Twitter @takagi1＋@atene_gakudo
2026/01/12
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横やり は、前裁き である。 *b","1
posted at 15:23:16
再生装置、創造装置としての僧侶。 *o","1
posted at 16:23:49
新年おめでとうございます?
昨年もたくさんの応援のお声をいただき、様々なお仕事に関わることが出来ました。
今年はインプットを増やしたいという抱負がありつつ、既にまた新しいお仕事や創作活動、記念ごとなど、皆様にお届け出来るよう準備を進めております。
本年も変わらずどうぞよろしくお願いします? のん","1
posted at 12:48:25
?謹賀新年?
新年あけましておめでとうございます。おかげさまで年末にはフォロワー7万人を迎えることができ、多くの皆さまとのご縁に心より感謝申し上げます。
これからも、ものづくりへの想いを大切にしながら、鉄道模型の楽しさや魅力をお届けできるよう努めてまいります。本年もどうぞよろしくお願いいたします。","1
posted at 12:49:27
?? Happy New Year 2026 ??
新しい年を迎えられたことに、心より感謝申し上げます。
2026年は、私にとって、そして愛新覚羅クリニックにとって
新たな一歩を踏み出す大切な年となります。
日々準備を重ねながら、
2026年4月1日に皆さまとお会いできる日を
心待ちにしております。
「見えることの安心」と「前向きになれる美しさ」を大切に、
本年も一つひとつ誠実に取り組んでまいります。
皆さまにとって、健やかで実り多い一年となりますように。
本年もどうぞよろしくお願いいたします?
愛新覚羅クリニック
院長 愛新覚羅 維
眼科専門医・東京大学医学博士
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?? Happy New Year 2026 ??
I would like to express my sincere gratitude as we welcome the new year.
The year 2026 marks a very special beginning for me and also Aishinkakura Clinic, as we take an important new step forward.
As we continue our preparations day by day,
I am truly looking forward to meeting you all on April 1, 2026.
With a commitment to both peace of mind through clear vision
and confidence inspired by beauty,
I will continue to devote myself to my work with care and sincerity throughout the year.
Wishing you a healthy, fulfilling, and wonderful year ahead.
Thank you very much for your continued support.
Aishinkakura Clinic
Director Wei Aixinjueluo
Board-certified Ophthalmologist
PhD (Medicine), The University of Tokyo","1
posted at 13:29:45
? #ClariS から新年のご挨拶 ?
新年あけましておめでとうございます??
本年もよろしくお願いいたします?
??????????????????????
"ClariS第３章"として新たなスタートを切り、今月で1周年?あっという間だね?
3人でこの1年積上げてきたパフォーマンスや感謝の想いを、いつも支えてくださる皆さんにたくさんお届けできる素敵な年にしたいと思います???
また、「挑戦」という気持ちを大事に、殻を破って行けるよう3人で進んでいきますので、お楽しみに??
#クララ ?
??????????????????????
2026年はみなさまに、ClariS第3章をもっともっと好きになっていただけるよう、私たちらしい素敵を一つずつ伸ばしていきたいです?????
ワンマンはもちろん、他にもたくさんの想い出や瞬間を、みなさまと一緒に重ねていけるよう頑張ります??????
本年も私たちの歌声がみなさまに届きますように??????
#エリー ?
ε?з???????????????????ε?з
2025年はClariSのアンナとしてたくさんの経験をさせていただきました?
2026年は、得たものを活かして飛躍できる1年にしたいです??
本年は念願の初ワンマンも待っています!!
みなさんに待っていて良かったなと思っていただけるように、全力でパフォーマンスに向き合っていくので、見守っていただけたら嬉しいです??
幸せな1年にしましょうｯｯ??
#アンナ ?
