技術のエキスパートから組織のリーダーへ移り変わる際の難しさと、その乗り越え方をまとめたIEEEのポスト。 ・STEMのキャリアにおいて、純粋な技術者からリーダーへの移行は最も困難なフェーズの一つ ・なぜかというt、技術的な卓越性への依存から離れ、システム思考やチームの連携を習得する必要があるから ・エンジニアの意思決定は、それ単体で完結するわけではない ・自分の技術的な選択が、組織のビジネスや運用の現実とどう関連するかを認識しかねばならない ・そのためには、自分が唯一の技術の専門家であるという固執を捨てる ・代わりに、コラボレーションを促進し、取り組みを組織の戦略と一致させることに注力する ・また、指示を待つのではなく、自律的なビジネスオーナーのように振る舞うことが求められる ・与えられたタスクを実行するだけでなく、組織に価値を生み出す隠れた領域を積極的に発見していく

（下水道局）✨女子中高生向けオフィスツアー✨ ＼キックオフイベントを開催しました／ 都では、STEM※分野における女性活躍を推進する取組として、令和4年度から女子中高生向けのオフィスツアーを実施しています。 今年度はキックオフイベントとして、技術系職員の職場を巡るツアーを開催🧪下水道局「有明水再生センター」にて、女子中高生の皆さまに見学いただきました。 参加者は初めて触れる下水道の現場に興味津々。熱心にメモを取りながら積極的に質問する姿が見られました✏️ 本ツアーが、下水道分野を将来の進路の一つとして考えるきっかけとなれば幸いです🌈 【※】Science（科学）、Technology（技術）、Engineering（工学）、Mathematics（数学）の4分野の総称

歌声とBGMをまとめて曲ごと生成できるAIモデル「WanSong v1.0」の技術レポートが公開された(https://arxiv[.]org/html/2607.14749v1)。 これまでの曲生成AIは、AR(自己回帰、文章を単語ごとに予測して繋げる方式で音を生成)か、ARと拡散モデル(ノイズから徐々に音を復元する生成方式)を組み合わせた多段階パイプラインが主流だった。WanSongはこの構成をやめ、拡散モデルだけで最大5分の高音質な楽曲を一発生成する、約250億パラメータ(25B)のモデル。しかもボーカルとBGM(伴奏)を別々の音声トラックとして同時に出力する。 このdual-stem(2軌道)構成には理由がある。ボーカルとBGMを1つのトークンにまとめて学習すると、モデルがボーカルに引っ張られてBGMの表現が弱くなる。さらに生成の忠実度を調整するCFG(Classifier-Free Guidance)を強めるとボーカルは正確になるがBGMが崩れ、弱めるとその逆が起きるというジレンマもあった。WanSongはボーカルとBGMを完全に別トークンとして学習し、この干渉自体をなくしている。副産物として生成直後から両者が別トラックのまま得られるため、後工程のミックスや編集もしやすい。 600万時間超の多言語楽曲データで学習し、中国語・英語・日本語・韓国語4言語・200曲のベンチマークでは発音誤り率(PER)が7.43%と、Suno V5の22.80%、Mureka V7.6の12.7%を大きく下回った。独自の音楽性評価でも5.49点でSuno V5の4.18点を上回っている。

教師が「教えたいトピック」を打ち込むだけで、その場でインタラクティブな学習シミュレーションが生成される。そんな未来をGoogle Researchが実験しています。 タイトル: The future of practice: Enabling teachers to create learning interactives with generative UI URL: これまでの対話型シミュレーションは制作コストが高く数が限られていましたが、今回の取り組みにはとくに注目したいポイントが3つあります。 🧩 生成UIによるオンデマンド作成 教育向けに微調整されたLearnLMと生成UI（GenUI）技術を組み合わせ、任意のトピックに対して難易度が段階的に上がるレベル構成のシミュレーションをその場で構築します。導入・公式集・複数段階のヒント・個別フィードバックまで、教師が1対1で行うような足場かけを自動生成する点が特徴です。 🤖 エージェント的な品質保証ループ 生成物は教育学的基準・機械的基準・ビジュアル基準の3観点で自己修正されます。実際にChromeインスタンスを開いてボタン操作や解答可能性を検証する「agentic」なテストを組み込んでいるのが面白いところです。 📊 教師による高評価と実績 英国では40個のSTEM学習インタラクティブが「good or excellent」評価、米国では12人の教師が10点満点中平均8点を付けました。物理・化学・生物・数学にわたる30以上のインタラクティブが既に公開ライブラリで利用可能です。 「学習は観客としてではなく参加してこそ成立する」という原則を、生成AIでスケールさせる試みだと言えそうです。 #生成AI# #教育テック#

テキサス州、石炭紀（後期ミシシッピ紀、約3億2400万年前）テスヌス層から産出した幹昆虫化石 これまで、昆虫の祖先については、分子からはカンブリア紀からオルドビス紀にかけての早い時期に陸上生活への適応を始めたと示唆されるのに対し、疑いの余地のない六脚類の体化石が化石記録に現れるのは、約4億500万年前の前期デボン紀ライニーチャートになってから。明確な昆虫の化石が豊富になるのは後期石炭紀になってからである。このため、化石記録には8000万年の空白期間が生じる（六脚類ギャップ） 今回研究された化石は、昆虫と甲殻類の特徴を併せ持ち、胸部に3対の歩行脚がある一方、腹部に遊泳肢をもつ 水陸両生で、彼らの食餌には、腐植土、植物残渣、菌類の胞子などが含まれていたと考えられる。このように、初期の昆虫は水生と陸生の移行帯において、分解者と消費者という多機能な生態学的役割を果たした Chosha praecursor ナバホ語で昆虫を意味するそうです 論文 Tihelka, E., Vásquez, C., Engel, M.S. et al. Amphibious stem-insect sheds light on colonization of land. Nature (2026). ニュース 中国科学院 サイエンス誌