嫌な上司と働き続けると、ストレスホルモンで海馬が物理的に｢萎縮｣するらしい。つまり、｢石の上にも三年｣とか言って耐えてると、スキルが身につくどころか、シンプルに頭が悪くなって再起不能になる。だから、ヤバいと思ったら｢逃げる｣が正解。それは敗走じゃなくて、脳を守るための緊急回避。 December 12, 2025

🎊8周年記念ガチャ第2弾開催③🎊

✨「8th Anniv -Elfin Realm-」の特徴✨

🪉出現メンバー全員に2種類のレアリティが登場！

🪉強力な『センター効果』＆『スキル』を持ったカードが登場！

🪉豪華な10連ガチャ特典付き！

#乃木フェス8周年をお祝いしよう
#乃木フェス https://t.co/ztMIMEwgUx December 12, 2025

🫧8周年記念ガチャ第2弾のポイント②🫧

強力な『センター効果』＆『スキル』を持ったカードが登場✨

スキル『コンディショナルアンダンテ』は、コンボ数に応じて強力な効果が発動するスキル💪

8周年で登場するセンター効果＆スキルを持ったカードをGETしよう‼️

#乃木フェス8周年をお祝いしよう
#乃木フェス December 12, 2025

タイムレス出る杭は打たれるで大変だねー。ジャニオタってこんな陰湿だったっけ？あのギャグだって不謹慎ではあるけどここまで騒ぐ程じゃなくない？篠塚君頑張ってるじゃん｡凄い上手くなってると思う。そもそもジャニーズってスキル重視の事務所だっけ？何みんなイキリ散らかしてるの？ December 12, 2025

▼完結済▼
2度あることなら2度目で変える！
～残念スキルも逆手にとって、今日の未来をやり直す～

#小説家になろう
https://t.co/BlhXOSNw56 December 12, 2025

牡羊座のあなたへ　

12月の運勢

「味方の刻」

先月の28日、土星が逆行を終えました。11月10日より開始した水星逆行も重なり、11月の後半は、どこかもやもやした気持ちを抱え、精神的に悩み、苦しんだ方も多かったのではないでしょうか。

2025年、激動の一年となった牡羊座さん。ライフスタイル・仕事・学び・恋愛・人間関係、全ての要素が複雑に絡み合い、思うように動けず、自問自答した日々が続いていたと思います。

しかし、その苦しみの中には、数々の成長の種が含まれていたことに気が付いていますか。

自分だけの物差しではなく、他者の背景を想像できるようになったこと。
衝動的に動く前に、立ち止まれるようになったこと。
第三者の意見を取り入れられるようになったこと。
繰り返し押し寄せてくる感情の波を、冷静に受け止められるようになったこと。

去年の自分と、現在の自分。

比べものにならないほどの成長が、今、牡羊座さんの輪郭を、ひときわ強く輝かせています。

これより先、2026年の春に向けて、牡羊座さんの周りに人が集まってくる暗示が出ています。新しい顔ぶれとの出会い、また、疎遠になっていた人との縁の復活もありそうです。少しずつ味方が増えていく。心が安定し、自信を取り戻し、輝きを増していくシーズンの到来です。

2026年は飛躍の年となります。この12月には、これから始まる長い旅のヒントやアイテムが幾つも隠されています。アンテナを張り巡らし、取りこぼしのないように。2026年2月末には、人生の重要な転機が待っています。

仕事や学びにおいては、テクニックやスキルの向上などが顕著になっていくようです。経済的な実りにもダイレクトに直結し、12月の後半は収入がアップするなど嬉しい出来事が待っているかも。今、なかなか結果が出なくて悩んでいる人にも、朗報がやってくるはず。焦りは禁物。ビジネスにおいては、「メモ」と「即レス」が大事な時でもあります。報連相はしっかりと。

この月は”家族、親族”と接する機会も増えそうな暗示です。
非常に複雑で、且つ不思議なこの縁に焦点があたる季節になりそうです。
長きにわたる、血が紡ぐ関係性の本当の意味などを、自分の中で整理できるかもしれません。

恋愛においては、「待つ時間」となります。火の属性を持つ牡羊座さんは、”何か働きかけをする” という能動的に動くことに固執してしまう傾向がありますが、この月においては、時間が味方になってくれるようです。会えない時を上手に過ごすこと。相手がもらって嬉しい、ポジティブな連絡をすること。相手の時間を尊重する思いやりが、お互いの絆を深め、状況を好転させてくれるはず。12月後半を狙って5日前後にお誘いを。やりとりは急がず、スローが吉。出会いを探している人は、ビジネスや学びの場にツキが。復縁を望む人はあけおめメールを。送るのは元旦の夜が◎。

ラッキーアイテムは「財布」。20日～21日の時期に新調を。財運を手にする器を用意しましょう。

ラッキーアクションは「体型管理」です。ただ痩せることに焦点を当てるのではなく、少し筋肉をつけてみよう、汗をかいてみよう、など、自分の今の健康状態をチェックするきっかけとして身体と向き合ってみて。

