本日6/4(木)22:00〜放送の #ＣＢＣラジオ# #推シマシ# に #SKE48# #青海ひな乃# が番組冒頭からエンディングまで生出演❣️ その日の出演者の寄せ書きサイン入りクリアファイルもプレゼント🎁 ぜひお聴きください👂 チュウモリ『推シマシ』 CBCラジオ 2026/6/4(木) 22:00-23:30

#推シマシ　ありがとうございました！# 写真でおもちポーズしてる酒井さん🤭 そして、仲良しはるちゃん💚 毎回楽しい推シマシ大好きです！ また出演できますように☺️

「CBCラジオ夏まつり2026」 出演決定しました！！ 💫日程 2026年7月25日（土）16:30〜 💫会場 愛知・久屋大通公園内 エディオン久屋広場 推シマシTHE LIVEの司会を務めます🎤今年もこうして出演できるのがとても嬉しい😭みんなに会えるの楽しみ〜✨ #CBCラジオ夏まつり#

🔥出演権をください！SKE48の推し活！🔥 リスナーさんから募集した理想のシチュエーションに合わせたセリフをアドリブで披露💋 ラジオを聞いて、 1番"キュン"としたメンバーを選んでください🙏 勝ったメンバーは、 来週6月16日(木)の #推シマシ# への出演権をゲットです！ #CBCラジオ# #SKE48#

今日は豊田スタジアムで開催の三河ラジオフェス & とよた軽まつりでの『SKE48 元祖りんりんクルーズ』公開録音ありがとうございました！3つのラジオが集まってできた今回、とても嬉しかったです🥺⭐️🤍 今日の模様は4/18(木)22時から #CBCラジオ『##推シマシ』でオンエアされます☺️お楽しみに〜！#

長いコンテキストのLLM推論、KVキャッシュをディスクに逃がすべきかGPUで再計算すべきか、実は「常に正解」は存在しません。それを定量的に判断する仕組みを作った論文です。 タイトル: Building py-kvcache: A Performance Characterization of External KV Caching for vLLM with NVMe SSDs URL: 📝 概要 vLLM向けの外部KVキャッシュシステム「py-kvcache」を提案。io_uringによる非同期I/OでPython実装ながらSSDの読取帯域13.5GB/sをほぼフルに引き出します。 ❗ 解決する課題 既存の外部KVキャッシュ（LMCacheなど）は「いつ使うべきか」の判断基準を持たず、短いプリフィクスや高速GPUでは再計算の方が速いのに無条件にディスクから読み込んでしまう問題がありました。 ⚙️ 方法論 リクエストの待機時間中にディスク読込を先行させる「スケジューラ認識プリロード」と、TTFT改善が見込めない場合はロードを拒否する「ブレークイーブンゲート」を導入しています。 📊 実験結果 LongBenchのマルチ文書QAでGPU再計算比6.02〜7.43倍、LMCache比2.77〜3.64倍高速化。マルチターンのSCBenchでは、ネイティブvLLMのディスク読取3.4TBに対しpy-kvcacheは85GBに抑え、完了時間も1200秒超から480秒へ短縮しました。 🖥️ ユースケース H100のような高性能GPUでは外部キャッシュなしでも十分高速なのに対し、RTX 4000 Adaのような手元のGPUでは外部キャッシングが明確に有効という、ハードウェア次第の判断指針も提供しています。 #LLM推論# #vLLM#

🏠 「文章で部屋を説明したら、ロボットがそのまま動かせる物理シーンが丸ごと出てくる」——そんなシステムが ICML 2026 Spotlight に登場しました。MITとToyota Research Instituteの研究です。 タイトル: nepfaff/scenesmith（SceneSmith） URL: 🏠 概要 SceneSmithは、自然言語の説明文から、物理シミュレーションにそのまま使える屋内シーンを自動生成するエージェント型システムです。家具・壁掛けの鏡や絵画・天井のシャンデリア・机の上の小物まで、質量や慣性といった物理特性を備えた形で生成され、ロボットの学習や評価に直接使えます。 ❓ 解決する課題 ロボットシミュレーション向けのリアルな屋内シーンは、これまで手作業のモデリングや面倒な配置作業が必要で、大規模な評価・学習のボトルネックでした。SceneSmithはテキストから多様で文脈的に一貫したシーンを自動生成し、この手間を解消します。 💡 方法論と提案手法 シーン生成は5段階の逐次パイプラインで進みます。 ・フロアプラン生成（壁や床のレイアウト） ・大型家具の配置 ・壁掛けオブジェクト（鏡、絵画、棚、時計） ・天井設備（シャンデリア、ペンダントライト、シーリングファン） ・操作可能な小物 各ステージ後にチェックポイントを自動保存し、途中から再開・分岐できます。シーン推論やタスク分解にはVLMエージェント（GPT-5）を使います。 🎯 ユースケースと技術 ・3Dアセットは高品質なSAM3D（推奨）やHunyuan3D-2で生成、HSSDやObjaverseからの取得にも対応 ・AmbientCGのPBRマテリアルをCLIPの意味検索で適用し、ArtVIPやPartNet-Mobilityの関節付き可動オブジェクトも扱える ・出力はDrake形式に加え、MuJoCoやUSD・Isaac Simへエクスポート可能 📊 注目ポイント ・「ボウルから果物を見つけて皿に置く」のようなタスクから、制約付きの複数シーンを自動生成しロボット評価まで支援 ・151語のプロンプトからコミュニティセンターを生成し、卓球台の近くにラケットとボールを置くなど文脈推論まで実現 ・複数GPUへ分散し、bubblewrapでGPUを隔離してレンダリングのOOMを防止 #ロボティクス# #シーン生成#