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別冊パニック7は本日発売！ 漫画【回胴風雲児】は、腹黒店員編が完結！ ついにクランキーコンドルと対峙する【攻略時代】、そして【超アドリブ王子】は、何度目かの春を掴もうとするギンブチのお話です！ オール撮り下ろし新動画5本＋傑作動画配信 ・目指せ！100連拳 ６人がかりで100セット…のはずが凄い事になっちゃいました！ 出演者：山本コーラ、中武一日二膳、元営業課長みそ汁、玉ちゃん、銀田まい、桜キュイン ・バナ全開 バナさんの華愛が強すぎて毎ゲームが激アツ！ 出演者：橘リノ ・GOOD母ちゃんず 良き母はパチスロも強いを証明！ 出演者：矢部あきの、カブトムシゆかり、尻無浜冴美 ・ミオリズム THE MOVIE サワ＆あかいこうじでハーデスに挑む！ ６確示唆も！？ 出演者：サワ・ミオリ、あかいこうじ ・アカサカサガス 赤テンのベストな相方＆機種探し！ 出演者：赤坂テンパイ、河原みのり、伊藤真一 傑作選配信動画 ・スロガイかしましガールズ～３人の絆～ 罰ゲーム回避を賭けて３人で共闘！ 出演者：みさお、政重ゆうき、矢部あきの スペシャル特典 ・モーションコミック（ボイス付き漫画動画） アドリブ王子 漫画も充実のラインナップ！ ・回胴風雲児/森遊作＋源田サトシ ・攻略時代/奥田渓竜＋BOSS ・超アドリブ王子/あかつきけいいち ・もてぎカナ注目機種一番絞り/堀口純男＋もてぎカナ ・まさしんげ～る/あかいこうじ＋政重ゆうき ・女子ライターびっくりマル秘報告/藤波俊彦＋平沢ゆき ・MEMORY BOX/あぎじゅんこ 収録機種 スマスロ北斗の拳 沖ドキGOLD パチスロ モンスターハンターワールド：アイスボーンTM パチスロ幼女戦記 アナザーゴッドハーデス-解き放たれし槍撃ver.- パチスロ這いよれ！ニャル子さん SLOTとある科学の超電磁砲 他 #別冊パニック7#

グラドル文化祭@bunkasai_akiba オープンから延長営業、ヨアソビぷらんまで✨ ずっと大盛り上がりありがとうございました〜☺️❤️❤️❤️ HOLICerに元slaveに関西や沖縄から来てくれたり、お仕事帰りに駆け込んでくれたり、ねぎしにアイスにケーキまで…もう本当に盛りだくさんで全部本当に嬉しいよぉぉ🥹

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ヘイ皆様！ FM大阪で営業として働く愛しの妹、元NMB48の河野早紀ちゃんとの白熱の対談後編がこちらになります。 直々のご依頼。 引き受けるに決まっとる！ 『アイドル、やめました。』取材時は入社1年目だったさきぴ。もう4年目で部下もいるんやって😭エモ 全編より更に濃い…

说说我的发家史： 2014年就离职了，一次偶然的机会接触到pos机，那时普遍还是插网线的，还是在银联费改之前。 信用卡收单手续费分以下几档 0.38％ 民生类像超市 电器等 0.78％ 百货服装鞋帽烟酒等 1.25％ 珠宝黄金钟表 18元每笔封顶机器主要是装修建材类

如果领一台“免费手机”需要签贷款合同，那它还能叫0元购机吗？ 中国移动、中国电信、中国联通自9月24日起暂停新增“金融分期购机”业务；需要注意，并非所有传统“0元购机”都被叫停，暂停的是与消费贷款绑定的模式，已办理的存量合约继续有效。这类业务常表现为用户拿手机、签套餐，同时以本人名义签消费贷款，再由运营商在履约期内代偿。 先说清楚一个容易误解的地方： 暂停的不是所有合约机，也不是以后不能分期买手机。 真正被暂停的，是一类把手机、通信套餐和消费贷款绑在一起的业务。 它通常是这样运作的： 你先拿走手机，看起来“0元”或者只付很少的钱； 同时，以你自己的名义向金融机构申请一笔消费贷款； 之后你持续使用指定套餐、按约履约，运营商再用补贴等方式帮你覆盖部分或全部分期款。 所以从消费者视角看，好像是“运营商送手机”。 但从金融结构看，可能是： 你借钱买了手机，只是有人承诺替你慢慢还。 这两种理解差别很大。 因为只要贷款真正开在你名下，逾期、提前解约、套餐变更，甚至某些履约异常，都可能带来额外成本，严重时还可能涉及个人信用记录。 这里真正值得讨论的，不是“消费贷能不能买手机”。 消费贷本身当然可以是一种正常金融工具。 问题在于： 销售人员有没有把“这是贷款”讲得和“这是免费送手机”一样清楚。 如果宣传重点全是“0元拿手机”“不用花钱”，而“你实际上要签一份贷款合同”只藏在长协议里，那消费者是否真的完成了知情同意，就很值得讨论。 这也是为什么这类业务特别容易让老人、对金融产品不熟悉的人产生误解。 “0元”从来不等于没有成本。 它往往只是把成本从“今天付钱”，变成了“以后履约”。 所以以后再看到类似活动，至少先问三件事： 有没有贷款合同？贷款在谁名下？如果提前解约，谁来还剩下的钱？ 把这三件事问清楚，再谈是不是“免费”。

