ATONE

なのは・カントク・自転車・登山・キャンプの雑談見込み

遍歴
GIANTクロス 10年以上
MERIDAロード 2年
MARINクロス 今年

C93にて、なのセント４年分ランキングデータ個人カードを配布。

[MOVIEW｜映画・アニメ・特撮 @moviewjp]

【次期アニメ完全予習ガイド】第12回は、都築真紀が原作・脚本を手掛ける完全新作TVアニメ放送間近の『魔法少女リリカルなのは』

なのはやフェイト登場の劇場版2部作完結編『魔法少女リリカルなのは Detonation』／7月より完全新作TVシリーズ放送。 https://t.co/83PAAF41T0

[ロッズ @rods_skyfish]

@bouengyo うちの母もお金目当てというより、塗るのが楽しくて好きでやっていたので続けられたんだと思います。神経を使う仕事ですし、是非はともかくそういう人じゃないとさすがにこの仕事は無理なんじゃないかなと思います。

[ロッズ @rods_skyfish]

セル画を塗ってた当時の写真も出てきました。この机なつかしい……。

[ロッズ @rods_skyfish]

凄いのが出てきた。母さんがセル画塗りのバイトしてた頃の請求書。1枚70円！　ほとんど内職！　それにしてもドラゴンボールとかアンパンマンを塗ってたのは知ってたけどミスター味っ子も塗ってたんか……。

[魔法騎士レイアース（公式）/TVアニメ 2026 年 10 月よりテレビ朝日系列にて放送開始！ @rayearth_info]

#AnimeJapan スペシャルステージまで
˗ˋˏあと1️⃣時間ˎˊ˗

▼詳細
🗓️3/28（土）16 :15～16：50
📍東京ビッグサイト南展示棟２ホール内 REDステージ
⚔️獅堂光、龍咲海、鳳凰寺風を担当するキャストが登壇

ABEMAで生配信も📺

#魔法騎士レイアース

[魔法騎士レイアース（公式）/TVアニメ 2026 年 10 月よりテレビ朝日系列にて放送開始！ @rayearth_info]

▼配信※視聴期限：4/4（土）16:59まで
https://t.co/RuMSVypftx

[Riku (っ´ω`c)🍋ラテン語/ギリシャ語/印欧語族/言語学/語学レッスン/翻訳/執筆受付中 @anima_solaris]

古いアニメだけど『魔法少女リリカルなのは』という作品には意外な一面がある

それは「自然言語処理(コンピューターに人間の言語を扱わせる研究)の分野でラスボスのように恐れられている」ということ

このタイトルが文章の中に現れるだけで語句の区切り認識の難易度が爆増する

[ATONE @ATONEx4]

@rendou5121 @anima_solaris ワシは毎日抱きしめられるくらいなのは好きだ

[まんが日本昔ばなし【公式】 @aikikakucenter]

【制作資料より】

「まんが日本昔ばなし」オープニングの色指定原画です。

セル画制作の時代は、このように
キャラクターや背景の色を手書きで細かく指定し、
一枚ずつ彩色していました。

当時の制作現場の工夫や技術が感じられる
貴重な資料のひとつです。

#まんが日本昔ばなし

[新・宝島 実行委員会 @sin_takarajima_]

第15回　
セル画等 販売・交換会 『新・宝島』
の日程が決定しました❗️

[日時]
4/4(土) 11:00〜15:00

[場所]
秋葉原UDX ROOM D

多くのコレクターが秘蔵のセル画やアニメ素材を持ち寄ります。是非お越しください❗️

出展者様も募集中です✨

#セル画 #animecel

[Qiitaマイルストーン @qiita_milestone]

25いいね！ | # 【AI駆動開発】100ページ超のPDFをMarkdownに変換してAIに読ませる方法 by @enomoso https://t.co/UeGR7RPPvE https://t.co/C7SNDFY6Ah

[窓の杜 @madonomori]

ローカルでAIモデルを動かせる無償ツール「LM Studio」が大規模更新 ～v0.4.0が公開／ヘッドレス運用、並列リクエスト、���しいREST APIなどを導入、UIも刷新 https://t.co/DOPNR0EBFv

[ファミリーマート @famima_now]

今回の #C107 も！！
ファミマでコミケ地図が簡単に印刷できます✨

事前準備はお早めに💨
(※当日は混雑緩和のため会場近くのファミリーマートのコピー機は停止しております。ご注意くださ��🙇‍♀️)
#コミケ #C107 #コミケ準備中 #コミックマーケット #印刷ならファミマ

[カルミナ株式会社【公式】 @Carmina_slot]

✨━━━━━━━━━━━━✨
　　　　#プリズムナナ
　7日連続ショート動画公開🎥
✨━━━━━━━━━━━━✨
　　　🌟好評稼働中🌟

7日目のテーマは
「ライトニングジャッジメント中は
　7を狙えがアツい❗️」

知ればさらに楽しめるポイントを
JIROさんが解説🎥

また動画内でJIROさんが
7日連続ミニゲームを実施🎉

当たりを引いた回数×7名様に
『プリズムナナ』グッズを
抽選でプレゼント🎁

📝応募方法
1⃣カルミナ公式Xをフォロー
2⃣この投稿をリポスト

⏰応募締切
12月25日（木）

ぜひ動画をご覧ください‼️

#プリナナ
#カルミナ

⏬カルミナチャンネルで配信中
https://t.co/6Lv4iCWhiV

[魔法少女リリカルなのは @lyricalnanoha_]

