／ YUTA（#NCT）×# 裕太（#GENERATIONS）による新企画# 「YU太 MAP」✨ ＼ 次回【中級編】は 📅6/27(土) 配信予定!! その前に… まずは【初級編】をおさらい📚🌟 今だから笑って話せる、 あの当時の”尖っていた” エピソードをふたりが披露🤫 気になる方は、 ぜひ本編をチェックしてください✅ @generationsfext @NCT_OFFICIAL_JP

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#恋愛ドラマな恋がしたい# 新シーズン〜𝐊𝐈𝐒𝐒 𝐨𝐫 𝐤𝐢𝐬𝐬〜 💋スタジオメンバー #Perfume# #あ〜ちゃん# #ジャルジャル# #福徳秀介# #GENERATIONS# #小森隼# 💋第1〜3話までの新スタジオメンバー #ハリセンボン# #近藤春菜# #鈴木愛理# #ドラ恋# 新シーズン 5/1(土)よる11時〜配信𝐒𝐓𝐀𝐑𝐓🎥

「人間によるイラスト × 人間による音楽 x AI」 歌と映像で物語を紡ぐプロジェクト
Marimosty（まりもすてぃ） うやむや 02: ボーカル Voice: marimo Illustration: Mini Tadokoro (@minimilk) Music & Production: Hiroshi Sekita (@fireflower) Video Generation: Seedance 2.0 Video Editing: Wondershare Filmora 🎬YouTube link in the reply↓

「人間によるイラスト × 人間による音楽 × AI」歌と映像で物語を紡ぐプロジェクト『Marimosty』 オリジナル曲MV公開🌟 Turn on CC for Eng/Romaji/Jpn subtitles! YouTubeの字幕(CC)オンで歌詞が表示されます！！ Wake me up!! [Original Song] 【Credits】 Music & Lyrics: Hiroshi Sekita Vocal: marimo Lead guitars: GA Cool (@gacool) Bass, rhythm guitars & all other instruments: Hiroshi Sekita Illustration & Character Design: Mini Tadokoro (@minimilk) Production & Creative Direction: Hiroshi Sekita (@fireflower) Video Generation: Seedance 2.0

「CI/CDのYAML、もう手で書きたくない」——その願いを叶えにきた研究です⚙️ 自然言語の説明から、リポジトリに合ったパイプラインを自動生成します。 タイトル: AutoPipelineAI: Context-Aware CI/CD Pipeline Generation from Natural Language URL: ⚙️ 概要 本研究は、自然言語の説明からCI/CDパイプライン構成を自動生成するシステム「AutoPipelineAI」を提案しています。LLMを活用し、リポジトリの構造を解析したうえで、GitHub ActionsやGitLab CI/CD向けのプラットフォーム固有スクリプトを生成し、検証とフィードバックで品質を担保します。 ❓ 解決する課題 現代の開発では、テストやデプロイを自動化するCI/CDパイプラインが欠かせませんが、その設定は難しく時間のかかる作業です。 ・GitHub ActionsやGitLab CI/CDなど、プラットフォームごとに異なる構文を理解する必要があります ・その複雑さが設定ミスや生産性の低下を招きます ・特にDevOps経験の浅い開発者にとっては、大きな参入障壁になっていました 💡 方法論と提案手法 AutoPipelineAIは、3つの主要コンポーネントで構成されます。 ・リポジトリ認識型の解析：プロジェクト構造を分析し、どんな言語・依存・構成かという文脈を理解します ・LLMによる変換：開発者の自然言語による意図を、対象プラットフォーム固有の構成へ翻訳します ・自動検証とフィードバック：生成したパイプラインの正確さと使いやすさを確認し、必要に応じて修正します 単に文章をYAMLに変換するのではなく、リポジトリの文脈を取り込んでターゲット環境に合った構成を作る点が「Context-Aware（文脈認識）」たる所以です。 🌍 ユースケース / 実験結果 評価は、実務に直結する観点で行われました。 ・precision（精度）指標 ・構成の妥当性（configuration validity） ・手作業に対する労力削減（effort reduction） これらを通じて、「リポジトリ認識・自然言語駆動のCI/CD生成が、実用的で有望なパラダイムである」という初期的な証拠が示されました。DevOps専任がいない小規模チームのオンボーディングコストを下げる効果が期待されます。 #CICD# #DevOps#

動画生成モデルは「正しい映像を作れる」のか、それとも「もっともらしく見える映像を作れる」だけなのか。 これは似ているようで本質的に異なる問いです。物体を正しく配置し物理法則を守りながら複数ステップのタスクを解くこと——これを「視覚的知性（Visual Grounded Intelligence）」と呼ぶならば、現在のモデルはそれを持っているでしょうか。VGI-Benchはその問いに数字で答えます。 27タスク810インスタンスのベンチマークで9つの動画モデルを評価した結果、最強モデルのSeedance 2.0でも全体スコアは51.0%にとどまりました。物理崩壊（非現実的な変形・物体の貫通）、ルール違反（もっともらしい最終状態を出しながら制約を無視）、物体不整合（時間をまたいだ一貫性の喪失）という3つの失敗モードが繰り返し現れます。オープンソース最高のHunyuanVideoは19.1%と商用モデルを大きく下回りました。 より深刻なのは、デノイジング過程の分析が明らかにしたことです。生成中間ステップでの自己修正は全体の1%未満。「誤り→別の誤り」への遷移がデノイジング中盤で23.1%に達しており、後期デノイジングは初期に固定された仮説を磨くだけで誤りを直せていません。さらに、1M合成サンプルによるファインチューニングは計画・空間スキルを改善する一方で時間的・物理的能力を劣化させるというトレードオフも確認されました。VGI-Benchは視覚推論という軸で動画生成の限界を照らし出しています。 タイトル: VGI-Bench: Probing Visual Intelligence in Video Generation Models URL: #動画生成# #視覚推論#

🪩6月12日(金)よる7時🪩 #ハマダ歌謡祭# 📣応援ソングSP📣 #数原龍友# #GENERATIONS# #Tama# #HystericBlue# #新浜レオン# #AYANE# #ME_I# #オオカミ少年# #浜田雅功#

#さんま御殿# 4月7日火曜よる7時 春満開！3時間SP メガネ有名人のお悩み相談会 メガネユーザーならではの “あるある”が続々登場👓 梅沢富美男 おぎやはぎ 数原龍友（GENERATIONS） 川島海荷 小宮浩信（三四郎） 滝沢カレン 登坂絵莉 橋口洋平（wacci）村重杏奈 八嶋智人 山﨑ケイ（相席スタート）

今夜は #ユタンポ# ！ Mナビに #GENERATIONS# の #片寄涼太# さん、 #数原龍友# さんが登場！！ このポーズの意味とは…！？ お見逃しなく！！ #岡山# #香川# #GENE# #数寄#