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第8話「さらば愛しき刑事」 （1997年2月25日OA） ━━━━━━━━━━━━━━━ 「事件に休暇なんてねぇ…なんてな。」 「俺にタメ口きくな。」 ━━━━━━━━━━━━━━━ 警視庁から室井がプロファイリングチームとしてパソコンおたく風の3人の青年を連れてきた。青島は3人を手伝うことになる。聞き込み捜査で得た情報を報告する和久を3人は天然記念物と一蹴、全く異なるタイプの犯人像を推定する。はたしてどちらの主張が正しいのか。 #踊る大捜査線# #和久さん# #プロファイリング# #odoru# #踊るプロジェクト#

動画AIは、ブレた・遮蔽された映像も「等しく信じて」推論していました。その盲点に切り込む研究です。 タイトル：Confidence-Aware Tool Orchestration for Robust Video Understanding URL： ❓ 何が問題なの？ 💡 Video-LLMは全フレームを等しく信頼できると暗黙に仮定しています（著者の言う「Blind Trust Problem」）。モーションブラーやグレア、遮蔽で映像が劣化しても気づかず、実世界ベンチで15〜30ポイントも精度が落ちます。しかも確信度はほぼ変わらない「静かな失敗」が起きます。 ❓ Robust-TOはどう解くの？ 💡 フレーム単位の信頼度を推論の全段階に組み込みます。まず品質プロファイリングでブラー・輝度・遮蔽を採点して信頼できるフレームだけ選び、次にクエリをサブクエリに分解して劣化に強いツールへ振り分け、各ツールは(結果, 確信度)のペアを返します。 ❓ 確信度はどう使うの？ 💡 証拠をhigh/medium/lowの3段階に分類。highで結論を出し、mediumは一致時のみ採用、lowは代替手段としてだけ使い、残る不確実性は回答に明記します。確信度-コスト報酬を含むGRPOで学習します。 ❓ どれくらい効くの？ 💡 クリーン動画で平均56.4%（Gemini-2.5-Proを+10.6pt）、劣化動画で54.3%（オープンソース最強Video-R1を+5.8pt）。しかもフレームを32→20.7枚に絞り、推論を35%以上高速化しつつ精度+1.6ptも達成しています。 #動画理解# #マルチモーダルAI#

# Antigravityの機能と実践的な使い方 🚀 大規模なリファクタを、複数のエージェントが同時並行で片付ける。Subagents は1人のエージェントを「チーム」に変えます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Subagents URL: 📝 概要 Subagents は、並列化されたワークフローを実現する機能です。メインのエージェントが複雑なタスクを受け取ると、自動的にサブタスクへ分解し、独立したコンテキストウィンドウを持つサブエージェントを起動して同時並行で実行します。各サブエージェントは互いに干渉せずに作業を進め、完了した成果はオーケストレーターによって会話へ集約されます。順次処理ではなく並列処理になることで、大規模な作業の所要時間を大きく短縮できます。 🔧 機能の説明 Subagents のオーケストレーションは、ほぼ自律的に進みます。 ・環境プロファイリング: 権限を確認し、ディレクトリを読み、依存関係を検証します ・サブエージェントの自律定義: オーケストレーターがユーザー設定なしに分解方針を決めます ・並列起動: 依存関係が満たされると、独立したコンテキストウィンドウを持つエージェントが同時に走ります ・成果の統合: オーケストレーターが各サブエージェントの出力を最終的な成果物としてまとめます ・スケジュールされたタスクなど、背後での自動化とも組み合わさります 🛠 実践的な使い方 ・大規模なタスクを与えるだけで、メインエージェントが自動でサブタスクへ分割します ・パッケージ単位やモジュール単位で並列に処理させ、独立した変更を同時に進めます ・依存関係が解決された段階でサブエージェントが起動するため、順序の管理を任せられます ・完了した差分を会話に集約させ、まとめてレビューします 🎯 ユースケース ・大規模リファクタをパッケージ単位に分割し、並列実行して完了した差分を会話に集約する ・複数の独立した機能開発を同時に進め、待ち時間を削減する ・バグバッシュのように、広範囲を手分けして一気に洗い出す ・調査とコード変更を別々のサブエージェントに割り当て、並行して進める ⚠️ 注意点 ・分解方針はオーケストレーターが自律的に決めるため、意図と異なる分割になっていないか成果の確認が必要です ・並列実行は同時に複数の環境・モデル呼び出しを伴うため、コストとレート制限を意識してください ・依存関係のあるタスクは、前段の完了を待つため並列化の効果が限定的になる場合があります ・各サブエージェントは独立したコンテキストを持つため、全体で一貫した方針を保ちたい場合は AGENTS.md などで共通指示を与えておくと安定します #Antigravity# #Agents#

最近周囲にアレな人が多いが面倒なので、接近してきた人はAIに各自の個人情報ぶっこんで精神医学と認知心理学でプロファイリングして危険度を探っている。回避能力が上がった。

Claude Code 2.1.247 (抜粋) - `SendFeedback`ツールを追加。セッション中に何か問題が起きた際、Claudeがフィードバックレポートを下書きし、`/feedback`からレビューして送信できるように（`feedbackDrafts`設定でオフにできる） - `spinnerTipsOverride`に`{id, text, cooldownSessions, priority}`形式のエントリ、`tipsFile`、`label`を追加。組織が独自のtipsを組み込みのtipsと一緒にローテーション表示できるようになった - Bash権限プロンプトにauto modeを案内するtipを追加。ワンキーで選べる「Yes, and switch to auto mode」オプション付き - `/claude-api cost-optimize`を追加。既存プロジェクトのClaude API利用コストをプロファイリングし、コストレバー（キャッシュ、トークンの節約、バッチ、effort、モデル選択）を1つずつ効果測定しながら検討可能 - `/claude-api`スキルを更新し、Admin API（組織メンバー、招待、ワークスペース、APIキー、rate limitレポート、workload identity federation、CMEK）をカバー - hookやbackground agentが数MBのエラー出力を出した際に会話がオーバーフローし、「Prompt is too long」でセッションが動かなくなる不具合を修正 - `--agent`付きで開始したセッションで`/compact`や「Summarize from here」が、その会話固有のシステムプロンプトではなくデフォルトのシステムプロンプトの下で要約してしまう不具合を修正 - SSH経由での`/install-github-app`を修正。コピーショートカットが常に成功したと表示するのではなく、サインインURLがどのようにコピーされたかを表示するようになり、ブラウザを開けない場合はURLが即座に表示される - self-hosted runnerセッションがClaude Code起動前に`running`と報告してしまい、Claudeデスクトップアプリから「Claude is waiting for your input」という通知が早すぎるタイミングで送られる可能性があった不具合を修正 - Sonnet 5のデフォルトauto-compactウィンドウをフルの1Mコンテキストに変更。1Mウィンドウのセッションは約934Kトークンではなく約967Kトークンでauto-compactするようになった - cross-sessionのpeer messageをデフォルトで`Message from @: `という1行プレビューに折りたたむよう変更。Ctrl+Oで全文を展開できる