TVer「TVerで学ぶ！最強の時間割」 川端康成に大クレーム！？媚びない、群れない、女優・加賀まりこの人生哲学に迫る #TVer# #最強の時間割# #ラランド# #秋元真夏#

TVer「TVerで学ぶ！最強の時間割」 転職で【好き】を仕事に！局アナから花を扱うフローリストに転身…ブランド立ち上げ＆起業、利益より「ワクワク」を選ぶ仕事術 #TVer# #最強の時間割# #ラランド# #秋元真夏#

本日5月5日(金)配信 📺TVerオリジナル『#最強の時間割# 〜若者に本当に伝えたい授業〜』に #矢吹奈子# がゲスト出演しました！ 　 講師はインティマシーコーディネーターの浅田智穂さんです！ 是非ご視聴ください📚

【理想のオセッセ】 ・前戯7割挿入3割の時間配分 ・プレイ開始はベッド以外の場所から ・洋服はお互い一枚ずつ脱がせる ・部屋を真っ暗にしない ・キスは3分に一回する ・毎回ワンパターンにならない ・「ゴムつける？」とか無駄な会話をしないで当たり前のように装着する これ守れたら最強！

🔬 「AIは科学を“発見”できるのか？」を、本物のNature論文90本で厳しく測ったら、最強エージェントでもSOTA超えは2割弱でした。 タイトル: NatureBench: Can Coding Agents Match the Published SOTA of Nature-Family Papers? URL: 📋 概要 Nature系ジャーナル由来の90タスク（6ドメイン）で、AIコーディングエージェントが既発表SOTAを再現・超越できるかを検証。元手法を遮断する「情報ファイアウォール」と、タスクごとにコンテナ化する自動環境NatureGymで、統一条件・Web検索禁止の厳密評価を実現しています。 🎯 解決する課題 これまでのエージェント研究ベンチは環境がバラバラで信頼性に欠けていました。本研究は「再現」ではなく「自力発見」を強制し、横断比較できる土俵を整えます。 📐 方法論 SOTA正規化の相対ギャップで採点（g>0.1で超越、g≥0で同等以上）。81種の指標を横断比較し、4時間予算・GPU割当・10エージェントを3ハーネスで評価します。 📊 実験結果 ・最強のClaude Opus 4.7でもSOTA超えは17.8%、同等以上は47.8% ・成功の45.5%は「科学課題を教師あり予測に翻訳しただけ」。真のドメイン推論はわずか8.3% ・失敗の主因は手法選択ミス45.1%と計算資源不足24.4%で、タスク誤解はわずか3.1% ・学際課題ほど成績が落ちる傾向 現状のエージェントは「翻訳」は得意でも「発見」は苦手、という冷静な現在地が見えて示唆に富みます。 #AI4Science# #CodingAgents#

