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Meet Naimi奶咪 ✨ @anaimiya 冷色近拍、沙發自拍，到金色布簾前的完整造型——Naimi奶咪 的神秘感每滑一張就更明顯。 A masked close-up, a relaxed sofa moment, then the full look in warm gold light. Which side would you explore first: mystery, candid, or full look? 👀 More of Naimi奶咪 on Iyaofans:

表形式データの基盤モデル、実は「目的変数だけ」を予測する設計に留まっていました。テーブル全体の変数間の関係そのものを学習させる新しいパラダイムが登場しています。 タイトル: LimiX-2: A Contextual Mechanism Network Towards General Structured-Data Intelligence URL: 📝 概要 「Contextual Mechanism Networks（CMN）」という新パラダイムで、目的変数y だけでなくテーブル全体の同時分布p(x, y)を学習し、分類・回帰・欠損値補完・因果構造探索を単一モデルでこなします。 ❗ 解決する課題 既存のPFN系手法は目的変数の条件付き予測のみに特化しており、変数同士の依存構造を明示的に扱えていませんでした。 ⚙️ 方法論 セル単位の埋め込みとデュアル軸トランスフォーマー（24層）で、コンテキスト行とクエリ行の一部をマスクして特徴とターゲットを同時予測する「Context-Conditional Masked Modeling」で学習します。構造因果モデルに基づく合成データで大規模に事前学習しています。 📊 実験結果 TabArena（51データセット）でEloスコア1935（比較対象1818）、BCCO（156データセット）で累積勝数が2.06倍。因果構造の復元でも6データセット中6つでF1スコア最優秀を記録し、パラメータ数はTabFMの4分の1で上回りました。 🔬 ユースケース 分類・回帰だけでなく因果探索にも同じモデルが使えるため、データ分析パイプライン全体を1つの基盤モデルで置き換えられる可能性があります。 #表形式データ# #機械学習#

# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 ツールの入出力にもガードレールを設定して、セキュリティを強化しましょう！ ツール引数のチェックや出力のマスキングで、機密情報の漏洩や不正な操作を防止できます。 📌 タイトル：Guardrails – Tool guardrails 🔗 URL： 🧩 概要 Tool guardrailsは、ツールの実行前（引数チェック）と実行後（出力チェック）にガードレールを設定する仕組みです。APIキーの混入防止、機密データのマスキング、特定の操作のブロックなど、ツールレベルでのセキュリティ制御を実現します。マネージャーパターンやHandoff、委任を使う複雑なワークフローでも、個別のツールに対してきめ細かいチェックを適用できます。 🛠 使い方 `agents`から`Agent`, `function_tool`をインポートします。`@function_tool`デコレータでツール関数`search_api(query: str) -> str`を定義し、`Agent(name="SecureAgent", tools=[search_api], tool_guardrails=[check_tool_args])`のように`tool_guardrails`にチェック関数を設定します。 🏗 実践的な使い方 **APIキーの混入をブロック（reject_content）** ツール引数に`sk-`で始まるAPIキーが含まれていないかチェックし、検出時にツール実行をブロックします。 `re`と`GuardrailFunctionOutput`をインポートし、`reject_api_keys(context, agent, tool_call)`関数で` str(tool_call.arguments))`によりAPIキーの混入を検出します。`tripwire_triggered=has_api_key`で検出時にブロックし、`Agent(name="SecureAgent", tools=[search_api, call_external_service], tool_guardrails=[reject_api_keys])`として設定します。 **ツール出力の機密データマスキング** ツール実行後の出力に含まれる機密情報（メールアドレス、電話番号など）を自動的にマスキングします。 `mask_sensitive_output(context, agent, tool_call, tool_output)`関数でツール出力に対して`re.sub(r'[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+', '[MASKED_EMAIL]', str(tool_output))`でメールアドレスを、`re.sub(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}', '[MASKED_PHONE]', masked)`で電話番号をマスキングします。`GuardrailFunctionOutput(output_info={"masked": True}, tripwire_triggered=False, modified_output=masked)`で加工済み出力を返し、`Agent(name="DataAgent", tools=[query_customer_db], tool_guardrails=[mask_sensitive_output])`として設定します。 **複雑なワークフローでの個別ツールチェック** マネージャーパターンやHandoff、委任を組み合わせた複雑なワークフローでも、特定のツールに対してきめ細かいガードレールを適用できます。 `check_delete_permission(context, agent, tool_call)`関数で` == "delete_record"`の場合に`context.get("user_role", "viewer")`で権限を確認し、`user_role not in ["admin", "editor"]`なら`tripwire_triggered=True`でブロックします。それ以外のツールは`tripwire_triggered=False`でスキップします。`Agent(name="Manager", tools=[query_db, update_record, delete_record], tool_guardrails=[check_delete_permission, reject_api_keys])`のように複数のガードレールを組み合わせて設定できます。 💡 ユースケース 🔑 ツール引数へのAPIキー・シークレット混入防止 🎭 ツール出力からのPII（個人情報）自動マスキング 🚫 権限に基づく特定ツール操作のブロック 🔒 複雑なマルチエージェントワークフローでのセキュリティ制御 ⚠️ 注意点 - ツールガードレールはツールの実行ごとに呼び出されるため、パフォーマンスへの影響を考慮してください - 正規表現によるチェックは完全ではありません。重要なセキュリティ要件には複数の防御層を設けてください - マスキング処理は元のデータ型を変更する可能性があるため、後続の処理に影響がないか確認してください - 複数のツールガードレールを設定した場合、すべてが順に実行されます ✨ ツールガードレールで、エージェントのツール操作をきめ細かく制御し、セキュリティを強化しましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

