にじさんじ スペシャーレ Speciale 1st Anniversary ランダムチェキ風カード

譲▶画像参照

求▶1050円＋送料

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これからも大好き！！🔥
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