【暑さ対策8つのアクション】 今年の夏は、平年より気温が高くなり、猛暑になると予想されています。夏を安全・快適に乗り切るために、#8つのアクション# を習慣にしましょう。熱中症から命を守る行動を！ #暑さ対策# #東京クールビズ# #沸とう京#

【アケアカ2】『ウィズ』9月3日に配信。1985年にセイブ開発から発売されたアクションゲーム 魔法使い・ウィズとなり、8つの魔法を駆使して地底から地上、そして天空へと進みながら魔物たちを撃破。最後に待ち受ける天空のドラゴンとの戦いに挑む。

Novel Core 22歳最後の日に、初の武道館ライブ。 3年前に約束した夢の日が、今日だった。 夢っていうのは大きければ大きいほど周りからも本気だと思ってもらいづらく、嘲笑されることも多い。表でも裏でもされるよね。 でも自分の夢を本気で信じる事が、本気で近づくためのアクション…本気の努力に繋がるし、 一つずつそれを、正しい方向の努力を正しいメソッドで成していけば、いつのまにかなりたい自分になっているもんで。 気付いたら追いかけてた夢が現実になって、それすら追い越している。 …言葉にすると簡単だけど、それがどれだけしんどくて苦しくて孤独な事か、俺はよーく、よおおおおく知ってる。 今日のCoreの姿の一瞬一瞬に、その裏側にある日々がありありと見えて、 そして俺達が過ごしてきたこの3年間が蘇ってきて、 感慨の極みに至った思いは、「本気で生きる事がいかに美しいか」。 あの日初めて会った、傷つく事に慣れた10代の少年は、どこか昔の自分の様に感じていた。 いつの間にか彼の全てが僕にとって圧倒的自分事で、唯一無二の存在になっていて… そして今日！あの日の少年に、僕のこれまでの人生全てを肯定してもらった気すらしている。 Core、生きててくれてありがとう。俺と出会ってくれてありがとう。 まだまだやるべき事がたくさんあるからね！いっぱい夢を見て行こう！ 一つの夢が完結して、もっっと大きな夢が始まった、 そんな素敵な日でした。 お前の夢は俺の夢！行けるとこまでかっ飛ばそうぜ！ P.S. 俺の写真は撮らないでいいから…笑 Novel Core "HERO"彼の誕生日の1/18リリースです🔥 #NovelCore_HERO#

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#

アーケードアーカイブス「カルノフ」，9月10日配信。9つの武器を使い分け，火を吹くカルノフを操作して暗黒の帝王を倒す ・1987年にデータイーストが発売したアクションゲーム ・9月10日19：00から公式番組「アーケードアーカイバー」で特集

🧑‍💻 AIがコードを書く時代、得をするのは「コードが書ける人」ではなく「問題を深く理解している人」でした。Anthropicが約40万件のClaude Codeセッションを分析した結果が興味深いです。 タイトル: Agentic coding and persistent returns to expertise URL: 🧑‍💻 概要 2025年10月から2026年4月までの約40万件のClaude Codeセッションを、プライバシーを保護した分類器で分析した研究レポートです。コーディングエージェントが知識労働や働き方をどう変えるかを、実データから読み解いています。 ❓ 解決する課題 ・プログラマーでない人でも、複雑な技術作業を指揮できるのか ・コーディングエージェントは職業や知識労働にどんな影響を与えるのか この2つの問いに、推測ではなく大規模な実データで答えようとしています。 💡 主要な発見 ・分業：人間は計画の意思決定の約70%を担う一方、実行の意思決定は約20%だけ。目的は人間、実装はClaudeという役割分担です ・成功を決めるのはコーディング歴ではなく「ドメイン専門性」。専門家のセッションは初心者の2倍以上の行動連鎖（12対5アクション）を生みます ・職種を超えた成功：コード生成セッションでは主要職種すべてがソフトウェアエンジニアの成功率の7ポイント以内に収まり、管理職がわずかに上回る場面も 📊 注目の数値 ・検証可能な成功率は初心者15%に対し、中級〜専門家は28〜33% ・問題発生時の放棄率は初心者19%、経験者は5〜7% ・2025年10月→2026年4月でデバッグは33%→19%に減り、デプロイ・データ分析・ドキュメントへシフト。タスクの価値は約25〜43%上昇しました 🎯 意義 エージェント型ツールはドメイン専門性を置き換えるのではなく、問題をよく理解している人を報いる、というのが核心です。技術作業が職種を超えて広がる一方、ドメイン知識へのリターンは依然として強く残ります。 #AIエージェント# #ClaudeCode#

