『エルデンリング ナイトレイン』ついに「毒沼」実装へ。石崎D「私たちのゲームには沼地がどうしても登場してしまうんですよね」と海外メディアに語る
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フロム・ソフトウェアの“十八番”ともいえるギミックが12月4日発売のDLCに登場。新キャラ「葬儀屋」の能力詳細も https://t.co/3GP7Cho2IO December 12, 2025

🤍告知🤍
#フラワーナイトガール にて本日実装されました 『ヒャクニチソウ(不在の友を思う花嫁)』を描かせていただきました！
ヒャャクニチソウちゃんはいつもサブネームが素敵すぎる…✨
不束者ですが、ジニア共々どうぞよろしくお願いします🤍
#花騎士 https://t.co/ZHngcUZDBi December 12, 2025

年最大の稼ぎどきである12月に新規ガチャ実装なしというソシャゲとしては破天荒なことをやってきたのでその補填を1月にやる予定なのだとしたら正月に相当やばいキャラ実装するつもりやろと思ってる December 12, 2025

今週実装予定の建姫シルエットをご紹介！

Android版
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iOS版
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DMM版
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#毎日こつこつ #俺タワー https://t.co/JdYEfy12t3 December 12, 2025

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📢私の推しペアは『久保史緒里』×『井上和』
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#乃木フェス8周年をお祝いしよう
#乃木フェスで今後実装してほしいペア

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グランブルーファンタジーヴァーサスライジング！祝バージョンアップ！

初心者向けの待望の新操作が2種実装！
簡単操作でお気に入りのキャラを楽しんでみませんか？

新操作、公式動画はこちら
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ますます盛り上がりを見せるGBVSR、はじめるなら今 https://t.co/MFBenGnHAS December 12, 2025

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📢私の推しペアは『久保史緒里』×『井上和』
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🚨LoL 2026、失われた「全能感」を取り戻す革命🚨

多くの関係者が「最近のLoLは昔のような『脳汁（快感）』が減った」と感じていました。 Riotの回答は明確です。**「個人のキャリー力を極限まで高める」**こと。

「自分は勝ったのにチームのせいで負ける」理不尽さを排除し、現代のトレンドに合わせてテンポを爆速化させる。 これはここ数年で最も巨大な変化であり、LoLの根本的な問題を解決する「正解」へのアプローチだと評価します。
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📝 【2026年シーズン：7つの革命】

1️⃣ ゲーム開始の高速化ミニオン生成が「35秒」早まる。インベ/トイレタイム終了。中盤以降はウェーブ間隔短縮で休む暇なし。
2️⃣ TOPレーンの「復権」タワープレートが「永続化」。サイドを割り続けるだけでゴールドが稼げる＝スプリットプッシュが最強の金策に。
3️⃣ ロールクエスト (Role Quests)全ロールに「専用任務」追加。完了でチート級の専用ボーナスを獲得。
4️⃣ ランクシステムの近代化「武勇のイージス」導入。オートフィル活躍で敗北時のLP減少免除。マスター以上のデュオ解禁。
5️⃣ 視界システムの進化特定の場所に「フェイライト」登場。視界ボーナスが発生する新ギミック。
6️⃣ アイテム・ルネサンス「ヘクステック・ガンブレード」復活＋各クラスの特徴を強化する新アイテム9種追加。
7️⃣ 操作革命：WASD移動キーボード(WASD)でのキャラ移動オプションがついに実装。

🔻 詳細ディテール
🛡️ TOP: 無料テレポート獲得＋Lv上限突破 (Lv18以上へ)
🏹 ADC: 7つ目のアイテム枠解禁 (6コアビルド)
⚔️ システム: バロン20分ロールバック、アタハン削除
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💭 このあと、テーマ別に詳細を深掘り連投します！ 2026年のLoLは本当に面白くなりそうです。

🔹DEEPLOLチャンピオン情報: [https://t.co/6RN11bofVt]

#LoL #LeagueofLegends #DeepLoL #ディープロル December 12, 2025

ちょっとこれありそうで怖い
配布版ソロモンは再臨固定かつ終章クリアで離脱するけど、正月サーヴァントは1臨ロマニ2臨ソロモン3臨ゲーティアな三位一体でガチャ実装！！みたいな
ウワーッ December 12, 2025

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📢私の推しペアは『岩本蓮加』×『伊藤理々杏』
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#乃木フェスで今後実装してほしいペア

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グランブルー絵うますぎファンタジー
GBVSRドラゴンナイツスキン実装おめでとうありがとう🙏🙏🙏 https://t.co/b8XDEAVXag December 12, 2025

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📢私の推しペアは『菅原咲月』×『冨里奈央』
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#乃木フェス8周年をお祝いしよう
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📢私の推しペアは『伊藤理々杏』×『遠藤さくら』
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📢私の推しペアは『久保史緒里』×『林瑠奈』
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#乃木フェスで今後実装してほしいペア

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📢私の推しペアは『矢久保美緒』×『松尾美佑』
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#乃木フェスで今後実装してほしいペア

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ｳﾝ
自分の配信で看板映り込んだ時は面白くてテンション上がったんだけどコメントだとガチ萎えしてる人もいたので、同じ事起こる人を増やして改善希望アンケート送ってもらえば本実装では映り込み事故起こらなくなるかと思って置きました。βだし。
https://t.co/9mcpbQgyvV
#マシュマロを投げ合おう December 12, 2025

ドゥリン実装楽しみ！
#Durin #GenshinImpact https://t.co/nRVOqUu8xZ December 12, 2025

※個人的な意見で、ノーマルコンテンツでの話です。

コンテンツ実装当初は、全てが手探りで楽しいのですよね

それがある程度慣れてくると最適解が見えてくる
それはIDなら、まとめ進行だったり、DDなら宝箱スルーだったりします。

後から来た人は最適解なんて分からないですから、置いてけぼりです
それなのにプレイヤーには常に最適解を求められてしまう
そこに、今のFF14の問題点があると思います。

これはFF14ならではの特殊なバトルシステムやギミックゆえの問題ですね
個人的には、FF14とはそういうゲームなので仕方ないとは思います。

今後は、もっとライト寄りになるとは予想しますが
私自身、いちプレイヤーとして、他のプレイヤーに対して言いたいことは
「もっと寛容になりましょうよ」
ということです

ごく一部ですが、最適解が出来ないだけで何であんなに怒るんだろう？不快に思うんだろう？って思います。
もちろん寛容なプレイヤーは沢山いますが
ごく一部の不快に思うプレイヤーに当たった人は、もの凄くショックを受けると思うんですよね。

いろんな人が居ますから、出来ない人がいるのも当たり前です
そもそもゲームとは楽しむためのもの
多くの人が共存するMMOですから、常に寛容な気持ちで楽しんで行きたいですね✨
#FF14
#ルガディン
#おはルガ 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

メタ話だけど、属性爆盛りユニであるVa、特にみか実装時点で予定されていたであろう宗との関係値要素を上手く調整してフワッと他に分配している所があると思っていて、みかのバックボーンにあえて余白を取り、SS辺りから『みかはこう』と定めた感ある　そのキーがもし舞珠で今後わかるならかなり楽しみ https://t.co/tjerIo8O1I December 12, 2025