🕶️ 自分の体の動きで一人称の世界を歩き回り、しかも「特定の場所に何があるか」を画像とポーズで指定して時間変化まで作れる——身体性のある一人称世界モデルAnchorWorldです。 タイトル: AnchorWorld: Embodied Egocentric World Simulation with View-based Evolution Customization URL: 📝 概要 AnchorWorldは、人間の全身モーションで操作する一人称動画を生成する世界モデルです。さらに「アンカービュー」で、特定の3D位置に何が存在し、どう時間変化するかを明示的に指定できます。 ❓ 解決する課題 既存の世界モデルは、一人称動画だけでは全身モーションの教師付けが難しく、環境も暗黙的にしか定義できませんでした。「自然な身体操作」と「局所的な世界カスタマイズ」の両方が欠けていたのです。 💡 方法論と提案手法 ・一人称では体の多くが見えないため、三人称動画を補助教師に使い、全身と環境の位置関係を学習します ・アンカーはRGB画像・6-DoF視点ポーズ・進化プロンプトの3要素で、特定位置の見た目と時間変化を指定します ・3D RoPEで複数アンカーを空間的に区別し、masked cross-attentionでアンカーごとのテキスト制御を実現します ・三人称→一人称→静的アンカー→動的進化、の4段階で段階的に学習します（Wan 2.2 TI2V 5B上に構築） 🎯 ユースケース VRの身体性アプリ、一人称ゲームの環境設計、身体性AIの学習シナリオ、局所制御つきのインタラクティブ動画生成などに使えます。 📊 実験結果 ・一人称静的シーンでCLIP-V 0.885、カメラ精度ATE 0.112mとPlayerOneなどを上回りました ・一人称動的シーンのテキスト整合（VideoAlign-TA）は0.717で、CaM-Egoの0.385を大きく超えました ・分布外のUEシーンや実世界でも、初期ビューとアンカーの重なりが少ない条件で強い汎化を示しました #WorldModel# #EmbodiedAI#

日豪友好協力基本条約署名からちょうど５０周年となる昨日のアルバニージー首相のメッセージに感謝します。 日豪両国は、この半世紀、地域の平和と繁栄に一貫して積極的に貢献をしてきました。 そして、この記念すべき本年も折り返しにさしかかりました。 次の半世紀も日豪関係が一層強固であり続けるよう、アルバニージー首相と手を携え、日豪関係の新たな歴史を紡ぎ、同志国連携の更なる地平を切り拓いてくことを楽しみにしています。 I am grateful for PM Albanese’s message yesterday, which marked exactly 50 years since the signing of the Basic Treaty of Friendship and Cooperation between Japan and Australia. Over this half century, Japan and Australia have consistently and actively contributed to the peace and prosperity in the region. And now, as we approach the midpoint of this milestone year, I look forward to working hand in hand with PM Albanese to write a new chapter in the history of Japan-Australia relations, and to open up new horizons for cooperation among like-minded countries, so that our bilateral relationship will remain even stronger over the next half-century. @AlboMP

この度、最強応援団公式団員に就任しました！ ということで、 昨日のWBC、侍ジャパンの初戦を東京ドームで観戦してきました！！！！！ みたいものが全部みれた試合☺️⚾️ この先も侍ジャパンを熱烈応援していきます！！ #ネトフリWBC2026# #MAKEDRAMA# #Netflix# #WBC最強応援団#