あなたへのメッセージ

この一年、たくさんの出来事があったことと思います。

辛い、苦しいと思うような時も　ひとりでやり抜いて、生きてきたこと。
周りからはわからない、あなたが見せようとしなかった痛み。

その痛みが、苦しみが
起きたことの全てが伏線となって
光となる時が、この先に待っています。

遠くない未来に
心から笑顔になる、嬉しい瞬間が
既に用意されているから。

私の言葉を受け取ってくださったことに
心からの感謝を。

あなたの迎える未来が、素敵なものになりますように。

12月を、楽しんで。 December 12, 2025

ブラウンダスト2のNEO3Dくじ、挑戦してきました！
自分の地元で残り23口買い切りました💪
A賞のシェラはありませんでしたが、
欲しかったB賞バニーロエン、そして
ラストワン賞ウィルヘルミナをGET🥺
残りのアクスタとスキルシートも色々集まり、
良いコレクションになりました☺️
家宝にします🙏
@BROWNDUST2_JP
@gamebokusan
#ブラウンダスト2 #ブラダス2 December 12, 2025

中居二宮が苦手って人まぁまぁいたんだね…どっちも国民的扱いで持て囃されて異常に評価高かったけど。
おいしくしてるとかスキルとか言うけど、本当に腕あったら人を貶さなくてもおもしろく出来るよ。演者も制作も。。 December 12, 2025

先週末のポスティングツアーにご参加くださった皆様、ありがとうございました！！みんなで力を合わせて1日で✨10,810枚✨も配る事ができました❗️❗️

東京29区は約23万世帯あります。
「秋号」は全戸目標で、18万部程ポスティングできました。
「晩秋号」ももちろん全戸ポスティングを目指して始めたのですが、
ポスティングする方々の「ここで躊躇するまい」という勇敢な魂と、大きいマンションの、隠しポスト発見スキルが上がったせい？でしょうか、
ナント！！21万部程ポスティングできる感じで進んでおります❗️
そのうち、1万枚を1日で！！大きく前進‼️

今回は党大会の時にもお越しくださった
#ちぃむはんなり京都 のＯさんとＴちゃんが、二人お揃いでポスティングツアーにご参加くださいました✨嬉し～い🙌🙌

そして、静岡からもＳちゃんが！！いつも遠くから足を運んでくださってありがとうございます✨🙏✨

いつもご協力頂いている、チーム埼玉さん、神奈川ブルーマリーンさん、千葉ブルーナッツさん、
弥栄東京と小坂倶楽部の素晴らしい仲間にも感謝です🙇‍♂️ 🙇‍♂️ 🙇‍♂️

ツアー後のビール部には小坂先生も駆けつけてくださり、私達の地道なポスティング活動で、どんな効果が出てきているかをお話してくださって、もっともっと頑張るぞ～💪💪💪と大変励みになりました✨

ビール部の開催中にはナント！
水ノ上市議、
#ちぃむはんなり京都　さん　@hoshuto_kyoto
#わろてこ大阪　さん
#まほろば奈良　さん　@JxlU0Rw1ZI44592　のイベントに、中継を繋いで頂きました！！

お互いに盛り上がり過ぎていて全然音が聞こえなかったのですが😆📣 📣
映像を見ながら心をひとつに🙌🙌🙌
素敵なご縁をありがとうございました🌹✨

「小坂英二通信」ポスティングツアーはほぼ毎週末の土曜に開催しております。

沢山の方々にご参加頂ける事を、楽しみにお待ち致しております♪

#東京29区 #荒川区 #足立区 #倭国保守党 #小坂英二 #小坂英二を国政へ December 12, 2025

GameChanger @GameChangerBSC は、プレイヤーと保有者が一緒にエコシステムを成長させる世界を創造しています。

パッシブシステムはありません。空虚な約束はありません。すべてがオンチェーンで、競争力があり、参加に報いるように設計されています。

プレイヤーはスキルベースのイベントに参加し、実際のブロックチェーン報酬を獲得します。

保有者は、組み込みの市場活動から恩恵を受けます。

トークンの供給は、燃焼によって継続的に減少します。

コミュニティが成長するにつれて、システム全体の強さも成長します。

GameChangerは、エンターテインメント、所有権、持続可能な経済モデルを組み合わせて、プレイヤーに対してではなく、プレイヤーと一緒に進化するゲームを構築します。 December 12, 2025

この記事めっちゃ面白かった。以下、要点メモ📝

1. 仕事の98%は「代替可能」になりつつある
・AI と自動化の進化により、多くの職種が置き換え可能になっている
・専門職・ホワイトカラーも例外ではなく、知識労働の大部分が自動化される見込み
・特に 情報整理・分析・レポート作成・一般的な意思決定業務 はほぼAI化が進む

