【#山崎怜奈# 出演情報】 2月8日(日) 〜公開中 大島育宙さんYouTubeチャンネル「山崎怜奈を作った100のコンテンツ」 「山崎怜奈を作った100のコンテンツ」後編が公開されました！ 是非ご覧ください！ @ymzkofficial #を作った100コンテンツ# #まっすぐ生きてきましたが#

【#山崎怜奈# 出演情報】 2月6日(金) 〜公開中 大島育宙さんYouTubeチャンネル「山崎怜奈を作った100のコンテンツ」 #大島育宙# さんのYouTubeチャンネルに出演させて頂きました！ URLはこちら👀 お楽しみに！ @ymzkofficial #を作った100コンテンツ# #まっすぐ生きてきましたが#

💗お知らせ💗 7/1(水)19:00より、ファンクラブ 「もっと❤︎吉高寧々」 がオープンします🎉✨ もっとファンのみんなと仲良くなりたい❤︎そんな想いを込めて作ったファンクラブです🥰 ここだけのみんなと一緒に楽しめるコンテンツをたくさんお届けしていきます💌 明日のオープンをお楽しみに🫶

『ぽこポケ』が発売から約4ヵ月で世界販売本数500万本を突破 ニンゲンのすがたにへんしんしたメタモンが、ポケモンと街を作っていくスローライフなサンドボックスゲーム。有料追加コンテンツ第1弾「ブクブクうみぞこの街」も配信中。第2弾は冬、第3弾は2027年配信予定。

Microsoftの研究チームが、画面を操作するAIエージェント（computer-use agent）を訓練するための合成環境「Echoverse」を発表した（https://arxiv[.]org/html/2607.28074v1）。 AIエージェントは、自分の操作が実際に何かを変化させる場でしか学習できない。でも本当に鍛えたい相手はメールや銀行、カルテのようにログインが必要で状態が刻々と変わる（stateful）アプリで、本物のサービスを壊すわけにはいかない。そこでデータベースごと丸ごと動く合成環境を代わりに使う。 これまでの手法はこうした合成環境を大量に作ることに力を入れてきたが、この論文は数より深さだと主張する。レシピサイトAllrecipesを模した環境で試したところ、浅い環境で訓練すると実際にベースモデルより性能が落ちてしまった。逆に、権限やエラー処理が本物通りに動き、最初の選択が後の展開を左右するような深い環境で訓練すると、同じドメインで性能が上がった。 合否判定にも工夫があり、スクリーンショットをAIに見せて「できていそうか」を判定させるのではなく、実際のデータベースの差分を正解データと突き合わせる「grounded grading」を採用している。エージェントが完了したふりをしても見抜ける仕組みだ。 結果、先ほど例に挙げたメールや銀行を再現したEchoMailやEchoBankなど10個の業務ドメインに、日付ピッカーなど特定の操作だけを鍛える2個の環境を加えた計12環境、2万1009本の実行履歴を使って90億パラメータのモデル（Qwen3.5-9Bベース）を訓練したところ、14項目の評価平均でベースモデルの36.5%から67.1%まで伸び、この訓練データを作った教師モデルGPT-5.4の80.7%まで14ポイント差に迫った。 面白いのは、EchoStay（民泊予約の模擬環境）で宿泊人数を指定する操作が正しく機能しないというバグを1つ直しただけで、それまで完了できなかった予約タスク24件のうち15件が新たに通るようになったこと。環境のバグ修正が、そのまま多数のタスク改善につながる。 さらにこの合成環境はそのまま強化学習の訓練場にもなる。正確にリセットでき、並列実行でき、報酬がデータベースの状態に基づくため信頼できるからだ。環境の数を増やすより、モデルが実際につまずく場所を見つけて環境ごと直し続けるループが効くという結論。