NVIDIA 发布 Skill2Env：用“集体技能”强化智能体 NVIDIA 研究者们把社区公开的 Agent Skills 编译成可执行 RL 训练环境的数据流水线：3.4k 个 Skills 变成 8k 个带程序化测试和行为量规的终端任务；仅 300 步 RL 训练就让 Qwen3.8-27B 在 Terminal-Bench 2.1 上提升 4.7 个百分点，且模型行为显著向源 Skills 的方法论对齐。 开源项目： 核心洞察：公开 Agent Skills 是一个被忽视的监督来源 Agent Skills 是“教智能体做某件事”的文件夹：一个 SKILL.md 加上可选的脚本、参考资料和资产。论文指出，把公开 Skill 语料当作数据来读，它同时提供三样东西： · 任务分布的采样：人们真正想让智能体处理的任务分布（有人愿意花时间写下工作流，说明这活儿值得自动化）； · 真实世界的锚点：指向真实的仓库、数据集、工具和工件； · 结果测试表达不了的质量标准：领域专长、默认参数、常见坑、“好结果长什么样”。 # 数据流水线：四阶段编译，验证靠构造 1. Plan（分解）：容器化的 Codex 规划器读取完整 Skill 包、联网调研相关公共资产，把 Skill 拆解成若干可验证的 workflow，每个附带元计划（场景、初始世界、预埋缺陷、难点来源、解法草案、验证策略）、资产建议和“任务轴池”（任务原型 × 验证器模式 × 人物画像）。 2. Diversify（多样化）：宿主从轴池采样一组组合，加上复杂度、指令语气、请求者专业水平。关键设计是轴池以 workflow 为条件：研究型 workflow 配“证据可追溯”验证和研究者画像，而不是从全轴乘积空间乱抽，这让多样化保持 sensible。 3. Create（构造）：全新创建者 Codex agent 在 Docker 内工作，尽可能用真实素材（钉在特定 commit 的开源仓库、真实版本化文档、官方 API 规范）；需要联网服务的场景改造成本地替身（stub 服务器、录制回放 fixture、PATH 上的假 CLI、种子数据库），求解时绝不依赖网络。创建顺序被严格固定：先建世界 → 写指令 → 写测试 → 写量规 → 最后才写参考解，测试先于解法冻结，保证解法必须迁就评分契约而非反过来。 4. Verify（验证）：宿主端无模型参与的接收门：静态检查（布局、符号链接、Dockerfile 安全、基础镜像按内容摘要钉死）+ 两个容器内试跑：Oracle（参考解）必须全指标满分，NOP（什么都不做的 agent）必须全指标零分。任一失败即拒绝。 值得注意的一个反直觉选择：不做 teacher 模型预验证（不像部分工作用强模型试解、解不出就丢弃任务）。理由有二：这会把任务难度上限压到验证器能力，且成本翻倍；而 group-based RL 的在线动态过滤（rollout 无优势的 prompt 自动不产生梯度）天然淘汰过难/过易任务。 # 数据画像：广、贵、且忠实于源 规模与成本：7,971 个任务，用 GPT-5.6 Sol（xhigh 推理档）生成，API 花费超 9 万美元。（脚注：出于法律原因，公开发布的数据集改用 Kimi-K3-max 在同一流水线下生成。） 领域分布：13 个领域中，软件工程仅占 22.5%，AI/ML 10.5%，商业/金融/法律/HR 10.5%，营销 9.3%……论文对比了 TMax-15K、Terminal-Bench、DeepSWE 等，Skill2Env 是唯一全覆盖 13 域、且非技术知识工作占大头的语料。 忠实度探针（很聪明的设计）：用任务指令+量规作查询、对 3.4k 个 SKILL.md 做 TF-IDF 检索，73.2% 的任务 top-1 命中真实源 Skill，94.6% 进 top-10（随机 0.03%）。单用量规也有 68.5% top-1，证明量规携带的是 Skill 专属方法论而非泛泛建议。 SFT 数据：用 GLM-5.3 对每个任务 rollout 两次，得到 15,968 条轨迹，平均奖励 0.74，中位轨迹 19 次模型调用 + 23 次工具调用。 S2EBench：考虑到公开基准饱和，从 SkillHub 另外生成、逐条人工审核（指令无歧义、忠实于源 Skill、测试公允）后的 79 任务私有 held-out 基准。 # RL 实验：基础设施 + 极简配方 基础设施（论文明确说“现代 agentic RL 首先是基础设施挑战”）：Molt（PyTorch 原生全异步训练，Ray + vLLM + FSDP2）+ Polar（agent rollout 层：rootless Apptainer 沙箱、代理回传 token ID 和采样时 log-prob、prefix merging 把 harness 的多次补全缝合成训练轨迹）。 配方（刻意走“简单路线”）：GRPO 组归一优势 + DPPO 的 binary-KL 信任域掩码（δ=0.05，超出阈值的 token 直接丢弃，无需参考模型，还能防训练-推理失配）；G=8 rollouts/组，批 64，lr 1e-6 恒定，无 KL 惩罚、无熵奖励、无 SFT 热启动，每任务 65k 上下文。 量规校准奖励：开量规时，额外由 GPT-6 Astra 做 LLM-as-Judge（带“宪法”：惩罚无脑循环、reward hacking、答非所问；hacking 实证 = -5 分），总奖励 r = r_V + λs/5（λ=0.2），即 judge 最多把程序化奖励拉动 ±0.2。量规是校准可执行结果奖励，而非取代它，这是与“Rubrics as Rewards”一系的定位差异。 # 四项发现（论文最有信息量的部分） 发现 1：小规模 RL 即有跨域迁移。 仅 300 步、只用 2,400 任务子集训一个 epoch：S2EBench pass@1 +4.3（均分 +18.5），Terminal-Bench 2.1 +4.7（49.4→54.1）。训练集与 TB 无重叠（13-gram Jaccard < 0.8），且训练集从未针对 TB 调过，论文将其解读为规划、工具使用、收尾能力的通用提升而非任务族记忆。这让 27B 本地模型显著缩小了与云端前沿模型的差距。 发现 2：量规校准 RL 在基准上落后于纯结果 RL，一个诚实的负结果。 量规版在 TB 2.1 只有 50.1（纯结果版 54.1）；训练中量规版的程序化奖励长期停在 0.5–0.6，judge 分项从头到尾无上升趋势，两个奖励在训练分布上互相拉扯。论文不把它当作对量规奖励的终审判决（两者优化不同目标，而基准只考结果那一半），并给出两个疑因：λ=0.2 的加性形式让失败任务仍能拿正奖励、judge 看不到文件系统等设定均未调优；以及更本质的，Skill 写下的方法论可能本来就不是最大化基准通过率的分布。 发现 3：行为确实向 Skill 对齐，量规的价值所在。 200 个任务的成对偏好测试（judge 拿源 SKILL.md 当标准，比较匿名化的 base 与 RL 轨迹）：纯结果 RL 已被偏好 54.5% vs 33.5%；量规版被偏好 73.0% vs 24.0%。这说明量规奖励买到的东西在结果基准上看不见，但对“怎么做事”影响实质，对网页开发、报告综合、开放研究这类难验证任务尤其重要。 发现 4：GLM-5.3 蒸馏 SFT 反而伤害 Qwen。 在 GLM-5.3 轨迹上做 SFT：27B 上 TB 2.1 掉到 45.8；4B 上直接崩塌（TB 18.7→3.4，出现思维/工具调用死循环）。归因：教师的 interleaved-thinking + 工具调用风格与学生自身 post-training 不兼容，模仿覆盖了学生依赖的行为模式却带不来教师的能力。与 TMax 报告的“SFT 混合数据劣化已后训练的 Qwen”互相印证。因此论文所有 RL 结果都从未修改的原始 checkpoint 出发。

之前不小心把 Opus 5.5 做的这个纪录片删掉了，重新传一下。 没想到这部片子在小🍠上收到了相当不错的反馈，甚至还因为这部小片，已经收到了北京某大学国庆期间讲座的邀请。 这是关于《药师佛佛会图》的一个记录短片 事情是这样的： 1928年，山西洪洞广胜下寺年久失修，寺僧与士绅商议后，将元代壁画切割出售，得银洋 1600 元，用来修缮大殿。 碑文写道：“舍此不图，势必墙倾像毁，同归于尽。”其中的《药师佛佛会图》高7.5米、宽15米，今藏纽约大都会艺术博物馆。 2026年9月，中国艺术研究院团队以"研究性临摹"的方式，让它在北京中国工艺美术馆与观众见面。展览至11月15日。 中国人用临摹的方式，让这件文物“回了家”。 这个故事给了我两层触动： 1、区区 1600 银元，就把这样的壁画卖了出去； 2、工艺美术馆有一些关于这场临摹的讲解视频，看了之后，很感动。