Xのアルゴリズムが2026年5月15日に完全に激変しました。 僕がGitHub公式（xai-org/x-algorithm）を丸読みして、実際に1ヶ月運用してわかった「本物の伸び方」を全部まとめます。 もう「いいね集め」や「量産投稿」でバズる時代は終わりました。 今は**GrokベースのPhoenix Transformer（AI）**がすべてを決めます。 手作業の調整ルールはほぼゼロになりました。AIが「この投稿は会話が生まれるか？」「ユーザーが本当に興味を持つか？」を予測確率でスコアリングします。 旧アルゴ vs 新アルゴ（一番大事な変化） • 旧：いいね・リポスト中心＋手作業ヒューリスティック • 新：Replies（返信） ＞ 引用リポスト ＞ リポスト ＞ いいね・滞在時間 
しかもAuthor Diversity Scorerが効いて、同じ作者の投稿が連続すると自動で減衰されます。 要するに「質が高くて本物の会話が生まれる投稿」だけが生き残る世界になりました。 やっては絶対ダメ（即リーチダウン） • 1日4回以上投稿（オリジナル・返信・引用・リポスト全部含む） • 投稿して放置（早期返信ゼロ） • テキストだけ・AIっぽいスロップ・テンプレ丸パクリ • 「どう思う？」「RTお願い！」みたいなベイト • 外部リンク多用（離脱率でDwell時間ダウン） • 同じ作者の連続露出（スレッドでも5〜6投稿は減衰リスク大） これをやると爆伸びる（新アルゴ最強シグナル） 1. 返信を最優先で育てる
リプライが最強です。投稿後30分以内に重要リプライ・引用に作者自身が返信すると会話連鎖が爆発します。P(reply)が跳ね上がります。 2. メディア必須 • 動画＞画像カルーセル • 画像は3〜5枚がベスト（2枚以下は弱く、6枚以上は疲れで離脱） • 30〜90秒の短め動画が特に強いです 3. 投稿の鉄板テンプレ
Hook（大胆意見）＋ 数字＋スクショ＋僕の個人体験 → 自然な質問
例：「僕がこの施策を捨てたらCVRが12.4%→38.7%になりました（スクショ）。教科書通りにやってる9割の人が損してると思います。みんなの現場はどうですか？」 4. 1日の活動量ルール
オリジナル＋返信＋引用＋リポスト全部合わせて実質3回以内に抑えます。 
全部「同じ作者の露出」としてカウントされるからです。
→ 朝：オリジナル1回
→ 昼：重要返信2〜3件だけ厳選
→ 時間は2〜3時間以上空ける 5. 4000文字級コンテンツの最適解
スレッド（5〜6投稿）は会話連鎖は強いですが、Author Diversity Scorerで複数投稿として個別に減衰されます。 
結論：Premium長文単一ポストの方が減衰リスクゼロで安定します。会話爆発を狙いたいときだけ4投稿以内のスレッドに圧縮してください。 6. 人気者への引用・返信
自動ブーストはありません。でも質が高いcontrarian（反骨）意見＋体験談なら、露出母数が大きいので間接的に有利です。薄い「おーすごい」は逆効果になります。 僕が実際に伸ばした実践ルーティン ・朝8時：長文orメディア付きオリジナル1投稿（自然質問付き） ・投稿後30分以内：上位リプライ・引用に作者返信（厳選） ・昼・夜：必要最小限だけ ・全部で1日3回以内に抑えます これで旧アルゴ時代より小アカウントでもOut-of-Networkで拾われやすくなりました。 量より「会話が生まれる具体性と深さ」がすべてです。 正直、昔の「バズ狙い投稿」は今すぐ死にます。 代わりに「僕が実際にやって失敗して学んだこと」を数字とスクショ付きで共有するスタイルが最強です。 皆さんはどう思われますか？ この新アルゴで実際に伸びた方、または「これ試してみた」という方がいらっしゃいましたら、ぜひリプライで教えてください。 僕も全部読んで返信します（もちろん活動量を守りながら）。 #Xアルゴリズム# #X運用# #Grok# #コンテンツ戦略#

🔁 キャビネットを34回調べ続けて50ステップで力尽きたエージェントが、同じタスクを17ステップで解けるようになりました。 タイトル: Beyond Memory: Harnessing Long-Horizon Agents with Explicit Belief States URL: 履歴を保持したり圧縮したりするのではなく、「今の世界はこうなっている」という信念を明示的に持ち続けることで長時間タスクを安定させる、学習不要の推論時フレームワークPoSの提案です。 注目ポイントは3つあります。 🗂 信念を構造として持つ 世界状態をEntity・State・Relationの構造で表し、各状態には出所と確信度、可能なら裏づけの証拠まで添えます。環境を網羅的にモデル化せず、行動の実行可能性や目標の充足に効く記録だけを残すのがポイントです。あわせて「まだ知るべきこと」と「まだ達成すべきこと」をギャップとして明示します。 🐞 毎ステップ、信念を検証する Belief Sentinelという検証器が、更新された信念に矛盾がないか、観測やこれまでの証拠と食い違っていないかを毎回チェックし、確定前に修正させます。電子レンジが開と閉の両方で記録されると、マグを入れる前に開けるべきか判断できなくなる、という類の破綻を防ぐ役割です。 🚨 空回りを検知して脱出する 進捗が出ないまま行動し続ける状態をBelief Trappingと呼び、未解決ギャップの残存率・進捗のない遷移の割合・同じ状態の再訪頻度の3指標で検知します。そのうえで挙動パターン（静止・循環・漂流）と詰まっているギャップの種別に分けて診断し、両方に合わせた復旧制約をかけます。 4ベンチマーク・3バックボーンすべてで最高性能を記録し、RCA-100では最強ベースラインを相対37.89%上回りました。総トークンは5倍に増えますが、タスクエージェント自身の消費は20.9%減っています。 #AIエージェント# #コンテキスト管理#