／ #HANA「Slidin」# 配信スタート！ ＼ 7カ月ぶりとなる待望の新曲！ #MAHINA# が手がけたジャケ写にも注目です👀 🎧配信 @HANA__BRAVE

#HANA「Slidin」配信開始❤️‍🔥# 🎧 前作から約7か月ぶりの新曲🥳 “自分らしく自由でいたい、自分の時間は自分のもの”という、自由なマインドを描いたR&Bナンバーを #AmazonMusic# でチェックして🌟 HONEYsの皆さん！絵文字「🌹」でリリースを盛り上げよう🫶 @HANA__BRAVE

HANA、新曲「Slidin」 10/29サプライズリリース発表❗️ ⠀ MAHINA描き下ろしジャケットと 新ソロアー写公開 ⠀ ちゃんみな、JIGG、Ricky Rickyが制作に参加 7人の“誰にも縛られない自由なマインド”を 少し挑発的な“Bad Girl”の 遊び心とともに描いたR&Bナンバー ⠀ #HANA#

2026年10月29日に新曲『Slidin』をリリースしたHANA。本日は撮影のビハインド動画をお届けします！ メンバー全員のカットや組カットの撮影は息ぴったり。一人一人の個性が輝きながらお互いを際立たせる、HANAらしい圧倒的な存在感！ ソロの撮影では、メンバー全員の美しさが爆発。現場では何度も歓声があがりました♡ 🔗インタビュー記事はこちら 【HANA】新曲『Slidin』で魅せる新境地！サビに隠された秘密もトーク☆ 【HANA】メンバーの最新美容事情を深掘り！美容番長の座は果たして…？ @HANA__BRAVE @BMSG_official #HANA# #Slidin#

HANAが2026年10月29日に新曲『Slidin』をリリース！ 2025年11月号本誌に続き、マキアの公式ウェブサイトに登場してくれました。 インタビュー２記事が公開中です！ 『Slidin』はグルーヴィなR&Bサウンドにメロウな歌声が絡み合う心地のいいナンバーに身を委ねられる珠玉作。 新曲についてのインタビューではメンバーそれぞれの想いや、サビに隠された秘密もたっぷり語ってくれました。 そして、強く美しいヴィジュアルもHANAの魅力！ 美容インタビューも必見です。 オーラを放つポートレイトとともに、メンバーの最新美容トークをお楽しみください。 撮影のビハインド動画は明日SNSで公開します。 そちらもぜひお楽しみに！ 👇インタビュー記事はこちら 【HANA】新曲『Slidin』で魅せる新境地！サビに隠された秘密もトーク☆ 【HANA】メンバーの最新美容事情を深掘り！美容番長の座は果たして…？ @HANA__BRAVE #HANA# #Slidin#

HANA、7か月ぶりとなる新曲 「Slidin」10/29（木）リリース決定 🎶 MAHINAが描き下ろしたジャケ写＆ ソロアー写も公開📸

【人気記事】HANA、7か月ぶりとなる新曲「Slidin」10月29日（木）にリリース決定 2026年3月にリリースした「Bad Girl」以来、約7か月ぶりとなる待望のリリースとなる新曲「Slidin」は、デビュー2年目での初のリリースとなり、新たなるフェーズへの突入を予感させる楽曲。楽曲の制作にはプロデューサーちゃんみなを筆頭に、「NON STOP」も手掛けたJIGG、Ricky Rickyも参加した。

ありのままで生きるセルフラブを体現し、変革を起こし続けている7人組ガールズグループ、#HANA# にインタビュー！ 「自信をなくしてしまったあなたに聴いてほしい『#Slidin』」# @HANA__BRAVE

🧵 AIにじっくり考えさせようとすると、考えれば考えるほど1トークンあたりのコストが膨らんでいく。この地味だけど本質的な壁に、ある発見から挑んだ研究があります。 きっかけはシンプルな観察でした。「42+84=126」のような計算ステップは、答えが出た瞬間にその過程はもう要らなくなる。長い推論のなかで本当に重要なのは、最初のタスク指示（プリフィックス）と、いま進行中の直近の思考だけではないか——著者らはそう考えました。 そこで提案されたのがPrefix Sliding。プリフィックスと直近k個のトークンだけをスライディングウィンドウとしてメモリに保持し、それ以外は捨ててしまうというシンプルな発想です。これにより1トークンあたりの生成コストが、どれだけ長く考えても一定に保たれるようになります。 結果は明快でした。追加学習なしで既存モデルを約3倍高速化し、さらに強化学習と組み合わせることで、これまで事実上不可能だった10万トークンを超える推論トレースへのスケーリングを実現しています。「長く考えるほどコストが増える」という当たり前を覆した点が、この研究の核心です。 タイトル: Prefix Sliding for efficient test-time scaling URL: #LLM# #テスト時間スケーリング#

AIエージェントをエンタープライズシステムに組み込むプラクティス 【非同期ジョブ＋負荷制御】 💡 「全部リアルタイム」は破綻する。長時間処理をジョブ化し、優先度キューで負荷を制御すれば、スパイクにも耐えるエージェント基盤が手に入ります。 🔥 解決する課題 - 数十秒〜数分のエージェント処理でHTTPタイムアウトが発生する - スパイク時に全ユーザーのレイテンシが悪化し、サービスが崩壊する - 低優先度のバッチ処理がリアルタイム対話の品質を巻き添えにする - LLM呼び出しコストがスパイク時に制御不能になる 🏗️ 提案パターン リクエスト受信時にジョブIDを即時返却し、処理をバックグラウンドキューに投入します。進捗はSSE/WebSocketでストリーム通知し、完了時にWebhookやSlackでコールバックします。優先度キューでリアルタイム対話を最優先にし、バックグラウンド処理は後回しにします。さらに「オンライン知性」と「オフラインバッチ知性」を分離し、夜間バッチで大型モデルによる重い分析を実行、日中はその結果を即座に参照する構成が効果的です。 ✅ 選定条件 - 向き：処理が数十秒超、大量並列処理、スパイクのあるマルチテナント環境 - 不向き：会話的・数秒で完結する対話（ジョブ化のオーバーヘッドが体験を損なう） ⚠️ 落とし穴 - DLQ（Dead Letter Queue）を用意しないと、失敗ジョブがサイレントに消える - オフラインバッチの結果鮮度を管理しないと、古い分析結果で誤った判断を招く - テナント別クォータを設けないと、特定テナントの暴走が全体に波及する 🛠️ 実装方針 1. メッセージキュー（SQS / RabbitMQ / Kafka）でジョブを受け付け、即座にジョブIDを返却するAPIを構築します 2. ワークフローエンジン（Temporal / AWS Step Functions）でジョブの進捗管理・リトライ・DLQを一元化します 3. 優先度キューでリアルタイム対話とバックグラウンド処理を分離し、テナント別クォータ（Token Bucket / Sliding Window）を設定します 4. SSE/WebSocketで進捗をストリーム通知し、完了時はWebhook/Slackコールバックで結果を届けます 5. 夜間バッチ（Airflow等）で大型モデルによる重い分析を実行し、結果ストア（Redis / DynamoDB）経由で日中のオンラインエージェントが即座に参照できるようにします #AIエージェント# #エンタープライズアーキテクチャ#