💡工場のために集めた40兆ウォンの6週間後、SK hynixは同じ40兆ウォンを自社株へ向けた | 消す株数は売った株の1.35倍だ 000660.KS $SKHY 六週間前に新株を売った会社が、いま自社株を買い戻している。しかも集めた額とほぼ同じ金額で、売った株数より多い株数を消す。 決めたのは8月19日のSK hynix 000660.KS の取締役会だ。取得額はおよそ40兆ウォン、株数にして上限2,407万株、発行済株式のおよそ3.3%にあたる。8月20日から11月19日までの三か月で買い付け、全株を消却する。 売ったほうは7月10日だった。SK hynixは米国でADSを1株149ドルで売り出している。普通株1,779万株分にあたり、調達額は265億700万ドル、ウォンにして40兆230億ウォン。外国企業による米国上場としては過去最大で、需要は売り出し株数の7倍を超えた。Reutersは同じ日、この資金がAIチップ需要の急増に応える新工場と装置を賄うものだと伝えている。 1株あたりに直すと、売りは約225万ウォン。買いのほうは割り戻すまでもない。40兆ウォンを2,407万株で割ると166万2,000ウォンで、これは決議前日、8月18日のソウルの終値そのものだ。26%安い値段で、35%多い株数を消す（売値と倍率は公表額を株数で割った筆者の計算）。 差を作ったのは株価だ。7月10日のソウルの終値は218万ウォン、決議日の8月19日は150万ウォンで、31%下げていた。会社は発表文に、事業競争力と現金創出力に裏づけられた本源的価値が現在の株価に十分反映されていない、と書いた。 なぜ工場ではなく株なのか。 4〜6月期の売上高は79兆3,187億ウォン、営業利益は60兆5,426億ウォンで、営業利益率は76.3%だった。同じ四半期に設備へ入れた金は10兆6,710億ウォン、営業利益の17.6%にとどまる。2023年のこの会社は、7兆7,303億ウォンの営業赤字を出しながら、8兆3,251億ウォンを設備に入れていた。 金額としては増えている。上期の設備投資18兆5,364億ウォンは、2025年通年の28兆5,793億ウォンを上回るペースだ。落ちたのは売上高に対する割合のほうで、2025年の29.4%から上期は14.1%になった。 分母だけが走ったからだ。売上を押し上げているのは数量ではなく単価で、単価は四半期のうちに何倍にもなる。ウェハーはならない。装置の納期もクリーンルームの工期も、値段では縮まない。 SK Groupの崔泰源会長が7月の記者ブリーフィングで数字を挙げている。顧客が2027年に求めるAIメモリは、今年より60〜100%多い。供給側については一行で済ませた。来年、意味のある新規能力を立ち上げる会社は一社もない。 手を抜いているわけではない。2月25日には龍仁クラスター第1工場へ21兆6,000億ウォンの追加投入を発表した。最初のクリーンルームは5月から2027年2月へ前倒しになっている。清州のM15XはHBM専用のDRAM拠点へ転換中だ。それでも、入ってくる現金の速さには追いつかない。 40兆ウォンは、その追いつかなかった分の形をしている。上期の設備投資の2.2倍、6月末の純現金69兆ウォンの58%が、三か月で株式の消却へ回る。還元方針の文言も変わった。2025〜2027年の目標は累積フリーキャッシュフローの「50%以内」から「50%超」へ。上限だった数字が下限になっている。 2,407万株は前日の終値で割った数字だから、株価が動けば消える株数も動く。8月21日の終値173万ウォンが三か月続けば、同じ40兆ウォンで消せるのは2,312万株だ。株価が戻るほど、消える株は減る。 発表翌日の8月20日は12.7%高の169万1,000ウォン、21日は173万ウォンで引けた。二日で15%戻した計算になる。ただし値段が受け取ったのは消却の規模までだ。設備投資の割合が戻るかどうかは、まだ入っていない。 同じことはSamsungでも起きている。それでも今回SK hynixを見る理由がある。Counterpoint Researchの集計で、2026年1〜3月のHBM売上シェアは58%。その首位が、還元の中身だけを7月まで空白にしていた。 見るべきは自社株買いそのものではない。設備投資が売上に占める割合が、いつ29%台へ戻るかだ。 戻らないうちは、崔会長の言う供給不足は会社自身の帳簿で裏づけられ続ける。40兆ウォンはその領収書になる。 上期の14.1%を大きく上回る2027年の投資計画が出るとする。それでも消却が続くなら、話は物理的な限界ではなく株価の安さだった。逆に14%台のまま張り付くなら、増えた現金は工場へ向かっていない。品薄がいつ緩むかを需要側の予測から読もうとしても、そこに答えは無い。決めるのは、この会社が金を工場へ変える速さのほうだ。 🤘情報提供 Stock Slayer :

【MSGに“庭”を作った世紀の式】 テイラー・スウィフト＆トラヴィス・ケルシー結婚式の全貌が明らかに。 1000人規模の豪華ゲスト、ディオール衣装、スティーヴィー歌唱、2600万ドル寄付まで話題満載。アダム・サンドラー司式、家族の役割も。 ▼詳細

AIで成功するマインドとは「20兆円と100億円の差」 先日、10名ほどの社員とゲームをしました。 「世界であなた一人だけがAIを自由に使えるとして、新しい事業を作ったとしたら、この1年間でいくらの売上を上げられるかをAIに聞いてみて。売り上げの高い答えが出た人が勝ちね」 結果、AIの答えは3000万円から100億円でした。 彼らはAIに「○○の条件で起業をしたら、1年間でどの程度の売り上げが見込めるか？」と聞いてました。 しかし私がAIに聞いたら20兆円との答えが出ました。200倍です。 驚く彼らにネタを明かしました。 私は「100兆円の売り上げがあげられる起業ネタを10個作ってください」と聞いていたのです。 AIはすべての分野で天才です。 しかし多くの人は自分の仕事の範囲内でAIを使おうとします。 それはウルトラマンに掃除をさせるようなもの。 私たちの範囲を超える大きなことを想像して、質問すれば私たちの想像を超える答えが返ってきます。 そこから壁打ちをしていけば、実現可能なタスクにまで落とし込めます。 すごい時代になりました。 私たちはAIに「想像を超える質問をし続けて、タスクに落として行動する」だけで大きなことができるようになったのです。 これがAIを活用して成功するマインドだと私は思います。