????????????????????????","1
posted at 18:50:42
年老いた人には、JR #大阪駅 - #阪急 #大阪梅田駅 の乗換は至難なのだそうだ。今日、2人の例を聞いた。その1人である亡き祖母は、阪急駅のほうが近いのにJRから阪急に乗り換えないで、JR同士の乗換を大阪駅でしてJR宝塚線の駅からタクシーに乗っていた。阪急梅田駅の更新では、配慮されるべきだろう。","1
posted at 21:49:55
５歳、行きの飛行機での語録
・隣の席の人に「最近どう？」
・CAに「飛行機の速度を時速〜kmに戻して欲しい」と言う
・深夜に隣の席の赤子が泣き５歳が突如起きて小さな声で子守唄（超オンチ）を歌いだし赤子が泣き止む奇跡を起こす
・「（空からの景色を見て）これってもしかして…地球…？」","1
posted at 12:46:16
鋭いご指摘ありがとうございます。
実は外交の世界では、これはよくある慣習です。
どんなに丁寧に訳しても、言語が異なれば100%同じニュアンスを保つことは難しく、意図せぬニュアンスの乖離が生じる恐れがあります。そのため、あくまで「原文」を唯一の正文として尊重し、翻訳は「参考用」として「非公式訳」と表記します。これは公式の口上書でもしばしば用いられる作法です。
絵画でいう「真作と複製品」のような関係、とイメージしていただくと分かりやすいかもしれません。","1
posted at 12:46:17
『F.S.S.』インジェクションキット
「L.E.D.ミラージュ 先行量産型 ＝ジュノー 2989＝」
VS/VIP会員限定発売！
コーラス・ハグーダ戦争にて装甲強度実験を兼ねて3騎のみ投入された“先行量産型”
装甲色は劇中同様ソリッドな白、完全新規金型による専用ベイル付属
星団最強最悪の兵器を貴方の手に!!","1
posted at 16:42:47
これ、ここ数年、ガチでRAG組んできた人はわかると思うんだけど、結局、社内情報ってWebの情報と比べても圧倒的に雑然としてるから、『検索インデックスを頑張る』アプローチだとかなり厳しい。
代わりに『検索インデックスはそこそこに、あとは"検索して、ヒットしたドキュメントの中身を読みながら、必要に応じて検索をグリグリ繰り返す"』Agentic RAGがかなり有効。
GPTはかなりAgenticに寄せて作られてて、それがCopilotの社内検索で花開いてる。
一方、Gemini はクソデカ要約マシンとしては優秀だけどAgentの脳みそとしての能力が全然ダメダメだから、『膨大かつ雑然とした社内情報から必要なものをピンポイントで見つけ出す』力では当面の間、m365 Copilot や ChatGPT に追い付けないと思ってる。
NotebookLMとかGoogle workspaceはそのAgentic能力の無さが目立たないように作られてるけど、社内情報検索の精度は、ここを避けて通れない気がするぞ。","1
posted at 22:20:56
ChatGPTが27%もの確率で嘘をついているという衝撃的な事実と、その有益な解決策が判明しました。
ジョンズ・ホプキンス大学の最新の研究により、たった「2つの単語」を加えるだけで、このハルシネーション（幻覚）を劇的に減らせます。
その具体的なメカニズムと実践的なテンプレートを3つのポイントにまとめました。
1. 「According to」の魔法
研究によると、プロンプトに「According to（〜によると）」というフレーズを加え、信頼できる情報源（WikipediaやWHOなど）を指定するだけで、ハルシネーションの発生率が20%も低下することが確認されました。これにより、AIは学習データの中から確率的な「もっともらしさ」を繋ぎ合わせるのではなく、指定されたソースにグラウンディング（根拠づけ）した回答を強制されます。
2. 全モデル共通のテンプレート
この効果はGPT-4、Claude、Geminiなど全ての主要モデルで確認されており、精度が5-15%向上します。最も効果的でシンプルなテンプレートは以下の通りです。
「According to [trusted source], explain [topic]. If the source doesn't provide enough detail, say 'I don't know'.」
重要なのは、分からない場合に無理やり答えを作らせず、「分からない」と言わせる勇気を持たせることです。
3. 高度な検証チェーンとの組み合わせ
さらに精度を高めるには「Chain-of-Verification (CoVe)」や「Step-Back Prompting」を組み合わせます。回答を出させる前に、一度「検証プロセス」や「高次の概念理解」を挟む手法です。
例えばStep-Back法では、いきなり答えさせずに「まずこのトピックに影響を与える背景要因は何か？」と一段高い視点で思考させてから回答させます。この手法は、通常のChain-of-Thought（思考の連鎖）よりも36%高いパフォーマンスを記録しています。","1
posted at 17:16:10
国会図書館デジタルコレクションに講談社学術文庫が500冊以上、叢書・ウニベルシタスが200冊以上、ちくま学芸文庫が約50冊、岩波文庫や各出版社の新書がたくさん入ってることをみんな知らない。
これらがあれば、学術の海に永遠に引き込もれる気がする。","1
posted at 20:30:04