2. AIが苦手な「2%」に仕事の価値が集約する
・創造性・想像力・共感・ストーリーテリング
・文化的文脈を理解したコミュニケーション
・背景を踏まえた意思決定や、曖昧な状況での判断
・つまり「人間らしさ」が問われる領域

3. 価値が高まるのは“人間にしかできない領域”
具体的には：
・問題の設定（Problem Finding）
・解決すべき課題の構造化
・感情的配慮・共感ベースのコミュニケーション
・文化・ストーリー設計
・新しい価値の創造

AIは“答え”を出せるが、“問い”をつくれない。
ここが決定的な分岐点。

4. 専門知識よりも「編集力」が問われる
・これからは“知識の量”よりも“知識をどう編集するか”が価値になる
・情報源が無限にある世界では、「情報を解釈し、人に使えるかたちで還元する力」が重要
・つまり キュレーション・編集・ストーリー化スキル が鍵

5. 「AIを使えること」は前提条件になる
・多くの仕事が「AIを使う前提」で再設計される
・“AIを使って10倍速で成果を出せる人” と “AIに置き換えられる人” の二極化
・特に若手・中堅は「標準スキル＋AI運用力」が必須

6. 企業に求められるのは「AI前提の組織設計」
・AI時代の評価軸：スピード・創造性・AI活用能力
・プロセス型の業務はすべて自動化か外注へ
・残るのは「事業・プロダクトの再発明ができる少数の人材

倭国の起業家の98%が知らない『×0.02』の罠 ~ それは本当にスタートアップなのか？~ https://t.co/RozyyY8jBz December 12, 2025

📸**本日更新！**📸

『神様、異世界で撮影スキルってなんですか！？』

ヘリアーレイク王国の王位争いに巻き込まれていくアキラ達。
最初の村で出会ったケンとシロウ
新たな出会いで動き出す物語

第3章　ヘリアーレイク王国編
📖134話　魔光船
　
読者の皆さんのおかげでここまで来れました。
ありがとうございます。ぜひ読んで見てください。
いいね、評価もらえると嬉しいです。(*≧∀≦*)

#カクヨム
https://t.co/ejTU5P2d69

#小説家になろう
https://t.co/nVKxoBs8Lm

#小説好きと繋がりたい December 12, 2025

【メンタル強くなりたい人は脳内でこの変換にして】

・疲れた → 今日もよくやった

・もう無理 → ここが成長痛

・失敗した → いいデータが取れた

・あいつ嫌い → 最高の反面教師

・忙しい → 充実してる

・暇だな → インプットのチャンス

現実は変えられないけど、「解釈｣は一瞬で変えられる。自分の機嫌は言葉で取る。 これ、生き残るための必須スキルだわ。 December 12, 2025

問題は、ゲームやプログラミングといったITスキルではなく、
スマホとSNSが生むドーパミン依存構造と、
思春期の未発達な自我との相性の悪さなんですよね。

結局、大事なのは、
子どもがどこでソーシャルを学ぶかがすべてだと思います。

SNSに距離を置ける子は、
自我や自己評価の根っこがリアルに支えられていて、
SNS的な評価に汚染されていないのだと感じます。 December 12, 2025

スキル無しで異世界追放された俺、複数拳法と最強の仙術《封神拳》で無双中。でも使うとめっちゃ腹が減る。 - 第154撃：絆と肯定 - カクヨム https://t.co/X6e7kBySXG December 12, 2025

Number_iのLAVALAVAめっちゃ良い...

2stepの軽やかでトレンディなビートに
スキルフルで素晴らしい3人のラップ
スピード感あってあっという間に終わってまた聴きたくなる
Number_iこの路線もめちゃくちゃカッコいいぞ

近日中にリアクション&解説動画上がります💪
お楽しみに！！
#Number_i #LAVALAVA https://t.co/vL2yImlWBn December 12, 2025

さらに毎日更新中！！！
＃小説家になろう　#narou

教科『異世界』の時間だよ！　～武器と魔法とスキルを学んで、仲間と共に異世界を歩き、モンスターを倒し強くなれ！～
https://t.co/HfiWumajNT 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
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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

子供に「おかえり」を言ってあげられて、お金に余裕があって、子供に好きな物も買ってあげれるようになりたい。だから私は在庫を持たない物販を始めた。スキルも資格もない未経験の私が今ではパート代以上の収入を在宅ワークで作れるようになりました。未経験の私にもできたからあなたにもできますよ✨ https://t.co/gfhHttsm1C December 12, 2025

マルチ解散のあとソロボーン🦍
スキル見直してアドバイスから初チャレンジだったのですがいい✨
討伐後意気揚々ともう一度装備見たら4スロが1個空で横転🤣アホです💨

🦍後に野良上位マム部屋のお誘い⚔️
実は野良部屋デビューでした✨
深夜1時半フルパ上位マム!!ありがたい🥹クリア後の戯れ❄️ https://t.co/pNeMHY2DTD https://t.co/6p7EIX0uZD December 12, 2025