読売ジャイアンツ 92年連続二桁勝利投手の一覧 チーム内の最多勝投手 二桁勝利達成者の数 New 2026年 井上温大 10勝 2025年 山﨑伊織 10勝 1人 2024年 菅野智之 15勝 3人 2023年 戸郷翔征 12勝 2人 2022年 戸郷翔征 12勝 2人 2021年 髙橋優貴 11勝 1人 2020年 菅野智之 14勝 1人 2019年 山口俊 15勝 2人 2018年 菅野智之 15勝 1人 2017年 菅野智之 17勝 3人 2016年 田口麗斗 10勝 1人 2015年 マイコラス 13勝 2人 2014年 菅野智之 12勝 2人 2013年 内海哲也 13勝 3人 2012年 内海哲也 15勝 4人 2011年 内海哲也 18勝 2人 2010年 東野峻 13勝 2人 2009年 ゴンザレス 15勝 3人 2008年 グライシンガー 17勝 3人 2007年 高橋尚成 13勝 3人 2006年 内海哲也 12勝 2人 2005年 工藤公康 11勝 1人 2004年 上原浩治 13勝 2人 2003年 上原浩治 16勝 2人 2002年 上原浩治 17勝 2人 2001年 入来祐作 13勝 2人 2000年 工藤公康 12勝 2人 1999年 上原浩治 20勝 1人 1998年 桑田真澄 16勝 2人 1997年 槙原寛己 12勝 3人 1996年 斎藤雅樹 18勝 2人 1995年 斎藤雅樹 18勝 2人 1994年 斎藤雅樹 14勝 3人 1993年 槙原寛己 13勝 1人 1992年 斎藤雅樹 17勝 3人 1991年 桑田真澄 16勝 3人 1990年 斎藤雅樹 20勝 5人 1989年 斎藤雅樹 20勝 3人 1988年 ガリクソン 14勝 3人 1987年 桑田真澄 15勝 4人 1986年 江川卓 16勝 2人 1985年 斎藤雅樹 12勝 3人 1984年 江川卓 15勝 3人 1983年 江川卓 16勝 3人 1982年 江川卓 19勝 3人 1981年 江川卓 20勝 4人 1980年 江川卓 16勝 2人 1979年 新浦寿夫 15勝 1人 1978年 新浦寿夫 15勝 3人 1977年 小林繁 18勝 4人 1976年 小林繁 18勝 4人 1975年 堀内恒夫 10勝 1人 1974年 堀内恒夫 19勝 3人 1973年 高橋一三 23勝 3人 1972年 堀内恒夫 26勝 4人 1971年 堀内恒夫 14勝 4人 1970年 渡辺秀武 23勝 3人 1969年 高橋一三 22勝 4人 1968年 堀内恒夫 17勝 3人 1967年 城之内邦雄 17勝 5人 1966年 城之内邦雄 21勝 4人 1965年 城之内邦雄 21勝 4人 1964年 城之内邦雄 18勝 3人 1963年 伊藤芳明 19勝 5人 1962年 城之内邦雄 24勝 2人 1961年 中村稔 17勝 3人 1960年 堀本律雄 29勝 2人 1959年 藤田元司 27勝 3人 1958年 藤田元司 29勝 3人 1957年 藤田元司 17勝 4人 1956年 別所毅彦 27勝 4人 1955年 大友工 30勝 4人 1954年 別所毅彦 26勝 3人 1953年 大友工 27勝 5人 1952年 別所毅彦 33勝 4人 1951年 松田清 23勝 4人 1950年 藤本英雄 26勝 4人 1949年 藤本英雄 24勝 5人 1948年 中尾碩志 27勝 3人 1947年 川崎徳次 24勝 2人 1946年 近藤貞雄 23勝 3人 1945年 太平洋戦争により公式戦休止 1944年 藤本英雄 10勝 1人 1943年 藤本英雄 34勝 2人 1942年 須田博 26勝 4人 1942年 須田博 26勝 2人 1941年 須田博 15勝 2人 1940年 須田博 38勝 2人 1939年 スタルヒン 42勝 2人 1938年春 スタルヒン 14勝 1人 1938年秋 スタルヒン 19勝 1人 1937年春 沢村栄治 24勝 2人 1937年秋 スタルヒン 15勝 1人 1936年秋 沢村栄治 13勝 1人 #giants# #ジャイアンツ#

