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🎃　ハロウィンプリンセス　🎃 ハロウィンカラーに華やかなコーデ✨ キラキラ輝くかぼちゃの馬車🧡 #あいちゃん# こちらのプロンプトで作れます👇 (masterpiece, best quality, ultra detailed, high resolution, polished anime illustration) Elegant Halloween witch fashion in black, deep purple, vivid orange and antique gold. A fitted corset-style dress with delicate black lace, gold filigree patterns, layered asymmetrical chiffon and organza ruffles, translucent flowing sleeves, floral ornaments, small bows, ribbons and jewel accents. Large pointed witch hat decorated with black lace, orange and purple ribbons, roses, tiny pumpkin ornaments and gold details. Black lace platform ankle boots with high heels, ribbon bows and gold accents. Refined gothic jewelry and delicate gold accessories. Seated elegantly inside a luxurious pumpkin carriage on a deep red velvet seat, body slightly angled toward the camera. Legs gracefully crossed, one hand resting naturally on the carriage armrest while the other is raised softly near the hat or face. Relaxed, elegant fashion-model posture with natural hands and fingers. An ornate glowing pumpkin carriage with curved antique-gold filigree frames, warm lanterns and subtle Halloween decorations. Gothic fantasy castle in the distance beneath a huge full moon, deep blue night sky, flying bats and several glowing jack-o'-lanterns. Keep the background rich but visually clean and uncluttered. Strong warm orange-gold carriage and lantern light contrasted with cool blue moonlight. Soft rim lighting, glossy gold reflections, sparkling fabric highlights, luminous pumpkins, subtle bokeh and cinematic glow. Vertical composition, character large and dominant in the frame, seated three-quarter to near-full-body view, slightly low eye-level camera, enough space to clearly show the witch hat, crossed legs, layered dress and carriage. Shallow depth of field with the distant castle softly blurred. Subtle floating golden particles, tiny magical sparkles and warm glowing dust around the carriage, elegant Halloween fantasy atmosphere, cinematic depth, crisp focus, intricate fabric textures, clean composition.

VideoChat3が発表された（https://arxiv[.]org/html/2607.14935v1）。南京大学や上海AI研究所などの研究チームによる完全オープンソースの動画理解MLLM（マルチモーダル大規模言語モデル）で、パラメータ数はわずか4Bながら、同規模のQwen3-VL-4Bとの直接比較19項目中18項目で上回っている。 動画理解が難しいのは、静止画と違って動きや前後の文脈まで把握する必要があるからだ。既存モデルの多くはフレームを1枚ずつ独立した画像として処理するため、長尺動画やライブ配信でトークン数（モデルが処理する情報の単位）が爆発的に増えて重くなりがちだった。 そこでVideoChat3は視覚エンコーダー（映像を数値情報に変換する部品）にI3D-ViTを導入した。隣接フレームをまとめて空間・時間の両方向で処理してから時間方向に圧縮し、既存の空間圧縮と組み合わせて映像トークン数を全体で16分の1に減らしている。 さらにライブ配信向けにAdaptive Frame Resolutionという仕組みも入れた。サッカー中継で中盤のパス回しは流し見してゴール前だけ集中するのと同じ発想で、「見送り」「注視準備」「応答」の3状態を切り替えながら重要な瞬間だけ高解像度で処理する。ここの学習設計が面白い。素直に全フレームへ同じ重みで学習させると「見送り」ばかり選んでほとんど応答しなくなり（F1スコア5.8）、逆に状態の切り替わる瞬間だけに絞ると、映像を見なくても直前のパターンから「とりあえず応答する」抜け道を覚えてしまい、当たっていたのは11.8%だけだった（見逃しは少なく再現率97.9%なのに）。両者をバランスさせる工夫で、最終的にF1スコアを35.5まで引き上げている。 ベンチマークでもMotionBenchで61.7点、TempCompassで75.6点とオープンモデル最高スコアを記録し、ストリーミング理解のODVBenchではオンライン動画理解に特化したStreamForestを12.4ポイント上回る72.3を出した。長尺動画の処理も速く、2048フレームの動画ではQwen3-VL比でレイテンシを44.4秒から20.4秒に短縮している。 モデルの重みだけでなく学習コード・学習戦略・約300万件のデータセットまで全部公開しているのも特徴で、再現性を重視した設計思想が伝わってくる。