／
屋外広告展開中🌟
＼

りんかい線 国際展示場駅構内にて
本日より #なのはEX の屋外広告が登場‼
お立ち寄りの際はぜひご覧ください✨

📍国際展示場駅エスカレーター側面
📅12/25(木)~31(水)まで

※駅及び駅員へのお問い合わせはご遠慮ください

試し読みはこちら👇
https://t.co/nLkQVbvcbM

[魔法少女リリカルなのは @lyricalnanoha_]

／
「シネ・リーブル池袋 さよなら上映会」 にて
「魔法少女リリカルなのは The MOVIE 1st」
上映決定🎉
＼

📍シネ・リーブル池袋
🎬2026/1/18(日)、1/22(木)、1/26(月)
※上映日時調整中

映画館「シネ・リーブル池袋」のラストラン公演にてお楽しみください。

詳細はこちら👇
https://t.co/VMBPHgYIjN
#なのは #nanoha

[オリコンニュース【アニメ】 @oricon_anime_]

『魔法少女リリカルなのは』2作品
地上波初放送！完全新作「ガンブレ」情報発表へ

1月1日から2夜連続
「Reflection」1日24時00分～
「Detonation」2日24時30分～
https://t.co/8NobwMTI8x

#なのはEXGV @exgv_official

[カルミナ株式会社【公式】 @Carmina_slot]

📢✨【本日配信スタート！】✨📢
パチスロ「プリズムナナ」の魅力が
ぎゅっと詰まった音楽アルバムが登場！

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本日より各配信サイトで配信開始！
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👉 今すぐチェック！
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#プリナナ
#カルミナ

[Kosuke @kosuke_agos]

LLMの時代は終わりかもしれません。

小型モデルの性能をGPT 5やGemini 2.5 ProのようなトップのLLMに匹敵する性能まで引き上げる新手法「On-Policy Distillation」が登場しました。

LLMの10分の1のコストでそれ以上の性能を実現しています。

この衝撃的な手法のポイントを10個にまとめました。

1. LLMの学習段階
LLMの学習は、①汎用能力を学ぶ「事前学習」、②専門知識を学ぶ「中間学習」、③特定の振る舞いを学ぶ「事後学習」の3段階に分かれます。特に事後学習は、小型モデルの展開しやすさやコスト削減に直結するため、極めて重要です。

2. 従来の事後学習①：オン��リシー学習（強化学習など）
生徒モデル自身の出力から学ぶ手法。直接的なエラー修正が可能ですが、フィードバックが少なく（スパース）、計算コストが高いのが欠点です。

3. 従来の事後学習②：オフポリシー学習（蒸留など）
教師モデルの出力を真似る手法。密なフィードバックが得られますが、生徒と教師の状況（文脈）が違うため、エラーが蓄積しやすい問題があります。

4. チェスで例えると…
強化学習は「コーチなしで勝ち負けから学ぶ」非効率な方法。オフポリシー蒸留は「グランドマスターの棋譜を見る」ものの、自分のレベルに合わず応用できない状態に似ています。

5. 新手法「On-Policy Distillation」
この両者の利点を組み合わせたのが新手法です。生徒モデルが生成した一連の思考プロセス（軌跡）の各トークンを、高性能な教師モデルが評価。生徒の間違い一つひとつに、具体的で密なフィードバックを与えます。

6. 実装の仕組み
技術的には、生徒と教師モデルのトークン分布の差を表す「逆KLダイバージェンス」を損失関数として最小化します。これにより、生徒モデルが教師モデルの望ましい振る舞いに近づくよう導きます���

7. 驚異的な成果：数学的推論
この手法でQwen3-8Bを訓練したところ、強化学習を使った場合に比べ、GPUコストを約1/10（1,800時間 vs 17,920時間）に抑えながら、性能で上回る結果（74.4% vs 67.6%）を達成しました。

8. 圧倒的なコスト効率
強化学習と比較して、計算コストは50〜100倍、FLOPsは9〜30倍、GPU時間は約18倍も削減可能。わずか7〜10倍少ないステップで教師モデルの性能に到達できるという、衝撃の結果です。

9. パーソナライズと継続学習への応用
社内文書を元にしたアシスタントの訓練など、モデルのパーソナライズに非常に効果的です。新しい知識を学ぶ際に既存の能力を忘れてしまう「壊滅的忘却」も防ぎます。

10. 高いデータ効率
従来の強化学習では過学習の原因となり得た単一プロンプトの反復利用でも、この手法なら教師モデルの思考分布全体を近似するため、高い��ータ効率を維持できます。

[佐藤 竜馬 / Ryoma Sato @joisino_]

何だよその引き算の解き方は https://t.co/IWu1hJgqhT