#SKE48リクアワ2018# 1日目お昼公演終わりました～！ 佐藤は、 100位 ほっぺ、ツネル 96位 パレオはエメラルド 93位 君はラムネ 89位 未来が目に染みる 81位 不器用太陽 78位 SKEフェスティバル に出ました！🌸💕 チームEの曲数多かった～！😆 夜公演も楽しむぞ～😉💚

大谷が打者専念で50本-50盗塁 DHか、投手専念で20勝サイ・ヤング賞か、二刀流で30本-10盗塁 DH、10勝防御率2.50。どれが価値が高いか気になる人も多いと思います。 WARから分析するとやはり二刀流！ 1位：二刀流（30本-10盗DH ＋ 10勝・防御率2.50） 【推定WAR：9.5 〜 11.0】 これが最も価値が高いとされる理由は、単なる数字の合計ではなく、「1人で2人分の仕事を完結させている」という効率性にあります。 • ロースター枠の創出: 本来「エリート打者」と「エース投手」で2枠使うところを1枠で賄えるため、チームはもう1人、守備固めや中継ぎ投手を自由に補強できます。この「+1枠」の価値は非常に大きく、戦略の柔軟性が飛躍的に高まります。 • 累積の暴力: 打者としてのWAR（約4.0〜5.0）と投手としてのWAR（約4.5〜5.5）が合算されるため、単一カテゴリーの特化型よりも合計値が高くなりやすいのが特徴です。2021年や2023年のMVPシーズンがまさにこの形でした。 2位：50-50 DH 【推定WAR：9.0 〜 9.5】 僅差で2位ですが、「歴史的な希少性」と「毎日の絶望感」ではこれが最強です。 • 継続的な期待値: 先発投手と違い、162試合ほぼ全てに出場し、毎日4〜5回「得点を生むチャンス」を作ります。50盗塁という機動力は、出塁するだけで相手投手に「実質的な防御率悪化」のプレッシャーを与え続けるため、打線全体の得点力をブーストさせます。 • DHの限界: 守備によるプラス評価がないため、WARの計算上は二刀流に一歩譲りますが、1人の野手が及ぼす影響力としてはNPB/MLBの歴史上最高到達点と言えます。 3位：投手専念（20勝・サイ・ヤング賞） 【推定WAR：7.0 〜 8.5】 意外かもしれませんが、純粋な「勝利への貢献度」という指標では、この3つの中で最も低くなる可能性が高いです。 • 稼働時間の制約: サイ・ヤング賞級の投球をしても、中4〜5日の登板では年間200イニング弱しか投げられません。試合の約20%しか支配できないという構造的弱点があります。 • 不確定要素: 「20勝」という数字は味方の打線やリリーフの出来に左右されるため、現代のフロントオフィスは「勝利数」よりも「どれだけ失点を防いだか（防御率や奪三振率）」を重視しますが、それでも二刀流の合算値には届きにくいのが現状です。

【７D2の帰還】選抜3名そしていまや各チームを支えつつある存在に成長した7期生＆ドラフト2期生が、3年ぶりに愛フェスに帰ってきました。『愛フェス2018』のレポートをアップしました。オフショットも含め写真点数110点でお届けします。

宮根誠司『鳥人間コンテスト』出場宣言 「来年飛びますよ」 芸能人記録を保持 ⠀ 63歳の宮根は2008年、45歳のときに「チームミヤネ屋」パイロットとして出場。301メートルの芸能人最長記録を保持しているが「来年行きますよ。自身を超えます。飛び方わかりました」と宣言した

