Elder Scrollsシリーズの第6作の名は噂どおり「The Elder Scrolls VI: Sentinel」！ 舞台はタムリエル西方のハンマーフェルか 動画のテキストにあるとおりであれば，「The Elder Scrolls V: Skyrim」の後の時代を舞台とするようだ

🔁 キャビネットを34回調べ続けて50ステップで力尽きたエージェントが、同じタスクを17ステップで解けるようになりました。 タイトル: Beyond Memory: Harnessing Long-Horizon Agents with Explicit Belief States URL: 履歴を保持したり圧縮したりするのではなく、「今の世界はこうなっている」という信念を明示的に持ち続けることで長時間タスクを安定させる、学習不要の推論時フレームワークPoSの提案です。 注目ポイントは3つあります。 🗂 信念を構造として持つ 世界状態をEntity・State・Relationの構造で表し、各状態には出所と確信度、可能なら裏づけの証拠まで添えます。環境を網羅的にモデル化せず、行動の実行可能性や目標の充足に効く記録だけを残すのがポイントです。あわせて「まだ知るべきこと」と「まだ達成すべきこと」をギャップとして明示します。 🐞 毎ステップ、信念を検証する Belief Sentinelという検証器が、更新された信念に矛盾がないか、観測やこれまでの証拠と食い違っていないかを毎回チェックし、確定前に修正させます。電子レンジが開と閉の両方で記録されると、マグを入れる前に開けるべきか判断できなくなる、という類の破綻を防ぐ役割です。 🚨 空回りを検知して脱出する 進捗が出ないまま行動し続ける状態をBelief Trappingと呼び、未解決ギャップの残存率・進捗のない遷移の割合・同じ状態の再訪頻度の3指標で検知します。そのうえで挙動パターン（静止・循環・漂流）と詰まっているギャップの種別に分けて診断し、両方に合わせた復旧制約をかけます。 4ベンチマーク・3バックボーンすべてで最高性能を記録し、RCA-100では最強ベースラインを相対37.89%上回りました。総トークンは5倍に増えますが、タスクエージェント自身の消費は20.9%減っています。 #AIエージェント# #コンテキスト管理#

🌍 衛星画像では「小さすぎて見えなかった」生垣や石垣。それをAIで数えられるようになると、農地を奪わずに森を増やせる道が見えてきます。 📰 タイトル: From pixels to planning: Earth AI for nature restoration 🔗 URL: 💡 概要 Google Researchが、高解像度の衛星画像を「実行可能なベクトルデータ」に変換するEarth AIの取り組みを公開しました。イングランド全域13万km²超を対象に、生垣・石垣・小さな雑木林を一つひとつの地図要素として数え上げたデータセットを一般公開しています。 🔍 解決する課題 気候変動対策の森林拡大は、食料を支える農地と土地を奪い合います。一方、生垣や防風林といった細かな木本性の要素は、農地を減らさずに炭素貯留と生物多様性を高められますが、小さすぎて従来の衛星検出や国家森林調査では捉えられませんでした。「測れないから管理できない」状態だったのです。 🛠 方法論と提案手法 ・3億枚超の衛星画像で事前学習したVision Transformer（ViT）基盤モデルを、約247km²の注釈データで微調整 ・サブメートル級の画像と1m解像度のLiDARを組み合わせ、地表の境界線と立体的な樹木を区別 ・Polsby-Popperのコンパクトネススコアを使い、0.5未満を生垣などの線状要素として自動分類 ・Google Earth Engine上で数千のSentinel-2セルを並列処理して大規模化 📊 ユースケース / 実績 数百万の要素のベクトルデータを生成し、Earth Engineで公開。林間放牧（シルボパスチャー）や農林複合（アグリシルビカルチャー）の支援、環境施策のリーケージ特定など、現場の意思決定に直結する使い方が想定されています。 #EarthAI# #リモートセンシング#