操作に応じて映像を生み出す「動画ワールドモデル」、その実力を公平に測る統一ベンチマークが登場しました🎮 タイトル: WBench: A Comprehensive Multi-turn Benchmark for Interactive Video World Model Evaluation URL: 🎮 概要 インタラクティブな動画ワールドモデルを包括的に評価する統一フレームワークです。289テストケース・1,058インタラクションターンで、テキスト・6-DoF姿勢・離散アクションという異なる操作方式のモデルを同じ土俵で比較できます。 ❓ 解決する課題 インタラクティブなワールドモデルは急速に進歩する一方、能力を体系的に測る基準がありませんでした。既存ベンチマークは一部しかカバーできず、入力方式がモデルごとに違うため横並び比較も困難でした。 💡 方法論と提案手法 評価は5つの次元で行います。 ・映像品質 ・設定への忠実性 ・インタラクションへの忠実性 ・一貫性 ・物理法則への整合性 タスクはナビゲーション・被写体アクション・イベント編集・視点切り替えの4種。専門視覚モデルと大規模マルチモーダルモデルを組み合わせた22の自動指標を、人間の判断と照合して検証しています。 📊 実験結果 最先端20モデルを分析した結果、すべての次元で強いモデルは1つも存在しないことが判明。各アプローチに特徴的な強み・弱みと、共通の難題が浮かび上がりました。 #ワールドモデル# #ベンチマーク#

ENG第25回公演 「決戦！馬の後ろ脚」 #ウマアシ# 特設サイト 作・演出　松本陽一（劇団6番シード） プロデューサー　佐藤修幸 【日時】 2026年4月1日（水）〜5日（日） 【劇場】 六行会ホール 【タイムテーブル】 4月 1日（水）　19時 2日（木）　19時 3日（金）　14時　19時☆ 4日（土）　13時　18時 5日（日）　12時　16時★ 全8回公演 受付開始は開演1時間前を予定しております。 （初日のみ1時間半前に受付開始します） 開場は30分前です。 星は配信回です。 ☆4カメスイッチング配信 ★定点配信 【チケット販売について】 ○ENG公式FC「ENGist Club」先行販売 2026年1月10日(土)22:00〜12日(月)23:59 ［ご入会はこちら］ ※ご予約に際しては、Plus memberID・会員番号（４桁）の入力が必要となります。 ※先行販売は、【「ENGist Club」に1月7日(水)24時までにご入会の方】が対象となります。 何卒、ご了承ください。 ○一般販売 1月17日(土)22:00から 【席種】 ◆S席 8,800円（税込） ※ A列~D列 最前列＆センターブロック ◆A席 7,700円（税込） E列~I列&前方サイド ◆B席 6,600円（税込） J列以降 ※座席選択可能となります。 ※live pocketでのご予約となります。 事前のご登録をお済ませください。 ※ご希望であれば応援するキャストをお選びいただけます。 ※ご購入後のキャンセル、座席位置等の変更のご要望はお受けできません。予めご了承頂いたお客様のみご購入ください。 【あらすじ】 「殺陣師がいない！？」 舞台はとある稽古場。 プロデューサーと演出助手は頭を抱えていた。 時はマスコミ向けの公開稽古の３時間前。 舞台公演「疾風の義〜川中島大合戦〜」はアクションが売りで、そのラストシーンは武田信玄と上杉謙信の一騎討ちが有名な「川中島の合戦」をスケール感たっぷりに描くというものであった。 そして遂に今日、そのラストシーンをマスコミに公開する予定だった…。 「殺陣が一手もついてないってどういうことだよ！」 「演出家は海外公演から戻ってきてません！」 この舞台の殺陣師とは連絡が取れなくなっていて、集まった俳優達からは不満と焦りの声が上がり始める。そんな中、稽古場の隅で自主練習をしていた俳優が、馬の後ろ脚役の若手俳優、三嶋新之助（みしま・しんのすけ）を叱り始める。 「お前、動きが早すぎて誰もついていけないんだよ！」 新之助は「早送りの新」とあだ名されるほど全ての動きが早く、陸上の障害の記録保持者で、小学生反復横跳びチャンピオン、ルービックキューブ6面組み立て日本記録などを持っていたが、俊敏すぎてアクション業界ではお荷物扱いされていた。新之助は現場で起きた小競り合いを、目にも止まらぬ早業で制圧し、さらに先輩達から反感を買ってしまう。しかしその動きを見たプロデューサーが新之助に目を付ける。 「お前…あと３時間で二百手つけられるか？」 馬の後ろ脚新之助は、川中島大合戦の殺陣を時間内につけ切ることはできるのか？ 殺陣とアクション、そして舞台演劇の裏側を描いた、アクションバックステージコメディ！ 【作品に於ける肩書き&役名&出演者名】（敬称略） 『若手無名俳優（馬の後ろ脚役） 三嶋新之助（みしま・しんのすけ）　』 松藤拓也　 『主演俳優（上杉謙信役） 太刀華慶太郎（たちばな・けいたろう）』 久下恭平　 『ベテラン俳優（武田信玄役） 副島剛志（そえじま・つよし）』 高田淳 『アンサンブル（足軽役） 津野丸元気（つのまる・げんき）』 木村優良 『俳優（武田信繁役） 半田龍貴（はんだ・りゅうき）』 石渡真修 『演出助手 義澄朱音(よしずみ・あかね)』 松木わかは 『プロデューサー 松村啓三（まつむら・けいぞう）』 浮谷泰史 『制作お手伝い 千間奈々子（せんま・ななこ）』 シミズアスナ 『アシスタントプロデューサー 神無月留佳(かんなづき・るか)』 水崎綾 『アンサンブル（農民役） 堀ノ内詩乃（ほりのうち・しの）』 梅田悠 『ベテラン女優（鶴菜姫役） 迷際紗理奈（まどぎわ・さりな）』 中野裕理 『女優（三条の方役） 留まどか（とめ・まどか）』 椎名亜音 『俳優（山本勘助役） 須野山春彦（すのやま・はるひこ）』 石部雄一 『俳優（鬼小島弥太郎役） 旗天草太（はたて・そうた）』 柏木佑太 『俳優（馬の前脚役） 小峠竜司（ことうげ・りゅうじ）』 麻生金三 『アンサンブル（ダンス・アクション部） 薬師寺香連（やくしじ・かれん）』 矢島美音 『アンサンブル（ダンス・アクション部） 随昌誠（ずいしょう・まこと）』 晨火 『音響チーフ 持田源五郎（もちだ・げんごろう）』 平山佳延 『アクションサンプラー 手塚真楚（てづか・まそ）』 安達優菜 『殺陣師 阿久津燐（あくつ・りん）』 森大 【アンサンブル】 上島純也 隈本秋生 小林諒大 清水彩 高見彩己子

