#0920の眺め方# 特別配信ありがとうございました！ 改めてこうして自分の誕生日という日に 皆様に自分の大切にしたいものを届け始めることが出来て周りの方に感謝しかないし私自身幸せ者だなと思います！ 見てくださった皆様、ありがとうございました！☺️ #大西桃香2nd写真集# #桃の眺め方#

そして本日 9月20日 #大西桃香2nd写真集# #桃の眺め方# 発売日です！🎉 私らしい、 私にしか出せない写真集に なっていると思います！ 沢山の方に愛していただけるものに なりますように🍑🫧 @momoka_o_2nd #拡散希望#

🗺️ 最先端のGPT-5でも、現実世界の空間タスクの成功率はわずか14.4%——。静止画を眺めて答えるだけでは測れない、AIエージェントの「能動的な空間推論」の弱さをあぶり出す新しいベンチマークが登場しました。 タイトル: SpatialWorld: Benchmarking Interactive Spatial Reasoning of Multimodal Agents in Real-World Tasks URL: 📝 概要 SpatialWorldは、マルチモーダルLLMが視覚のみの一人称視点で、3D環境を能動的に探索しながらタスクを解けるかを測るベンチマークです。屋内・屋外・デジタルゲームにわたる8つの異なるシミュレータを共通プロトコルで統合し、人手で作った760タスクで15の最先端モデルを評価しました。エージェントは事前に与えられた地図や正解の手順なしに、自分で見て、動いて、判断する必要があります。 ❓ 解決する課題 従来の空間推論ベンチマークは、静的なVQAや録画済み動画による受動的な評価に依存していました。しかしこれでは、エージェントが自ら視点を動かして視覚的な証拠を集め、部分的にしか見えない状況の中でその場で計画を立て直す、という現実世界に必要なインタラクティブな空間理解を測れません。静的なシーンを認識できることと、未知の空間で実際に動いて課題を解けることの間には、大きな隔たりがあったのです。 💡 方法論と提案手法 ・課題を視覚のみのPOMDP（部分観測マルコフ決定過程）として定式化します ・エージェントは自然言語のゴールと、ネイティブ解像度の一人称RGB画像1枚だけを受け取り、深度・地図・意味メタデータは一切与えられません ・行動はナビゲーション、視点制御、物体とのインタラクション、タスク完了を含むテキストベースの高レベルインターフェースで指示します ・屋内（AI2-THOR、ProcTHOR、VirtualHome）、屋外（CARLA、EmbodiedCity）、デジタルゲーム（Block3D、Snake3D、ルービックキューブ）の8バックエンドを統合します ・評価は途中の軌跡の一致ではなく、最終的な終端状態がゴールを満たしたかで判定し、人手で妥当性を確認します ・成功率に加え、人間の参照軌跡と比べたステップ効率も測ることで、効率の悪さも可視化します 🎯 ユースケース 家庭用ロボットや自律エージェントの空間能力を、実環境へ配備する前に統一的かつ公平に評価する基盤になります。ナビゲーションと物体操作を組み合わせた長期タスクのどこでつまずくのかを体系的に診断でき、空間推論モデルの改善に向けた厳密なテストベッドとして活用できます。 📊 実験結果 ・15の最先端モデルを評価し、物理タスクの成功率はGPT-5が14.4%、Qwen-3.5-397Bが12.2%、Gemini-3.1-Proが9.2%、Kimi-K2.5が9.2%にとどまりました ・デジタルゲームではGemini-3.1-Proが39.0%で最高、GPT-5が36.4%と続きました ・複雑さ別に見ると、インタラクションのみのタスクは平均50.2%だったのに対し、ナビゲーションのみは8.6%、両者を組み合わせた複合タスクはわずか4.2%まで急落しました ・成功率が近いモデルどうしでも効率スコアは大きく異なり、多くのモデルが試行錯誤に頼って動いている実態が明らかになりました ・環境ごとにモデルの順位が大きく入れ替わり、全カテゴリを支配する万能なモデルは存在しませんでした #AIエージェント# #SpatialReasoning#

