Nontitle Season6メンバー紹介 【昭和世代】 「根性とマウント」で突き進む！？クセ強めなアラフォー3人組 第1話からZ世代をドン引きさせた、ある意味最強の世代。 年齢という名のメッキか、それとも本物の実力か…？ ◼︎浜本 真規（浜ちゃん） 大学卒業後、営業・経理等経験し公認会計士に 現在は独立し会計事務所を経営 ◼︎尾崎 隆之（工場長） 町工場の社長 自分を一言で表すと「デカいスーパーマン」 ◼︎せお丸（せお丸） 上場企業からM＆Aのオファーが来るくらいの新規事業を10個以上立ち上げてきた実業家（自称） #Nontitle# #ノンタイトル# #昭和世代vsZ世代#

日本語を学べば学ぶほど、喧嘩力が高くなる😂 日本語能力試験N4：予定を表す「つもり」 ・「来年、日本へ行くつもりです。」 日本語能力試験N2以降： ・「自分が王様にでもなったつもりか？」 ・「謝ったつもり？」 ・「何様のつもり？」 ※日本語能力試験レベル：N5(簡単)→N1(難しい)

B/Sを見るとき、 最初に確認したいのが 自己資本比率です。 自己資本比率とは、 会社が持つ資産のうち、どれくらいが返済不要のお金（純資産）なのかを表す指標です。 例えば、 資産が1億円、 負債が2,000万円、 純資産が8,000万円なら、 自己資本比率は80%。 借金に頼りすぎず、 自分のお金で経営できている会社ほど、 倒産リスクは低いと考えられます。 利益だけでは見えない会社の安全性は、 B/Sから読み取ることができるのです。

【あなたは、自分が何者か証明できますか？】 『私はNULLです』 本作はフリーゲーム投稿サイト「ふりーむ！」で配信されているhorror影本氏制作の考察系ホラー脱出ゲームです。 短編ながらも非常に完成度が高く、プレイヤーの間でシナリオや伏線の回収が見事だと評価されています。 --------------------------------------- ■物語のあらすじ 主人公が目を覚ますと、そこは見覚えのない、完全にロックされた不気味な一室でした。 記憶もなく、自分が誰かも分からない極限状態。 ただ一つ告げられるのは「私はNULLです」という、自分の存在が空っぽであることを示す言葉だけ。 主人公は奇妙な世界をループしながら、仕掛けられた謎を解き明かし、「本当の自分」が何者であるかの真実に迫っていきます。 --------------------------------------- ■ ゲームシステムと特徴 ・探索と謎解き 見下ろし型の画面で部屋を調べ、アイテムや暗号を使って脱出を目指します。 ・ループと変化 脱出するたびに次の部屋へ進みますが、世界の法則や主人公の姿が徐々に変化していきます。 ・緻密なストーリー すべての謎解きや演出が、主人公の正体を表す伏線として綺麗に回収されます。 --------------------------------------- ■どんな人におすすめ？ ・謎解きと物語の繋がりを楽しみたい人 ただのパズルではなく、すべての謎解きがストーリーの伏線や意味に繋がっています。 ・ホラーや不気味な雰囲気が好きな人 ドッキリ系の恐怖演出というよりは、じわじわと世界の謎が明かされていく精神的な怖さ（考察系）が魅力です。 ・短時間で綺麗にまとまったゲームをしたい人 1時間以内でしっかりと伏線が回収され、納得感のある結末（マルチエンド）を迎えられます。 --------------------------------------- ■配信プラットフォーム ・ふりーむ！（DL版） --------------------------------------- #ホラゲー# #ホラーゲーム# #鬱ゲー#

お酒は好き。でも、お酒に飲まれる人は大嫌い。 アルコールは脳の判断力や感情をコントロールする働きを弱めることがあります。 飲んで機嫌が悪くなる、人に当たる、暴言を吐く…。 それって人間関係の生産性も、仕事の生産性も、自分の人生の生産性も下げているだけ。 飲むなら、生産性が上がる酒を。 人を笑顔にして、良い出会いを作って、明日への活力になる酒を。 酒は人を見る。飲み方が、その人の品格と生産性を表す。 🍻

芸術の技法というものはない。芸術はメッセージだ。伝えたいものがあるならば、言うことは自ずから決まっている。いちばん的確に、言いたいことを表す形はなにか。それは自分にしかわからない。

ウィスコンシン大学マディソン校とUCサンタバーバラ校の研究チームが、複数のAIエージェント同士が協力する場面で「探索」がうまく機能していないことを示す論文を発表した(https://arxiv[.]org/pdf/2607.11250)。 まず単純な設定で確かめている。1つのAIエージェントに、成功確率60%のピアAと50%のピアBのどちらかへ作業を繰り返し委任させる「2本腕バンディット」問題(手持ちの選択肢を試行錯誤しながら良い方に絞り込んでいく、探索と活用のトレードオフを扱う古典的な意思決定問題)を50ラウンド行わせた。理想的には最初は両方を試しつつ、徐々に成功率の高いピアAへ寄せていくのが正解になる。ところがQwen2.5-7B、GPT-4、GPT-5のいずれも、最初の数ラウンドでどちらか一方に固定してしまい、そのまま50ラウンド動かなくなる「早すぎる決め打ち」を起こした。比較用に置いた古典的な探索アルゴリズムUCB1(不確実性の高い選択肢を楽観的に評価し、試行回数を自然に分散させる手法)はきちんと両方を試しながら徐々に絞り込んでおり、対照的だった。 著者らはこれを「マルチエージェント探索問題」として定式化し、部分観測確率ゲーム(POSG、各プレイヤーが相手の能力や状態を完全には観測できないまま、同時に意思決定を繰り返すゲーム理論の枠組み)としてモデル化した。興味深いのが、エージェントに「探索と活用のバランスを取れ」とプロンプトで明示的に指示するだけの手法(In-Context Exploration)が、複数の文書をまたいで証拠を集めないと解けない質問応答ベンチマークHotpotQAを使い10体のエージェントに文脈を分担させた設定では、ランダムにピアを選ぶより成績が悪くなったことだ。プロンプトで頼むだけでは探索は直らず、構造的な仕組みが要ることを示している。モデルの種類が異なる4体(GPT-5、Qwen2.5-7B、Llama3.1-8B、Mistral-7B)を混ぜ、大学院レベルの専門知識を問う難しい選択式ベンチマークGPQAで解かせた実験でも同じ傾向が出た。最も強いはずのGPT-5でさえ、297回の相互作用のうち294回をQwen2.5-7Bに固定し、他のエージェントをほとんど試さなかった。 そこで著者らが提案するのがMACE(Multi-Agent Contextual Exploration)。各エージェントの選択を文脈付きバンディット問題として扱い、ピアの回答が自分と違うか(応答の多様性)、他のピアと比べて特徴的か(ピア間の異質性)、過去の成績はどうか、といった関係性を特徴量にしてLinUCB(不確実性ボーナス付きで期待報酬を推定する手法)でピアを選ばせる。HotpotQAで学習したパラメータを、追加学習なしで別の質問応答ベンチマーク2WikiMultihopQAに転用しても全ベースラインを上回った。理論面では、MACEの累積後悔(最適な選択との差の総和)がO(√(T log T))に収まる一方、探索しない貪欲な方策はΩ(δT)の後悔を負うと示されており、δはエージェント間の能力差の大きさを表す。エージェントが多様であるほど、探索の価値は際限なく大きくなる計算だ。 個々のモデルの賢さを積み上げても、「誰に何を聞くか」を決める仕組みが伴わなければ組織としての精度は頭打ちになる、という指摘として読める。