またまたお久しぶりになってしまいましたが、皆さま、「メジェドさま お部屋ライト」は、お楽しみいただけていますでしょうか？
サンプルをいただきましたので、写真をぺたり。
乾電池式なのは、良いのか悪いのかｗ
好きなところには置けます✨

※注意！乾電池は同梱されておりません。

#とーとつにエジプト神
#to_to2ni December 12, 2025

Sora2を深堀する！
ジャンル別テンプレで学ぶ5日間

今週は話題のAI動画生成ツールのSora2について、ジャンル別に活用法を解説します。

✅Day1: シネマ風（映画のような質感と物語性）
「光と余韻で映画を作る」
光 × カメラ動作 × 余韻
派手さよりも静かな感情の流れを意識すると一気に映画になる。

✅ポイント
👉光（特に逆光・自然光）を丁寧に設定
👉カメラ動作を緩やかに、余韻を作る
👉感情を表情ではなく雰囲気で伝える
👉色調：低コントラスト / 低彩度 / フィルムグレイン少なめ

✅注意点
👉情報を詰めすぎると映画感が消える
👉主役の説明を入れすぎない（世界観が薄まる）
👉動きが速すぎたり派手すぎたりするとCM寄りになる
👉カメラが落ち着かないと安っぽく見える

サンプルプロンプトはリプ欄に⬇️ December 12, 2025

【新刊サンプル&アンケート】
12/21 どうやら出番のようだ!48
A5/48p/全年齢/価格未定
💥中心のアーマー製作本4コマ集です
cpなしオールキャラ

リプ欄の部数アンケートにご協力頂けますと助かります！（1/2） https://t.co/GmBLCzHXJw December 12, 2025

オレたちの受注受付中のグッズ、ちゃんと見てくれた？

みんなに届く前に、ちゃんと出来てるかサンプルを2つ見に行ったんだけど、
安心してみんなに見てもらえるくらいかっこよかった

受注期間は 12/7 まで！🌙

キミの生活の一部になれたら嬉しいけど、
そっちもオレと一緒に過ごしたいでしょ？ https://t.co/8IzcfRj9rd December 12, 2025

【11月ボイスサンプル】
販売期日は本日23:59まで！！！
皆様との暮らしに慣れていない私が、過剰なエスコートをいたします♪

[エスコートボイス]
https://t.co/lWlfcYQwJj

[恋愛ゲームパロディボイス]
https://t.co/IF6hchon4C https://t.co/TcEKzG1KKy December 12, 2025

みてみて〜〜！！🪄︎︎✨

スターターグッズのサンプル、
ついにいただいちゃいました！！！

めちゃくちゃ可愛いよね！？
でもね、実物はもっともっと素敵なんだよ…！

受注期間は 12/7 までっ！

もしよかったら、
みっちゃんを君の元へお迎えしてくれたらうれしいなぁ〜ᐡ⸝⸝> ̫ <⸝⸝ᐡ🍫🩵 https://t.co/BghXcw11Lf December 12, 2025

みんな！！！遂に！！！！！！

グッズのサンプルをいただきました～！！
めちゃくちゃかわいいぞ…………！！！！

受注期間は12月7日までだからお早めに！！

はやくお揃いにしようね～～🐈‍⬛

↓URLはこちら↓
https://t.co/J1ltrTE9Wr https://t.co/sclpfGRsHk December 12, 2025

✦︎ボイスサンプル✦︎

⚠️販売終了間近⚠️

本日23:59で販売終了のボイス
恋愛ゲームパロディボイス💓🎮と
エスコートボイス🧑‍🤝‍🧑

俺(後輩)と君の3年間を恋愛ゲームの中のボイス風にダイジェストとして描いた「恋愛ゲームパロディボイス」と
俺ちゃんの世界一エレガントな（？）エスコートが聴けるエスコートボイス！

どっちも精一杯頑張ったので気になった方はぜひ！
購入は下記オフィシャルストアから！

▼恋愛ゲーム🎮
https://t.co/9I65XKTHfY
▼エスコート🧑‍🤝‍🧑
https://t.co/yOGyqLGEnn December 12, 2025

強化学習ではスケールによる創発はこれまでみられてなかった。今回、対比強化学習と1000層にも及ぶ深いネットワークを組み合わせることで、スケールによって大きな性能向上が達成し、様々な能力を創発できることが示された。NeurIPS 2025のベストペーパーの一つに選ばれている。

この研究では、対比RL（Contrastive Reinforcement Learning）を使っている。これは報酬は疎（ゴールに到達したら1をもらえて、それ以外は0）、デモデータは不要な手法である。

