⭐️THE みょんもヒッパレ⭐️ #会場グッズ購入特典ステッカー# #全10種類あります# #1種類だけキラカード入ってます# #見たい貼りたい引っ張りッタイ# #まあるツアー# #まある#

人類はたった「1種類の食べ物」だけで生き続けられるのか？　雑食に進化した理由 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）

ゲネプロ終了！ いよいよ公演まであと1日となりました！ 当日の物販、2種類だけ行います。 ①キャストとツーショットチェキ（舞台衣装） ②直筆サイン入り舞台台本（指定キャストがその場でサイン） ※台本の内容は、北野京が書き上げた舞台台本という設定で、実際にキャストが舞台上で使用するものと同じ内容になります。 サイン入り台本は限定30冊の為、事前申込フォームにご記載頂ければ、当日取り置きをしておきます。 ツーショットチェキ：1枚2000円（税込み） 直筆サイン入り台本：1冊3000円（税込み） ※武本悠佑さんのチェキは、1枚3500円（税込み） ※五条院凌さんのチェキは、事前撮影のソロショット。 サイン入り台本も事前にサインしたものをスタッフがお渡しします。 ※お支払いは当日現金で。 #開幕テンミリオン# #ゴシップシュガー#

闇玩具は熱量が感じられるので惹かれ、毎日必ず触ります。造形したり金型を作るのはもの凄く大変な事だと思います…。素人の意見でおこがましいですが、1種類のソフビの色違いだけを制作するのでは無く色々な種類のソフビを制作する作家さんが増えて頂けると有難いです…! #暗黒エンターテイメント#