最新作UP【メンバーシップ139】新世界準備室 ～未来が見える仲間と月2回の作戦会議 今回は「保存版」になると思います。目玉は、特集「金融リセットの全貌」。そもそも金融リセットとは何なのか。歴史上、国による「借金帳消し」にはどんな前例があるのか。いま何が、どこまで進んでいるのか。いつ起きるのか。そして私たちは、どう備え、どう生きればいいのか──。 2019年ごろから断片的にお話ししてきたこのテーマを、今回ついに一本にまとめました。当時は「何を言っているんだ」という反応が大半でしたが、いまや、あのころ「妄想」扱いされていた話が、次々と現実のニュースになって流れてきています。6〜7年分の答え合わせと、この先の見取り図です。ちなみに来年2027年は、1694年のイングランド銀行設立から、ちょうど333年になります。 そのほか、今回のラインナップは── ●ウクライナ・中東情勢──いよいよ白黒をつける最終盤。盤面の駒の動きを一望 ●「議長ポストは1000万円」──福岡県議会騒動の、ニュースの奥にある本当の対立構図 麻生太郎とは何者か──幕末のアヘン資本、明治維新をめぐる金の流れまで遡る「出自」徹底解説 ●テクノロジー最前線──データセンターは宇宙へ、実質無料化する自動運転、老化の原因特定 ●日本神話──「導きの老翁」シオツチノオジの正体を辿ると、話は一気に5000年前のシュメールへ 表のニュースだけを追っていると、世界は混乱・混沌に見えます。しかし、全体の設計図が見えたとき、恐れは好奇心に変わります。数千年に一度の大転換期を、一段高い視座から、ご一緒に眺めていきましょう。 そして、いまご登録いただくと、この139だけでなく、過去の全バックナンバー（138回分）もすべてご覧いただけます。金融リセットの過去回、政治と権力構造の読み解き、古代史・神話シリーズ──6年以上かけて積み上げてきた蓄積を、まとめて追いかけていただけます。「途中から入ると、話についていけないのでは」というご心配は無用です。むしろ、いまが一気に追いつくチャンスです。 ▶︎メンバーシップ登録はこちら（登録しておくと、配信と同時にご覧いただけます） 【お知らせ】YouTubeのポリシー変更に伴い、8月5日よりメンバーシップ料金が6,000円→7,000円に改定されます。8月4日までにご登録いただくと、6,000円のまま継続となります。「全バックナンバー見放題×現行料金」で始められるのは、8月4日まで。配信前のいまが、いちばんお得なタイミングです。

Podcast 最新エピソード🗣️「大盛堂書店」書店員・吉田哉人 渋谷から書店が消えた時代を眺め続けて／外国人に人気の雑誌や本たち／渋谷で変わらない場所／変わりゆくスクランブルスクエア前の景色／ギャル男の時代／渋谷ゴミ問題2026 渋谷のランドマークであり、渋谷という街を体現する書店「大盛堂書店」。1912年・明治45年に創業。渋谷スクランブル交差点の角（渋谷センター街入り口）に店舗を構え、100年以上の歴史を誇る書店だ。書店員・吉田哉人に「渋谷で年輪を感じる場所」というお題で、変わらぬ場所を聞いてみた。

第98回全国花火競技大会「大曲の花火」 その観覧会場のまんなかに、一夜限りのレストランが現れます 昼花火と西山にしずむ夕日を眺めながらのペアリング付きコースディナー 【受付開始】 2026.7.17（金）16:00〜 #大曲の花火# #全国花火競技大会# #大曲の花火2026#

本番で貯まったエージェントのログ、ただ眺めて終わっていませんか？そのデータを専用モデルに変える仕組みがLangSmithに加わりました。 タイトル: Introducing LangSmith Fine-Tuning URL: ❓ LangSmith Fine-Tuningとは何ですか？ 本番のエージェント実行トレースを、独自インフラを組まずにファインチューニング済みモデルへ変換する `smithtune` CLIです。データセット作成・学習・評価・デプロイの4段階を一気通貫で扱えます。 ❓ どうやって学習データを作るのですか？ LangSmithプロジェクトからメッセージやツール呼び出しの時系列（トラジェクトリ）を取得し、マルチエージェントのレビューでカスタムルーブリックに沿った高品質な事例だけを選別します。ツールの利用可能状態まで含めた正確な文脈を保存するのがポイントです。 ❓ 学習やデプロイはどう進めますか？ LoRAによる教師ありファインチューニング（SFT）をFireworksやBasetenと連携して実行するため、GPUの用意は不要です。ベースモデルとの比較評価を経て、`smithtune deploy` でそのまま本番投入できます。 ❓ 効果はどれくらいありますか？ 問題検知タスクではKimi K3がSFTでスコア90.0から96.0に向上。コードレビューでは同等以上の品質を保ちつつ、モデル呼び出しを29.8%、ツールリクエストを29.4%削減できました。 #LangSmith# #ファインチューニング#

カフェ「ミュージアム・カフェ　兜-KABUTO-sola café」 長野県立美術館3階に2026年6月19日にグランドオープンしたカフェ。善光寺を眺めながら、信州名物の更科おやきと地ビールを。#カフェのある美術館#