【サマソニ出演】𝐒𝐭𝐞𝐯𝐞 𝐋𝐚𝐜𝐲 独占インタビュー：スティーヴ・レイシーが語る「内気な天才ミュージシャン」の新時代 🔗 ━━━━━━━━━━━━━━━━ ✅最新アルバム 『Oh Yeah?』本日リリース ✅SUMMER SONIC EXTRA（単独公演） 8月13日（木）東京・豊洲PIT #SteveLacy# @INTSonyMusicJP @summer_sonic #サマソニ# #summersonic#

映画『Michael／マイケル』大ヒット公開中｜ファン2,524人が選ぶ Michael Jackson 最強人気曲トップ10 @michaeljackson @michaelmoviejp @INTSonyMusicJP #マイケル・ジャクソン# #映画マイケル#

【コラム】 カトリエル&パコ・アモロソ（CA7RIEL & Paco Amoroso）の疲弊と癒し――スティング参加の新作『FREE SPIRITS』を読み解く（bounce） @ca7rielypaco @INTSonyMusicJP

【サマソニ出演】𝐓𝐡𝐞 𝐒𝐭𝐫𝐨𝐤𝐞𝐬 ザ・ストロークス新作『Reality Awaits』徹底解説　時代の先を行くバンドと「2026年のリアリティ」 🔗 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 8月にサマーソニックのヘッドライナーとして来日 待望の一枚をサウンド、歌詞、ジャケット、タイトルに込められた意味から読み解く @thestrokes @summer_sonic @INTSonyMusicJP #thestrokes# #サマソニ# #summersonic#

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🧠 「コンテキストを読む」から「コンテキストからスキルを身につける」へ。人手の注釈も外部フィードバックも使わず、自己対戦だけでLLMが文脈固有のスキルを獲得する手法です。 タイトル: From Context to Skills: Can Language Models Learn from Context Skillfully? URL: 📝 概要 LLMは事前学習にある知識は得意ですが、新規で専門的な文脈には弱いです。本論文は、人手注釈や外部フィードバックなしに、文脈固有のスキルを自律的に発見・洗練するCtx2Skillを提案します。 ❓ 解決する課題 長く専門的な文書ではアノテーションのコストが高すぎます。さらにコーディングと違い、コンテキスト学習には実行フィードバックのような検証信号がなく、自動的なスキル構築が困難でした。 💡 方法論と提案手法 ・凍結したLMによる5役割のマルチエージェント自己対戦を、M=5タスクにN=5回反復します ・Challengerが弱点を突くタスクとルーブリックを作り、Reasonerが解き、Judgeが合否を判定します ・ProposerとGeneratorが失敗を診断してスキル更新を合成します ・Cross-Time Replayで、難問と易問の性能の積を最大化し、反復をまたいで最も汎化するスキルセットを選びます 🎯 ユースケース 専門領域の長文ドキュメントを与えて、その場でモデルに必要なスキルを獲得させる用途に向きます。ドメイン固有の知識へ素早く適応させたい実務に直結します。 📊 実験結果 ・CL-Bench（500コンテキスト、1,899タスク）で、GPT-4.1の解答率が11.1%→16.5%に向上 ・GPT-5.1は21.1%→25.8%、GPT-5.2は18.2%→21.4% ・強いモデルのスキルが弱いモデルへ転移し、GPT-5.1のスキルをGPT-4.1に適用すると16.1% ・適用後のGPT-4.1（16.5%）は、拡張なしのGemini 3 Pro（15.8%）を上回りました #LLM# #InContextLearning#

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