コピペで出来る！ モーショングラフィック！ MiniMax H3のプロンプトを作りました。 プロンプトの冒頭で好きな文字に変えて使えるようにしてあります。 最近、H3をずっと使っていてわかってきたのですがプロンプトを書き込むより、ある程度H3に任せちゃってガチャを楽しんだ方が、こういうプロンプトは面白いです。 今回は、かなり文字を削ったので3000文字もないです。 また、完全にテキストだけで作れますのでコピペで簡単にモーショングラフィックが作れます。 何かのオープニングとかタイトルロゴを出すとかMVとか色々と使い道があるんじゃないでしょうか？ 段々、わかってきたので、またこのシリーズを続けられたらいいなと考えています。 因みに今回はDomo AIのMiniMax H3 (2k)で生成しました。 ちょっと生成が遅い気がしたのですが、仕上がりはすごく綺麗な気がします。 ------------ プロンプト ------------ subject_definitions: この映像の設定は以下の通りである。 アクセント色は彩度の高いオレンジである。 第1の文字列は "MiniMax H3" である。 第2の文字列は "MOTION" である。 第3の文字列は "GRAPHICS" である。 第4の文字列は "NO EDIT" である。 第5の文字列は "ONE SHOT" である。 第6の文字列は "コピペで" である。 第7の文字列は "超簡単！" である。 第8の文字列は "ONEROOM" である。 第9の文字列は "AI STUDIO" である。 画面を3分割する縦棒は、第1の文字列に含まれる大文字 H の縦棒である。 画面に登場する文字列は上の9つだけであり、これ以外の文字・単語・記号・数字は一切出現しない。すべて上に書いた通りの綴りで、大文字と小文字の別も空白の有無もそのまま正確に保ち、平坦・鮮明・安定した状態で描画する。崩れたり、文字が増減したり、文字化けしたりすることは決してない。 「第1の文字列」「第2の文字列」などの呼び方は、この指示書の中だけで使う呼称である。画面に描くのは必ずその呼称に割り当てられた文字列そのものであり、「第1」「文字列」といった呼称の語や数字が画面に描かれることは決してない。 書体は太いジオメトリックサンセリフ1種類のみで、欧文はすべて大文字。ただし固有名詞にもともと小文字が含まれる場合は、その混在をそのまま正確に保つ。日本語は太いゴシック体1種類のみ。 色はオフホワイト、インクブラック、アクセント色の3色のみ。この3色以外は一切使わない。地の色は映像の途中で白と黒のあいだで3回反転し、そのたびに文字色も反転する。 画面には常に3つの層がある。奥の背景層、中間の装飾層、手前の文字層。この3層は必ず異なる速度で動き、3層すべてが同時に静止する瞬間は最後のホールドだけである。 背景層には第8の文字列が、塗りのない輪郭線だけで描かれ、画面幅の3倍の大きさで横倒しに寝そべり、右から左へ超低速で流れ続けている。これは背景の壁紙であり、手前の文字層とは別物である。重複した単語ではない。 中間の装飾層には、細いバーコードの帯、極小のUIティックの列、レジストレーションマーク、ハーフトーンのドット網、テクニカルな円弧、データ数値のティックが常時いずれか複数存在し、文字層とは別の速度で動いている。 summary: 15秒の爆発的なフラットグラフィック・モーションデザイン。9つのカットすべてが構図的に全く異なり、地の白黒が3回反転し、背景の巨大なアウトライン文字が全編流れ続ける。文字は硬い物体として叩きつけられ、圧縮され、砕け、跳ね返り、増殖し、最後に激突する。ばらばらの線分が第1の文字列を組み上げ、縦棒が画面を3分割し、第2の文字列が叩き込まれ、第3の文字列がワイヤーフレームのグリッド上で増殖し、カードが連打され、収束した光点から第8の文字列が左右から激突して生まれ、最後に第9の文字列を上、第8の文字列を下に置いた2行のロックアップで着地する。 retention_analysis: 各文字列が出現するショットは次の通りであり、増殖・複製された文字もすべて同じ綴りを保つ。 第1の文字列は [Shot 2]、[Shot 3]、[Shot 4] に出現する。 第2の文字列は [Shot 5] に出現する。 第3の文字列は [Shot 6] に出現する。 第4、第5、第6、第7の文字列は [Shot 7] に出現し、いずれも完全に読める状態で保持される。 第8の文字列は背景層に全編出現し、手前の文字層としては [Shot 8]、[Shot 9] に出現する。背景層のものは輪郭線のみ、手前のものは塗りつぶしであり、同じ綴りだが別の層である。誤って重複した単語として扱わない。 第9の文字列は [Shot 9] に出現する。 detailed_description: 本映像は高密度で攻撃的なフラットグラフィックモーションデザインである。エネルギーはすべてタイポグラフィの物理から生み出す。9つのショットはすべて構図が異なっていなければならず、同じ構図、同じスケール、同じ配置を二度使わない。各ショットの演出の細部はここでは指定しない。 [Shot 1] 地は黒。黒い線分の群れが四辺すべてから爆発的に飛び込み、渦を巻きながら中央へ加速して吸い込まれていく。巨大なアクセント色の円が画面外から叩きつけられて着弾し、強いインパクトシェイクが走る。 [Shot 2] At 00:01.000, 渦の中心で線分が一斉に噛み合い、第1の文字列が画面いっぱいに組み上がる。組み上がった瞬間、地が黒から白へ一気に反転する。第1の文字列の最後の1字だけがアクセント色である。 [Shot 3] At 00:02.600, スナップズームでそのアクセント色の1字へ急速に寄り、その1字が画面全体を覆い尽くすまで巨大化する。画面全体が一度だけフリーズする。 [Shot 4] At 00:03.400, 地は白。縦棒が上下へ伸び上がって画面の全高を貫き、画面を3つの縦列に切り分ける。第1の文字列の残りの文字は左へ弾き飛ばされて画面外へ消える。3つの縦列はそれぞれ異なる速度で上下にスクロールする。 [Shot 5] At 00:05.200, 3つの縦列が一斉に急停止し、第2の文字列が画面いっぱいに正面から叩き込まれ、完全に読める状態で静止する。 [Shot 6] At 00:06.400, ハードカットで黒地へ反転する。巨大な白いワイヤーフレームのグリッドが3次元的に傾きながら奥へ伸び、その面に沿って第3の文字列が格子状に増殖して手前へ流れてくる。 [Shot 7] At 00:08.000, グラフィックカードが4枚、ハードカットで連打される。1枚ごとに構図もスケールも配置も異なり、第4、第5、第6、第7の文字列が1枚に1つずつ、画面の中央に大きく現れる。各カードの切り替わりはシャッターフラッシュで区切られる。 [Shot 8] At 00:10.000, 4枚のカードが中央へ一気に吸い込まれ、1つのアクセント色の光点に凝縮する。光点から左右へ、第8の文字列が2つの塊に分かれて超高速で飛び込み、画面中央で激突して一行に綴られる。アクセント色の同心円の衝撃波が中央から外へ炸裂し、砕けた平面の破片がガラスのように四方へ飛び散る。 [Shot 9] At 00:12.000, 破片が画面外へ抜け、第8の文字列が画面の下半分へ落下して着地し、その真上により小さいサイズで第9の文字列が固定される。2行が中央揃えで積み重なる。地が黒から白へ最終反転する。2行のあいだに短いアクセント色の罫線が1本割り込む。00:13.800 から 00:15.000 まで、背景層も含めて画面上のすべてが一切動かない状態を保持する。字形がランダムにグリッチすることは決してない。 ------------ #DomoAI# @DomoAI_