方策は現在の状態sとゴールgの両方を入力として受け取る。
π(a | s, g)
対比RLはactor-criticに基づく手法であり、criticは状態・行動とゴールがどれだけ一致するかを評価、actorはcriticを最大化するような行動を選択するように学習する。

criticは、「今の状態sでその行動aをとった時、それがゴールgに向かう良い行動か」を評価する。具体的には状態・行動ペアの埋め込みと、ゴール埋め込みのL2距離の形で定義される。

f(s, a, g) = ||Φ(s, a) - Ψ(g)||^2
Φ(s, a)：状態・行動埋め込み
Ψ(g)：ゴール埋め込み
CriticはInfoNCE目的関数で学習する。バッチ内で同じ軌跡内の正例と、別の軌跡から得られた別の目標g'を負例として、分類学習する。このように強化学習を回帰ではなく分類問題として扱うことがスケール化時の安定化でクリティカルと指摘されている。
ActorはCriticを最大化するように更新される。つまり、Criticが、「今の行動をとることが目標に向かっている」と判断する行動を選ぶように学習する。
InfoNCEは、従来のRLで使われていたTD学習で必要な未来状態の理解を分類問題で代替し、TDの不安定性を回避することで大規模化を成功させたといえる。

従来のネットワークは4ブロックのResNetを利用するが、今回は各ブロック内のdenseLayerを通常の4から64まで増やしたネットワークで検証した。一番大きい実験では256（256*4=1024）まで増やしている。

ネットワーク深さを増やすと、ロボット操作タスクでの性能は2~5倍、迷路系タスクでは20倍、ヒューマノイド系タスクでは50倍の性能改善がみられた

このような性能改善は従来RLではみられなかったものである。

また、深さを増やしていった時、性能は滑らかに改善するのではなく、ある臨界点を超えると突然大きく更新されているのがみられた。

例えば、ヒューマノイドタスクでは深さ4の時は転びながらゴールに向かって体を投げていたものが、深さ16で直立歩行が学習される、深さ256では体を折りたたんではね超えるといったような、これまで報告されていない複雑なスキルが創発されていることが確認された。
今回のスケーリングで重要だったこととして、まずバッチサイズは大きいほどよいことが確認された。バッチサイズは256では足らず、1024や4096が必要だった。これはInfoNCEの負例サンプルが十分ないと未来分布を正確に識別できるような表現がえられないためといえる。

またネットワークの幅と深さを比較すると、深さの方がはるかに効果的であることがわかった。深さにおいてもネットワークのなかではCriticの状態・行動ペアとゴールの埋め込みネットワークの両方を伸ばした時が重要であることがわかった。このように対比RLでは、Criticが重要であり、ActorはCriticの誘導に従いさえすればよいことが示された
また、探索ノイズの有無で性能はほとんど変わらず、今回深さによる未来予測・表現能力の向上が性能向上に起因していることがわかった。

今回うまくいった対比RLはスケール化で性能向上できるだけでなく、従来のRLと比べて次の利点がある

・ブートストラップがなく安定する
・目標が固定
・Q学習のoverestimation（ノイズによって実際よりも良いと誤解した行動をとる）問題がない
・デモを必要としない

コメント
===
対比RL自体は数年前から提唱されていたものだが、今回はネットワークを深くすることで様々な能力が創発し、大きく性能向上されることが示された。

また、今回得られるCriticは非常に応用範囲が広く、汎化することも重要である（直前のサツケバーのコメントにも関連）。このCriticは様々なタスクを意図せず学習する際に、重要な役割を果たしていくだろう。Criticゴール到達予測器というよりも「汎用の未来状態予測器」（今の状態でどの行動をとったら、最終的にどうなるのか）といってもいいのではないだろうか
結果はインパクトが大きいが、まだよくわかっていないことが多い。まず、なぜネットワークの深さをここまですると性能があがるかについてはよくわかっていない。Deep Priorの論文や生成モデルの一部のpaperではdense層の数を非常に多くすると大きな性能向上が達成できるとされた。今回も通常では考えられないほど増やしている。ここまで増やした場合に性能が出るという部分は表現力だけでなく最適化問題としても特徴がでてくるのだと思われる。
また、スケール化による性能向上は、この対比強化学習の枠組みで現れ従来のTD手法では改善がみられないこと、またオフライン環境では効果がみられないこと（予備実験までだが）から、まだ何が決定的な要因なのかの理解にいたっていない。 December 12, 2025

絶賛受注受付中のグッズ、もうチェックしてくれた？

この前、サンプル見せてもらったんだけど
想像以上に良すぎてテンション爆上がりだった…📷✨

受注期間は 12/7 まで！！

キミが手に取ってくれたら、幸せだな。
だから、欲しいって思った時にちゃんと迎えにきて？ https://t.co/5ILFN9BOJU December 12, 2025

おはよー☀️
来年4月から中学生になるにぃに。
中高生新聞のサンプルが届いたよ✨
来年1月から小学生新聞を辞めて中高生新聞に変えることにしました！
ひなちゃんが新聞読むようになったらまた小学生新聞取るけど、我が家一旦小学生新聞卒業します！6年間ありがとう😭 https://t.co/ZDFv4392d2 December 12, 2025

サンプル本作ってみました！
色合いもいい感じ！もうちょい修正して完成かな https://t.co/rEdkalRR4e December 12, 2025

本文読む時にMAX楽しんでもらいたいからあんま進捗あげるのもな…と思ったけどここはサンプルに絶対入りそうなので尻叩きにちょと見せます…🫰(12/21のジョー仁本) https://t.co/gIOBiZE9KW December 12, 2025

