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本日から開講！ 山下美月の「 新解釈・幕末ゼミ 」📝 記念すべき第1回の講座テーマは "幕末" 山下先生による授業を見れば、 映画の予習もテスト対策もバッチリですね！🙌 #新解釈幕末伝# #新解釈幕末ゼミ# #山下美月# 12月19日（金）公開

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☾出演情報 #山下美月# が出演する映画 『新解釈・幕末伝』、本日公開です🔥 山下は「くノ一」役を演じます🥷 みなさま、ぜひ劇場へ足をお運びください✨ @new_bakumatsu #新解釈幕末伝#

鞘師里保さん出演の「デスノート THE MUSICAL」観劇に行ってきました🍎 鞘師さん演じるミサミサは新解釈で素敵だったし、真摯なお芝居される鞘師さん素敵だった〜！！ 千穐楽まで輝き続けてください☺️💨 だいすきっ！

【フランダースの犬】ネロが死ぬほど見たい絵！鬱エンドに新解釈！？【クリスマス企画・ルーベンス】 「何でネロはキリストの生まれた日にキリストの死んだ絵の前で死んだの?」という疑問をスパッと解決( *´ω｀)b 五郎さんの目から鱗の新解釈で、あの悲惨な物語にも救いが…

看完openAI的DevDay发布会 好消息：新产品dots上线，每个dot是一个24小时运行+自带计算机的智能体 坏消息： @elonmusk 买了dot .com域名，跳转到grok bot

EvoOntology：给数据智能体一个会成长的语义层 数据智能体（Data Agent）面对异构数据时，能“看见”的往往只有表名、列名和文件路径；指标如何定义、实体如何关联、业务上有何约束，这些语义都藏在数据之外。让智能体每次从零探索，代价高且易出语义错误；把人工维护的语义层全量注入提示词，又难以扩展、随数据漂移而失效。这就是论文中的 agent-data gap。 中国人民大学 ruc-datalab 提出的 EvoOntology（arXiv:2609.15779）给出了新解法：首个面向数据智能体的自进化本体层（Self-Evolving Ontology Layer）。核心洞察是把本体当作“可训练的智能体状态”：不更新模型权重，而让语义知识随真实使用持续积累、验证、版本化演进，每次变更可检查、可比较、可回滚。 本体以三层结构封装为 MCP 服务器，供智能体运行时主动查询： · Schema Layer 定义本体的表示边界（节点族、语义关系、引用模式）； · Content Layer 是类型化语义图，由 Terms / Mappings / Constraints / Evidence 四类节点构成，每个语义对象都有工作负载证据支撑，落地验证后才提交； · Tool Layer 仅暴露 browse_semantics 与 resolve_semantics 两个 MCP 工具加紧凑会话 manifest，智能体按需检索当前步骤所需语义，而非全量注入上下文。 本体遵循 Build → Use → Evolve → Evaluate → Publish 生命周期：构建器智能体从真实工作负载推导候选概念并对照原始数据验证；交互轨迹被持续记录；进化时诊断重复行为、归因到具体层级并生成局部补丁；候选版本只有在相同数据、相同智能体、相同解码设置与交互预算的配对评估中可复现地胜过父版本，才会发布。 在 BIRD、DDR-10K、InsightBench 三个基准、四个 LLM 骨干（GPT-5.5 / GPT-5.6-sol / Claude-Sonnet-5 / Claude-Opus-4.8）上，EvoOntology 一致优于无本体 ReAct 与静态初始本体。其中 DDR-Bench 上仅“自进化”环节就贡献了 +7.7（81.8 → 89.5），验证了持续演进相对静态语义层的增量价值。 论文： 代码：

炒币也得会点英语，要不然什么币你都记不住，跟别人CX的时候币名字念错了多丢人😮‍💨 冷战时期外交官们学习语言的方法还真是行，比尚雯婕那个方法还好。 外交官为什么都能熟练掌握多种语言，而且掌握新语言非常快，他们学外语的解法很直接，不讲语法不背单词，只做一件事，把中间的翻译工序练没，这套方法叫 pattern drill，源头是二战时美军 1942 年的速成语言项目。 后来美国国防语言学院用同一路线的方法，训练了 65 种语言。 你学了 10 年英语还开不了口，不是词汇不够，其实只是你脑子里多了一道工序。 美国国务院公开过一张表，西班牙语和法语从零到能工作，600到750小时就可以做到。 中文和日语大概2200小时，这是美国外交学院FSI用了 70 多年培训数据算出来的。 而英语是这里面最简单的语言。 流利不是知识，是自动化，很多人是听到英语，翻成中文，想答案，翻回英语，再说。 别人说完了，你还在第二步。 最简单的一种叫替换练习，句型不变只换一个词，3 秒内必须答出来。 I want coffee ，I want tea ， I want milk 练几十遍，句型就变成反射，张嘴就来，就像开车刚学时每一步都在想，开几年后手脚自己动。 以前这要一个母语老师坐在对面不停丢句子，现在 AI 就能当这个老师，我把整个流程做成了一张图，你就照着它练，到时间绝对能行。