「絶対ほしい」の前に。スタバ初のカプセルトイ発売延期が伝えること 8月2日は、スターバックスが日本に上陸した記念日です。その日に合わせ、同社は初のカプセルトイ「スターバックス ジョイフル カプセル」を東京都内19店舗で発売する予定でした。 人気のドリンクやフードを小さなぬいぐるみチャームにした商品で、バッグやポーチにつけたり、チャーム同士をつなげたりして楽しめます。SNSで「絶対ほしい」「近くでも販売してほしい」と反応が集まったのも、無理はありません。いつものメニューが手のひらに収まる形になる。その小さな遊び心に、気持ちが動く人は多いはずです。 けれどスターバックス コーヒー ジャパンは7月30日、熊本県を震源とする地震を受け、8月2日予定だった通常版と「スターバックス リザーブ ジョイフル カプセル」の発売を延期すると発表しました。新しい発売日は、この記事を書いている8月2日時点で決まっていません。 楽しみにしていた人にとっては残念な知らせです。ただ、この延期を「楽しみを我慢させられた」とだけ受け取る必要はないと思います。被災地では、住まい、仕事、学校、医療、移動など、日常の土台そのものが揺らいでいる人がいます。企業が華やかな新商品の発売をいったん止め、状況を見つめる選択をしたことには、商品以上の意味があります。 これは、楽しむことが悪いという話ではありません。日常を取り戻すために、好きなコーヒーを飲むことも、小さな買い物で気分を上げることも大切です。だからこそ、楽しみと被災地への配慮を、どちらか一方だけにしてしまわない姿勢が問われます。 今回予定されていた通常版は全5種類で、価格は1回880円。ダブル トール ラテ、キャラメル マキアート、TOKYO ロースト、抹茶 クリーム フラペチーノ、シュガードーナツが、ランダムで入る仕組みでした。 一方、目黒区のスターバックス リザーブ ロースタリー 東京で予定されていた限定版は全4種類、1回1,100円。カフェ アメリカーノ、カフェ ラテ、東京 ロースタリー マイクロブレンド、コルネッティ クレマをモチーフにしています。どちらも発売当初は1会計2点までと案内されていました。 価格や種類だけを見れば、話題になる条件はそろっています。しかも通常版は都内19店舗、限定版はロースタリー 東京のみ。地域によっては、最初から手に取ることが難しい商品です。「全国展開してほしい」という声が出るのも自然でしょう。 ただ、限定品を求める熱量が高いほど、情報は早く、正確に扱いたいものです。発売延期が発表された以上、「今日から買える」「この店へ行けば手に入る」といった当初の情報をそのまま拡散すると、店舗に向かう人や現場を困らせかねません。新しい発売日が決まるまでは、公式サイトの案内を確認することが一番確実です。 災害の直後、私たちは大きなニュースに目を向けながらも、身近な新商品や予定にも関心を持ちます。それは冷たさではありません。人は生活を続けながら、遠くの出来事に心を寄せるからです。 だから今回の延期も、誰かの楽しみを否定する出来事ではなく、今は何を優先するのかを社会で共有するための判断として受け止めたいと思います。発売日が改めて発表されたときには、待っていた人が素直に楽しめる空気で迎えられるはずです。 そしてその間にも、被災地で必要な情報を確かめ、無理のない範囲で関心を持ち続けることはできます。小さなチャームを待つ時間が、日常のありがたさと、離れた場所にいる人への想像力を少しだけつなぐ時間になればと思います。 ※発売延期と新発売日の案内は、スターバックス コーヒー ジャパンの公式情報をご確認ください。

ぱみぃのバームクーヘン＆焼き菓子の打ち合わせで🍪 10種類以上を試食して、味の改善ポイントや理想の方向性について、スタッフの方々とじっくり話し合いました かわいいだけではなく、想像以上の味にするのを目指してます！ まだまだ開発途中ですが、楽しみにしていてください🍎💭 @pamii_f7

AIエージェントの性能はモデルだけで決まらない——ハーネスの設計次第で大きく変わります。 TL;DR JIT-Agentはタスクの特性に応じてエージェントハーネス（スキャフォールド）をジャストインタイムで自動生成・修復・進化させる専用モデルです。GLM-5.2で+7.7pt、DeepSeek-V4-Flashで+8.8ptの平均向上を達成し、9ベンチマーク中8つでGPT-5.6を含む全フロンティアモデルを上回りました。 タイトル: Scaling Harness Intelligence via Just-in-Time Harness Evolution URL: ポイント 🧩 ハーネスを「学習可能なアーティファクト」として定式化 メモリ・計画・アクション・能力オーケストレーションの4モジュールプロトコル h = (M, P, A, F) でハーネスを形式化。生成空間を制約しつつ13種類の既存ハーネスを全て表現できる設計です。 🎓 教師あり→修復→進化の3段階訓練 ステージIで教師生成ハーネスを学習、ステージIIで実行失敗時の修復を学習（最大2反復）、ステージIIIのEvo-GDPOでパレートフロンティアを前進させる新規ハーネスを進化的に探索します。 📊 精度向上とコスト削減を同時達成 xBench-DeepSearchでスコア78→82（+4pt）の一方、トークン消費は527K→212K（▲60%）、コストは$0.075→$0.039（▲48%）。9ベンチマーク平均で固定ハーネス比36%のトークン削減を実現しています。 ⚡ 複数モデルファミリーに転移可能 JIT生成ハーネスはDeepSeek V4（+10.2pt平均）、Mimo V2.5（+8.6pt）、Qwen 3.6（+4.0pt）でいずれもReActを上回り、ハーネス生成器を再訓練せずに転移できます。 🔄 ストリーミングモードで運用中も進化 デプロイ後もタスクシーケンスをまたいでハーネスを蓄積・更新する「オンライン進化」を実装。静的生成より全評価ベンチマークで上回ります。 ベースモデルのスケーリングと独立した「ハーネス知性」という新たなスケーリング軸の提案として注目です。 #AIエージェント# #LLMスケーリング#