12/6 「篝火に火を灯せ5」参加します。冬コミ新刊先行サンプルの展示のみです。
【リムベルド:こ1】にてお待ちしております。よかったら覗いてください～ #篝火5 https://t.co/i0EXI7gIJr December 12, 2025

綾滝♀※女体化 | gaga #pixiv https://t.co/k5XkZuf5qL

12/7のコミックライブin名古屋で頒布する本のサンプルです！！
記載してるもの以外のカプ要素はないつもりで描いてます〜 https://t.co/b0wPdGkyby December 12, 2025

C107にてサークル「福島の電光石火」にて頒布予定の「ifミドリと先生の家庭」のサンプルです。

大人になったミドリと先生の結婚生活を描いたifストーリーです。
過去SNSにて公開した18作品＋描き下ろし作品9Pを加えた内容となっています。
B5オールフルカラー34P　1,000円　※事後通販あり
#ブルアカ https://t.co/YQxV7ssBXu December 12, 2025

🎉Live2Dアニメ第5弾公開のお知らせ🎉

声を漏らせないルカと、優しく責めるレンジの表情や動きもぜひ…☺️

キャスト
ルカ役：さかさん　@kivo_some_18
レンジ役：牛蛙キタロウさん　@UshigaeruKitaro

👉 各ファンサイトでは、全体モザイクなしのサンプル動画（ダイジェスト版）を無料公開しています！

フル動画の視聴はプロフィールリンクからファンサイトにアクセス！ December 12, 2025

統計学やデータサイエンスの分野において、フローチャートを良く見かけるのだけど、結構危険だと個人的に感じる。
のでこのもやもやを頑張って言語化してみる。
特にデータサイエンティストになりたての初学者やフローチャートを参考にしたことがある人は読んでほしい。

例えば
・データが正規分布？->t検定
・対応あり？->対応ありt検定
・3群以上？->ANOVA
みたいなやつ。

もちろん教育的な入り口として一定の価値はあると思う。
各手法の分かりやすい違いが一覧できている、みたいな観点では勉強のきっかけになり得るので良いものではあると思う。

一方で、実務や研究の現場でこの思考法を持ち込むのは、ものすっごい危険。

なので読み手のスタンスとリテラシーがすごい重要で、それにリスクが大きく潜んでいる思う。
前提や仮定、手法の特性について分かってて、かつ解きたい問題についてどういうバイアスが乗りそうでどういうリスクが潜んでいるか、を認識したうえで利用するのであればまだわかる。
（ただ、それを分かっていればそもそもフローチャートを使う必要がそもそもない）

そもそも統計的検定を始めとした効果検証の領域の問題はyes/noの境界を作れるものではないし、無数の切り口と無数の妥当さが存在するんですよね。
例えば、データが正規分布に従う、と仮定する場合は～～～みたいなフロー。何をもって正規分布と仮定するのか、本当に正規分布と仮定して良いのか、って話です。

今回はこういうデータでこういう問題を解いていて、
ドメインからこういう仮定がおけて、
データを観測する限りこれぐらいの誤差がありそうで、
そのリスクは許容できそうだから、
正規分布とみなして問題を解こう、
だからこの手法を使ってよいんだ。
みたいな考え方が大事なんですよね。

フローチャートを使うってことは、判断をyes/noで境界を雑に作っている（分布の仮定、サンプルサイズ、バイアス、...）ってことで、
重要な情報を捨てていて、そのリスクを認識する行為を放棄することと同義です。
なので、ものすごい危険な判断が潜みます。

更に厳しいことを言うと、ちゃんと問題設定を作りこめていれば回帰分析（GLMや階層モデルを含む）の問題に結局は落ち着くことがほとんどで、
これが作れない時点で問題設定から破綻していて、害悪な結果しか生み出さないことが目に見えてます。

つまり問題設定を作り、それを適切にモデリングができるかどうかが重要であって、それができない時点で破綻してるかデータ理解が足りてないんですよね。　
フローチャートを実務の問題に適用する時点で、それはもう間違った結果を生み出す可能性が非常に高いと認識したほうが良いです。

データサイエンスってフローチャートやフレームワークを模倣して、理解していない状態で物事を進めるケースが非常に多いです。
データサイエンティストとして最も怖いのは、理解していないことを理解していない状態に陥ること、だからな。

なので、
手抜きをせず、
正しくデータと向き合い、
正しく手法を理解し、
フローチャートではなく自身のロジックと根拠を持って、
誠意をもって問題に立ち向かうんだぞ。 December 12, 2025

新宿三丁目のロフトでコスメサンプル貰えるって知ってる？😍
最近オープンした新店だから、まだまだ穴場みたい🤭
銀座や渋谷のロフトでも貰えるけど在庫ないことが多いから、新宿にも行ってみてね☺️
11/29時点の在庫は写真見てね📷 https://t.co/FPwn9218Sf December 12, 2025

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毎月発売と同時にx&インスタでお知らせしているので、通知ONにして待っててもらえたら嬉しいです📣

ふろく詳細はインスタに投稿しています▼ https://t.co/7LoULkiCst December 12, 2025