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【#タワ渋kpop】##LISA_PRESSPLAY# / ♥️LISA 国内盤『プレス・プレイ』♥️ 5Fにて展開中です➰🎵 \ 📢渋谷店限定フライヤー配布中✨ 🔗 🎁タワレコ特典⇒フォトカードA🎁 輸入盤もあわせて要チェックです♡ @wearelloud @INTSonyMusicJP
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【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#
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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#
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【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
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【特集】𝗤𝘂𝗲𝗲𝗻 今さら聞けないクイーン入門──なぜ、世界はいまもクイーンを歌い続けているのか? 🔗 ━━━━━━━━━━━━━━━━ フレディ・マーキュリー生誕80周年、伝説の「マジック・ツアー」から40年。 4人の才能が生み出した革新的なサウンド、観客を巻き込む圧倒的なライブ、時代を超えて愛される名曲の背景を、音楽ジャーナリスト・高橋芳朗が紐解く。 💿『クイーン:ブダペスト』日本盤が本日リリース 🎥フレディの命日・11月24日、映画『ボヘミアン・ラプソディ』『クイーン:ブダペスト』メモリアル上映。 @queen40jp @INTSonyMusicJP
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本日「Worldwide Challenge」プロジェクトのヨーロッパツアーご報告パーティーのご案内をメールにてお送りいたしました。 お申込み時にご登録いただいたメールアドレスをご確認頂けますようお願い申し上げます。 万が一メールが届いていない場合はお手数をおかけいたしますが、こちらまでご連絡いただけますと幸いです。 Today, we sent an email with information about the Worldwide Challenge Europe Tour Report Party. Please check the email address you provided when you registered for the event. If you have not received the email, we apologize for the inconvenience, but please contact us here. Thank you for your cooperation.
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【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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/ 映画『Michael/マイケル』 🇯🇵日本公開記念キャンペーン🎉 \ あなたが選ぶマイケル・ジャクソン 推し曲TOP5️⃣をXに投稿すると 公式Tシャツが当たるチャンス🎯 <応募方法&詳細> 1. @INTSonyMusicJP をフォロー 2. #MyTop5マイケルSongs# と 推し曲TOP5を記載して投稿📱 🔗
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ロボットは動き方を知っていても、何をすべきかの手がかりを必要とする。その「文脈」を扱う研究を100ページ超で整理したサーベイです。 タイトル: In-Context Learning for Robots: Methods and Applications URL: ❓ ロボットの文脈内学習とは何ですか? デプロイ時にニューラルパラメータを固定したまま、デモンストレーションや相互作用を使って既存の能力を方向づける適応のことです。大規模事前学習で動き自体は獲得できても、目の前のシーンでは複数の手順がどれも実行可能に見えたり、素材の反応が未知だったりします。この欠落は運動能力をいくら高めても埋まりません。 ❓ ファインチューニングと何が違うのですか? ファインチューニングは新しい証拠を重みに取り込みますが、文脈内学習は意思決定の瞬間に証拠を利用可能にします。論文は適応の所在を、供給された文脈・再帰的状態・外部メモリ・テスト時の重み更新・永続的な重み更新の5つに分け、前3者がパラメータ固定にあたると整理しています。 ❓ 手法はどう分類されているのですか? 実行が消費する中間表現を軸に4ファミリーへ整理されます。 ・文脈条件付き方策(証拠から行動を直接推論) ・幾何的デモンストレーション転移(参照軌道を位置合わせして実行) ・世界モデルベース制御(未来を予測して計画) ・スキル/エージェントベース実行(スキルやプログラムを選び別のエグゼキュータへ) 同じデモが4つのどれにもなり得る点が重要で、違いは証拠の取り方ではなく実行が必要とする中間表現にあります。 ❓ 評価はどうすればよいのですか? 証拠を取り除く、記憶を消す、検索を止める、重みを戻すといった介入を実行条件を揃えて行い、改善の出どころを特定します。実際、未知の行動規約を自力で発見させる設定では20エピソード中1回しか成功せず、対応関係の推論も23.3%にとどまったと報告されています。 #ロボティクス# #InContextLearning#
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