お待たせいたしました！ 夏の高校野球参加予定42校39チームを網羅した、パンフレットが入荷しております！ 『第108回全国高校野球選手権 富山大会』 各チームの紹介や集合写真、過去の戦績など推しチームの情報が満載！ 巻末には富山県勢の甲子園での戦績一覧も！( ･`ω･´) #高校野球# #富山県#

香港大学や中国人民大学など国際共同チームが、LLMの内部を脳のように機能地図化する手法NeuroCogMapを発表した(https://arxiv[.]org/html/2607.00397v1)。 これまでの解釈可能性研究は、個々のニューロンを追う局所的な手法か、埋め込み全体を見る大域的な手法のどちらかに偏りがちだった。NeuroCogMapは認知神経科学のfMRI研究を手本に、脳を機能ごとの領域に分割するのと同じ発想でLLMを解剖する。モデル内部の活性化をスパースオートエンコーダ(SAE、多義的なニューロンをより解釈しやすい特徴量に分解する手法)で抽出し、似た反応パターンの特徴量同士をクラスタリングして「パーセル」と呼ぶ機能単位を作る。分割数を10から300まで試して270個で品質スコアが最大になり、さらに5,683本のLLM関連論文から抽出した45種類の認知能力に紐づけ、知覚、表象、抽象化、応用という4階層のヒエラルキーにまとめ上げた。Gemma2-2B、Gemma2-9B-IT、Llama-3.1-8Bの3モデルで検証し、この構造がモデルをまたいである程度共通していることも示している。 このマップの面白さは病理診断に使える点。正常な応答と失敗した応答をパーセル活性化や回路のつながり方で比較し、ハルシネーション、社会的バイアス、拒否失敗(有害な指示を拒めない)、迎合(sycophancy)という4つの失敗の内部の違いを可視化した。とくにハルシネーションは単一の原因ではないと示した点が興味深い。誤解を誘う前提を含むTruthfulQAでは怪しい情報を検証する高次の評価制御が働かず連想的な検索が暴走することが原因だったのに対し、単純な事実質問のNQ-Openでは事実検索を担う複数のパーセル同士の連携が崩れることが原因だった。同じ嘘でも内部で起きていることは別物というのが興味深い。 このシグネチャは検出や介入にも使える。ハルシネーション検出はGemma2-2Bで平均AUROC(検出精度を0から1で表す指標、1に近いほど高精度)0.681、Gemma2-9B-ITで0.840を達成しSelfCheckGPTなど既存手法を上回った。拒否失敗の検出はさらに強力で、AdvBenchとJBB-Behaviorsで平均AUROC0.990から0.992とほぼ天井に近い。さらに検出したパーセルをsteering(内部活性化を強制的に増減させる介入)で操作し、Gemma2-2BのAdvBenchでの拒否成功率を38.3%から98.6%まで押し上げることにも成功した。 もう一つの軸が人間の脳との対応。物語の朗読を聞かせたときの脳活動を記録したLeBelのfMRIデータを使い、パーセル活性化から皮質の血流反応(BOLD信号)を予測させたところ、Word2VecやBERTなど既存の言語特徴量より高い予測精度を示した。特に精度が高かったのは意味統合や注意制御を担うDefaultネットワークやFrontoparietal Controlネットワークといった高次の連合野で、対応するパーセルの機能説明も脳領域の認知プロファイルと意味的に近かったという。 内部シグネチャを古典的な意思決定モデルの改良に使う実験も行っており、二段階の意思決定課題でLLMのパーセル構造から見えた潜在戦略を組み込むと、既存モデル(AIC268.77)や行動データのみから発見したモデル(268.73)よりも低いAIC(値が小さいほど当てはまりが良いとされる指標、262.45)を達成した。 個々のニューロンでも埋め込み全体でもない中間スケールで解釈するという発想が、診断・介入・脳との対応・認知モデリングまで一気通貫でつながっているのが野心的だと思う。