🔎 「エージェント検索に埋め込みもベクトルDBも要らない。grepで生コーパスを直接叩け」という挑発的な研究です。 タイトル: Beyond Semantic Similarity: Rethinking Retrieval for Agentic Search via Direct Corpus Interaction URL: ❓ Direct Corpus Interaction(DCI)とは何ですか？ 💡 埋め込みモデル・ベクトルインデックス・検索APIを一切使わず、エージェントがgrepやfind、シェルコマンドで生コーパスを直接探索する検索パラダイムです。オフラインのインデックス構築が不要で、変化し続けるローカルコーパスに自然に適応します。 ❓ なぜ従来のリトリーバではダメなのですか？ 💡 BM25でも密ベクトルでも、コーパスを「固定の類似度インターフェース」でtop-kに圧縮してから推論を始めます。すると厳密な字句一致や弱い手がかりの結合、局所文脈の確認がしづらく、早期に落ちた証拠は後段でどれだけ推論しても復元できません。エージェントの多段探索には致命的です。 ❓ 本当にリトリーバなしで勝てるのですか？ 💡 勝てます。BrowseComp-Plusでは同じSonnet 4.6でリトリーバをDCIに替えると正答率69.0→80.0%(+11.0)かつコスト−29.4%。多段QA平均は83.0で最強ベースライン比+30.7、IRランキングはNDCG@10で68.5(+21.5)。軽量なGPT-5.4 nano版でも多くのベースラインを上回りました。 ❓ 何が効いているのですか？ 💡 著者らは「retrieval interface resolution(検索インターフェースの解像度)」と呼びます。優位は多くのgold文書を出すことより、到達後に小さな証拠スパンへ精密に絞り込む高解像度な局所探索・検証から来る、と軌道分析で示しています。 #AIエージェント# #RAG#

🔎 「エージェント検索に埋め込みもベクトルDBも要らない。grepで生コーパスを直接叩け」という挑発的な研究です。 タイトル: Beyond Semantic Similarity: Rethinking Retrieval for Agentic Search via Direct Corpus Interaction URL: ❓ Direct Corpus Interaction(DCI)とは何ですか？ 💡 埋め込みモデル・ベクトルインデックス・検索APIを一切使わず、エージェントがgrepやfind、シェルコマンドで生コーパスを直接探索する検索パラダイムです。オフラインのインデックス構築が不要で、変化し続けるローカルコーパスに自然に適応します。 ❓ なぜ従来のリトリーバではダメなのですか？ 💡 BM25でも密ベクトルでも、コーパスを「固定の類似度インターフェース」でtop-kに圧縮してから推論を始めます。すると厳密な字句一致や弱い手がかりの結合、局所文脈の確認がしづらく、早期に落ちた証拠は後段でどれだけ推論しても復元できません。エージェントの多段探索には致命的です。 ❓ 本当にリトリーバなしで勝てるのですか？ 💡 勝てます。BrowseComp-Plusでは同じSonnet 4.6でリトリーバをDCIに替えると正答率69.0→80.0%(+11.0)かつコスト−29.4%。多段QA平均は83.0で最強ベースライン比+30.7、IRランキングはNDCG@10で68.5(+21.5)。軽量なGPT-5.4 nano版でも多くのベースラインを上回りました。 ❓ 何が効いているのですか？ 💡 著者らは「retrieval interface resolution(検索インターフェースの解像度)」と呼びます。優位は多くのgold文書を出すことより、到達後に小さな証拠スパンへ精密に絞り込む高解像度な局所探索・検証から来る、と軌道分析で示しています。 #AIエージェント# #RAG#

#coldmoon# 🥀冷たい視線コンテスト開催：4/25 〜 5/4 冷たい視線が心を凍らせるような作品を集めるコンテストを開催します。 このコンテストは、「冷たい視線」の表現力を磨くことに特化しています。 目元の描き方、光の反射、感情の込め方など、キャラクターアートのクオリティを大きく左右する重要な技術を、意識的に練習できる機会です。 冷たい視線を極めることで、作品全体の印象が格段に強くなり、観る人の心に残るアート制作スキルが向上します。 ・見るだけでゾクッとする冷たい視線 ・表情をメインに制作してください。 ■ エントリー要件 ・AI生成作品であること ・冷たい視線が感じられること ・#coldmoon# をつけて投稿 ・重複投稿可能 ■ クリエイトのポイント 💠冷たい視線・表情を一番の主役に 💠色・光・質感・雰囲気すべてで「冷たさ」が伝わるように 💠暖かい色は極力抑えて、冷たい印象を強く出す ■汎用性のあるベースプロンプトはこちら （このままコピペしてエントリー可能） masterpiece, best quality, ultra high resolution, highly detailed, 2:3 vertical, anime style, anime illustration, clean line art, vibrant colors, sharp lines, beautiful female character with long flowing silver-white hair, pale skin, intricate spiky ice crystal crown made of sharp thorns and frost, wearing ornate frozen white and silver outfit with crystalline details, cold piercing eyes, icy blue or pale grey eyes, intense cold gaze directly at viewer, chilling and melancholic expression, subtle yet powerful emotion, dramatic cinematic lighting, cold atmosphere, volumetric light, snow particles in the air, background: snowy mountain landscape or frozen wasteland or misty ice palace at twilight, --- cold gaze focus --- strongly emphasize the cold, freezing, piercing eye expression that gives chills to the viewer, make the cold gaze the main focal point, --- rules --- main color palette: white, silver, ice blue, light grey (minimal） 冷たい視線を極めて、作品のクオリティを次のレベルへ。 たくさんのご参加おまちしています。