うちの最年長12歳のルネちゃん🐈️ 最近、痩せてきてるから心配🙏😦 当たり前の元気に今日も感謝です🍀✨💞 ⚠️音が出ます そう言えば獣医が言ってた！ 猫に活性炭の食べやすい腎臓のフ―ドがいいって！ 目をランランなってものすごい勢いであっという間に 完食します😋そしてカリカリも種類変えて混ぜたら 食べてくれるようになりました❗ 「※猫にとって活性炭は、慢性腎臓病の進行を抑えたり、体内の毒素を吸着して排出したりする効果が期待できます」宣伝に惑わされず、この子にとってどんなものが体にいいのか日々調べたり勉強の日々です💓🍀😺様子見てましたけどお水をよく飲んでうんち💩の状態もよくホッとしています🐈️この子を絶対に病院にさせません❗猫には「活性炭」入りのウエットウ―ドは多少高くつきますが、病院になんか絶対に連れて行きません！私個人の考えとしてこの子をエポのようには🐈🌈させたくありません！今だにトラウマです... そんな病院に払う金があるなら美味しいものいっぱい食べて安心できるお家🏠️にいてくれるのがルネにとって一番の幸せだと思っています🐈️ 賛同いただけたら、いいね❤️をお願いいたします🐈 #猫好きさんと繋がりたい# #活性炭が猫にいい# #猫の健康# #ルネ# #ネコのいる暮らし#

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🧬 「抗がん活性があって毒性の低いペプチドを作って」という自然言語の指示だけで、分子生成モデルを目標に導けるようになりました。 タイトル: LLM-to-Flow Distillation: Teaching Natural Language Goals to Scientific Generators URL: 分子やペプチドを生成するFlow/Diffusionモデルは優秀ですが、自然言語の目標に合わせて調整するには通常、明示的な報酬関数（プロキシ指標）が必要でした。この論文のLFDはLLMを教師、生成モデルを学生とすることでこの壁を取り払います。注目ポイントは3つです。 🎯 プロキシ報酬なしで目標に整合 LLMが生成サンプルを見ながら「今の実力で届く部分目標」を段階的に設定し、DPOで生成モデルを少しずつ目標領域へ導きます。 📊 絶対評価は不正確でも相対判定は信頼できる LLMに1〜100点をつけさせると真値から大きくズレますが、どちらが優れているかのペア判定は一貫して信頼できることを実証し、スケーラブルなバッチ分類方式を採用しています。 🏆 既存手法を一貫して上回る実験結果 細胞貫通ペプチドでpLM4CPPsスコア69.06%（DiffusionNFTの57.04%超え）、抗がんペプチドで53.54%（Guidanceの35.94%超え）、ドパミンD2受容体ドッキングでもVinaスコア-8.48で全手法中最良を記録しました。 プロキシ報酬を用意できない実験科学の現場でこそ効くアプローチだと感じます。 #LLM# #AI創薬#

脳が活性化して眠れなくなるから夜には振付作業しないのですがどーしても時間が捻出できない時は夜〜夜中まで振り付けします。んで、すぐ寝れないので… 飲みつつ、コナンの映画鑑賞🎬 シルエットで分かるかな？🤭

官民ファンドの地域経済活性化支援機構（レビック）が、社会医療法人孝仁会（本部・釧路市）への再生支援を決定したと発表しました。今後は集中治療機能や脳卒中診療機能を高めるほか、780床あるグループ内の病床機能再編による効率化で経営改善を図ります

【THANKYOU】 2026.08.29 苫小牧 活性の火26 @activefire14 ▶️ WALK 2年ぶり2回目の活性の火 会場もルールも変わって、新たなスタートを一緒に切れたこと、誇りに思います！ みんなの声ちゃんと届いてました！ また活性で会おう！ 俺たちのホームにも遊びに来てね！