＞なぜ、１９８２年の設定なのか？ ＞「問い」を立てると、映画理解が深くなる 『オークストリートの異変』が良かった！ 古き良きハリウッド映画を彷彿とさせる。 古き良きといっても、すごく昔のハリウッド というわけでもなく、 私が映画に夢中になっていた１０代の頃。 妙に懐かしさを感じさせます。 夫婦仲が不仲で離婚寸前の 微妙な夫婦。 （ユアン・マクレガーとアン・ハサウェイ） そして、２人の子供たち。 中流家庭の住宅街に、 突然、恐竜が出現しパニック陥る。 家族が力を合わせて、その危機を乗り切る・・・。 ストーリーは単純ですが、 細かな描写が良くできているのです。 【以下、ストーリーの記述とネタバレがあります】 ▽　▽　▽　▽　▽　▽　 　 なぜ、舞台が80年代のアメリカなのか？ そこを考えると、 本作のおもしろさが倍増します。 本作は、70年代頃に流行った、 動物が巨大化する動物パニックもの を彷彿させるのです。 しかし、70年代、80年代の映画には、 リアルな恐竜は映画には登場しません。 1993年の『ジュラシック・パーク』で、 リアルな恐竜の動きに度肝を抜かれた！ だから、80年代の映画には、 リアルな恐竜は出ていないのです。 つまり、 80年代のアメリカの街並みに 恐竜が出現する！ というのは、ありそうで、 なかったパターンなのです。 なんで80年代の舞台設定なんだろう？ 何か「懐かしい」なあ、と それを考えながら、ずっと見ていきます。 郊外の住宅街の街並み。 子供たちが自転車に乗って走り回るシーンは 『E.T.』を思い出します。 というか、『E.T.』そのものです。 恐竜がいつ現れるのか、というハラハラは 『ジョーズ』や『ジュラシック・パーク』 にも通じるし、音楽もスピルバーグ作品っぽい。 ということで、 スピルバーグ作品へのオマージュ、 というか「リスペクト」が満載なのです。 長女がカール・セーガンの「コスモス」 に傾倒するエピソードや、 人物の服装などから1980年代前半 だろう・・・と予想できますが、 一体、何年が舞台なのだろう？ と思って見ていると、 最後の方で舞台設定が「1982年」と明かされます！ なななんと・・・ それってスピルバーグ監督の『E.T.』の 公開年じゃないですか。 『E.T.』っぽい、じゃなくて確信犯ですね。 『E.T.』へのリスペクト。 そういえば、『E.T.』では両親が離婚して、 父親が不在となり、非常に寂しい思いをしていた。 そんな、エリオット少年が、ETと出会い、 友情を育む話。 本作では、離婚寸前の夫婦が、 今回の事件を通して、どう変わるのか？ というのが、一つの見所。 家族愛、家族の助け合い。 家族関係の修復。 思春期の多感な心理。 夢の実現。 「下手（べた）なハリウッド映画」 と言えばそれまですが、 ある意味、それらは「普遍的」なテーマ なのです。 「家族写真」をアップでうつすシーンが、 何ヶ所かありますが、 それも凝縮した「家族愛」の描写と見えます。 最近は展開が早く、 アクションがド派手な作品が主流。 アクション映画、パニック映画で 「家族関係の大切さ」をじっくり描く というのは、ほとんどみかけなくなったような・・・。 『オークストリートの異変』は、 ありそうでない作品なのです。 失って、はじめてわかる大切さ。 パートナーの愛情も、 失って、はじめてわかる大切さ。 失う前に気付きたい。 ラストシーンにはも、涙があふれます。 本作のもう一つの「問い」は、 「母親」イメージの薄いアン・ハサウェイを なぜ起用したか？ これも、映画の序盤から気になっていたのですが、 ラストシーンで見事に説明されます。 『プラダを着た悪魔』で、 ジャーナリストとなり、「自分の本を出したい！」 という夢をもっていた「アンディ」。 アン・ハサウェイの代表作と 見事に重なるのです。 家族だけではなく、女性としての自立というテーマ。 今では当たり前ですが、 米国で女性の社会進出、女性の自立が叫ばれ、 法制化されたのが１９８０年代なのです。 「問い」を立てて映画を見ると、 映画の理解が深まり、 より映画を楽しむことができるのです。 #オークストリートの異変　##映画　##樺沢映画#

