腐敗して爆発するから近寄るなよ？17mクジラ漂着、台風接近で撤去見送り→市がロープで立ち入り規制 17メートル級の死骸だけに、撤去まで近づかない判断は欠かせません。

腐敗トライアングルとは… ●官僚機構⇨国民に選挙で選ばれてない ●メディア⇨国民に選挙で選ばれてない ●特定野党⇨選挙で多数を占めていない 【今般の消費減税に反対している勢力の例】 →財務省 →新聞テレビ →立憲民主党 →社会民主党 …。 ありゃりゃ。見事に腐敗トライアングルだな。

発酵と腐敗は極めて近しい関係、ということは、発酵を一歩間違えば腐敗になるということ。 最近は発酵がとても持て囃されているけれど、場合によっては腐敗に片足を入れてしまっている可能性にはどこまで目を向けられているのだろうかとも思う。 「発酵」の二文字を金科玉条にしてはいないか？

ワインの腐敗に関する議論を真面目にしたのははじめてな気がする。 オフフレーバーとは少し違う切り口のテーマなので、知的な議論になるのであれば面白いのだけど、単なる言葉遊びになる可能性も高いので相手は選ぶ。

滅亡してないし腐敗もしてない、普通に強くてかっこいいジェダイ騎士団が観られるスターウォーズの映画がひとつくらいあってもいいと思うんですよ

【暴露】兵庫県警の腐敗がヤバすぎる件 ・突如「高齢女性への暴行容疑」をかけられた男性→身に覚えがないまま任意同行 ・警察は「証拠映像や目撃者がいる」と説明も、示された内容には不審点多数 ・「思い出せ」「認めた方がいい」など、執拗に供述を促し続ける ・ネットで音声が拡散されると警察の対応が一変 ・その後さらに12歳少女への長時間聴取と虚偽自誘導が発覚

長時間動くAIエージェントが抱える「コンテキストの腐敗」問題に、LangChainが5つの具体的な処方箋を示しました。 タイトル: Context Engineering with Deep Agents: How To Remember Without Keeping Everything In Context URL: 🧩 解決する課題 エージェントが指示・ツール結果・ファイルを蓄積し続けると、やがてコンテキストウィンドウの容量を超え、推論の精度が落ちてしまいます。情報過多で以前の知識が薄れる、人間の記憶にも似た現象です。 💡 5つの手法 オフロード（大きな結果をファイルシステムに退避）、サマライゼーション（古いメッセージを要約しファイルに保存）、スキル（必要な時だけ完全な指示を読み込む段階的開示）、サブエージェント（ノイズの多い作業を隔離されたコンテキストに任せる）、長期記憶（markdownファイルでセッションを越えて学習内容を保持）という5つの補完的な技術で、情報を「捨てずに」管理します。 🔧 テクニカルな特徴 これらはすべてエージェントループにフックされた「ミドルウェア」として実装されており、約2万トークンを超える結果や5万トークンを超えるユーザーメッセージを自動的にファイルへオフロードします。記憶はユーザーが管理するプレーンファイルとして存在するため、モデルプロバイダーを切り替えても学習内容を保てます。 📊 ユースケース 5社の競合分析レポートを作る「市場調査エージェント」の例では、蓄積される生データや検索結果、ドラフトの反復版が、最終レポート作成時の推論品質を落とさないようにコンテキストエンジニアリングで守られています。 #AIエージェント# #コンテキストエンジニアリング#

【愛知】「父がピクリとも動かない」リビングのソファに腐敗の進んだ1人の遺体 死体遺棄の疑いも視野に息子から事情聴く　岡崎 → 同居する86歳父親は行方不明 死因は明らかになっていません。

テレビ大阪「初耳怪談」 御神木の伐採で起こった“祟り”／生き物が全滅…１日で腐敗する呪いの水槽【ゲスト：中山市朗】 #TVer# #初耳怪談# @8233kwaidan