【#多次元制御機構よだか】# 1st Full Album『LAPLACEL』 リリースを記念してキャンペーンの開催が決定🚀💫 パネル展示や店内放送など…。 楽しみな施策が盛りだくさんなので 皆さん要check✨ 詳細☟

🎼 テキスト・画像・音声・動画が入り混じる難タスクを、専門サブエージェントに分解して並列で解く——巨大単体モデルより「適材適所のチーム」が勝つことを示した研究です。 タイトル: Orchestra-o1: Omnimodal Agent Orchestration URL: 💡 概要 Orchestra-o1は、複数モダリティが同時に絡むタスクを、高レベルのオーケストレーションと低レベルのツール実行に分離して解く階層型エージェント枠組みです。モダリティに応じてサブエージェントを専門化し、並列実行で効率を高めます。 ⚠️ 解決する課題 既存のオーケストレーションは扱えるモダリティが限られ、テキスト・画像・音声・動画が共存して相互作用するシナリオに汎化できませんでした。 🛠 方法論と提案手法 ・バックエンドを「スキルベクトル＋コスト/レイテンシ」で表し、コスト考慮で選択 ・知覚系（画像/音声/動画解析）と行動系（検索/閲覧/コード実行）のツールを割り当て ・サブゴールの潜在依存グラフを作り独立タスクを並列実行 ・学習はDA-GRPO：最終回答でなくステップ単位を評価し、decision quality(0.6)を重視した多次元ルーブリック報酬で意思決定を整合 📊 実験結果（独自ベンチOmniGAIA） ・Orchestra-o1-GPT-5が72.8%で、2位のGemini-3-Proを10.3ポイント上回り最高 ・オープンソースのOrchestra-o1-8B（Qwen3-8Bベース）は30.0%でOSS最高 ・精度72.8%をコスト341.6で達成し、低精度な比較手法より安く高精度 ・難易度別はEasy80.3%/Medium75.0%/Hard56.4% #AIエージェント# #マルチモーダル#

KAZUMAさん @kazuma_aono の2次元ポージングBOOK見た⁉️情報量図解だったよ📕 『指先』『目線』『髪と服のなびく方向』『空間の埋め方』もとても勉強になる！！ ポージングに対して、レンズ(㎜)変えたバージョンも載ってるけんカメラマンさんとも画角の共有もしやすいねぇ🙌 やっぱポージングの中に三角形がたくさんあるのかっこよくて好きやなぁ(≖ᴗ≖ )▼▲ 試したいポージング多すぎるので、コハクで撮影に行きたい⚔️ ง😏ว

『多すぎる恋と殺人』後日譚 「甘すぎる夢と籠城」配信決定❗️ 小西桜子が壮馬（西垣匠）と 過去に関係があった謎の女性役で出演 #多すぎる恋と殺人#