ロボットが初めて「Wine Bottle in Bowl」を学習したとき、成功率はわずか 15% だった。それがある閾値を超えた瞬間、95% へと跳ね上がる。これはモデルを再訓練したからではない。コードで書かれた「観察と介入の仕組み」が、自ら進化したからだ。 これまでの VLA（Vision-Language-Action）モデルはオープンループだった。ロボットが失敗しても、次のエピソードが終わるまでフィードバックがない。人間がログを見て、パラメータを手動で調整する。そのサイクルは遅く、スケールしない。小さな外乱が連鎖的な失敗へと積み重なっても、システムはそれをリアルタイムで捉えられなかった。 Zetta ζ はその問題を3つの時間スケールで解きます。実行中は高頻度のクリティックが軌跡を監視し、衝突の芽を摘む（アクションレベル）。失敗したエピソードはシグネチャでクラスタリングされ、6層の因果診断でボトルネックを特定してハーネスを最小限に修正する（エピソードレベル）。そして未知の環境でも汎化したスキルだけが、バリデーションゲートを通ってスキルメモリへ永続登録される（イテレーションレベル）。 ベースモデルの重みは一切変えません。進化するのはコードとしてのハーネスだけ。LIBERO-Pro で 34.5% → 90.8%、RoboCasa で 73.6% → 93.6%。推論速度は RPent 比 11.1 倍。スループットは 1.7 → 35.1 エピソード/分（20.6 倍）へ。学習したスキルは PnP-Sink・PnP-Cabinet・PnP-Toaster でゼロショット転移に成功しました。 Zetta ζ: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence #EmbodiedAI# #ロボティクス#