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【コスチューム紹介】 危険なほどに純粋な新入生🏫 ベスティー：タクティカル・アップ(CV：#釘宮理恵#)のコスチュームをご紹介👗 ◆コスチューム名 ピュアビギナー フルボイスを含むベスティー：タクティカル・アップの限定コスチュームは、PURE BEGINNER PASSで獲得できます✨ ◆獲得可能期間 3月19日メンテナンス後～4月9日04:59 ◆高画質版 #NIKKE# #ベスティータクティカルアップ_ピュアビギナー#

🏆 #日本アニメトレンド大賞# 2025🏆 ━━━━━━━━━━ 🎖️出演者解禁 第1弾🎖️ ━━━━━━━━━━ 🎉今年も豪華スタジオメンバーでお届け MC✨ #岩井勇気# さん( @iwaiyu_ki )（#ハライチ）# #日笠陽子# さん ナレーション🎙️ #杉田智和# さん #釘宮理恵# さん ゲスト✨ #天津飯大郎# さん( @tenshinmukai ) 🎙️一夜限りのスペシャル音楽ライブも #AveMujica# #ClariS# #MegaShinnosuke# #スピラ・スピカ# #前橋ウィッチーズ# 豪華なメンバーと大賞発表を見届けよう！ ❓ 日本アニメトレンド大賞とは❓ ━━━━━━━━━━━━━━━━ 2025年に放送されたアニメ作品の中から、 ネット/アニメ業界で“一番バズったアニメ”を発表する最大級のアニメ企画。 ABEMA・X・アニメ！アニメ！などのプラットフォームやメディアの視聴データを元に2025年のアニメ作品を徹底分析🔥 各部門で今年一番バズった作品を発表！ さらに、音楽ライブコーナーや2026年話題の新作アニメ作品紹介も！ ━━━━━━━━━━━━━━━━ アベマで12/26(木)よる7時〜生放送📺 視聴はこちらから ▶︎

🖼出演者発表🖼 ꧁——————꧂ #ルーヴル美術館展# 開催記念 連続ラジオドラマ #監視員しおりは座らない# 前半出演者を追加発表です♡ 何話出演かは後日発表しますので、お見逃しなく✨ #久保史緒里# #釘宮理恵# #畠中祐# #安済知佳# #岩田光央# #伊藤かな恵# #小宮浩信# ( #三四郎# ) #仲村宗悟# #藤谷理子#

お昼のゲストで来て下さった釘宮理恵さん！！銀魂好きな私は、生の神楽ちゃんが聞けて、、高まりました♡銀ちゃ〜〜ん！は銀髪のジンガ様にぴったりでした！笑

本来这条出来的时候我都懒得回，后来仔细看了一眼，发现这种天天打迷眼的账号居然还真有人当新闻看，那还是简单回应一下，免得假的传多了最后真有人信 这个账号经常把社交平台上的单方面指控、无法证实的见闻和不知道哪来的小道消息拼在一起，再用一种斩钉截铁的语气包装成所谓内幕和时代真相 这次更牛逼，直接给我编上感情故事了 赛格格和前夫早就已经离婚，当时男方自己也发过相关内容。我和赛格格真正加上联系方式是在2026年7月，在这之前没有任何私人联系方式，只在线下活动见过一面、合过一张影，后来认识也一直只是朋友。况且人家现在有男朋友，做直播的，拿这种事情造谣真的挺无趣 人家离婚以后我才认识她，到了顺子嘴里，居然能变成我把人家绿离婚了 顺子，你是掌握时光机技术了吗？ 你天天打迷眼我没意见，互联网也需要节目效果。但拿几个真人的名字、一张合影，再配上未经核实的信息，就开始给别人编婚内出轨、第三者这种故事，连最基本的先后顺序都不核实，这已经不是打迷眼了，这是拿别人的现实生活给自己的流量编剧本 顺子你先解释一下，这个绿到底是怎么穿越几个月发生的？

我去！A股这边终于有人把多 Agent 分析 + 盯盘 + 选股 + 下单塞进一个本地系统里了。 aiagents-stock，2K stars。Python + Streamlit，受 TradingAgents 启发，但方向完全是大陆盘口：游资龙虎榜、板块轮动、问财选股、MiniQMT 预留接口。 市面上的 AI 炒股项目大多停在「出一份分析报告」这一步，给完观点就没下文。 aiagents-stock 不一样，受 tradingagents 启发，把一套年费 6000 的主力资金战法用 AI 复刻出来，还一路加到盯盘和量化下单。 核心能力： 1️⃣ 6 位 AI 分析师分工研究，同一只股票从技术、基本面、资金、风险、情绪、新闻六个角度一起拆 2️⃣ 支持 A 股、港股、美股，单股深度分析和批量多线程分析都能跑 3️⃣ 自带主力选股、低价擒牛、小市值、净利增长、低估值等多套 A 股筛选策略 4️⃣ 龙虎榜也做成了 5 个 AI Agent 协同分析，可以追游资、看题材、筛次日潜力股 5️⃣ 板块轮动、宏观周期、新闻热度都能继续分析，还支持飞书、钉钉、邮件自动推送 6️⃣ 分析完还能加入实时盯盘，监控进场区间、止盈止损，并预留 MiniQMT 接口继续往量化交易走 我觉得它最有意思的地方，是很懂 A 股这套玩法。 不是简单拿一个国外 Agent 框架改成中文，而是真的把主力资金、龙虎榜、板块轮动、问财、T+1 这些东西都塞进去了。 更像是：先让一群 AI 帮你研究，再让它们帮你选股、盯盘、复盘，最后还能继续接量化执行。 做 A 股 AI 投研、短线复盘，或者想自己搭一套多 Agent 股票研究系统的，这个值得看看。

郭宇在这场分享中关于「高级打工仔」与读书的核心观点，可以概括为以下三层： 一、传统路径已经失效 他明确提出，东亚社会长期推崇的“读书—考名校—成为高级知识打工人”路径，在AI时代已经逐渐失去可行性。 2025年10月Claude Code推出代码生成能力后，医生、律师等依托智力获取超额收益的知识类职业优势被大幅削弱，依靠个人智力做“高级打工人”已经不再是一个可以稳定追求的目标。 背后的逻辑是：你能使用到的智力，和你自己能获取到的智力，已经完全不成比例。 人类花十年读书只能学到皮毛，不可能每天不睡觉学完ChatGPT预训练的所有知识，而且AI还能边做边学，获取前人知识的速度远超人类。 二、读书本身的价值需要重新定义 他并没有否定读书或知识的价值，而是认为读书的目标不能再是“成为高级打工人”。 传统东亚教育的底层逻辑是“读书=不做体力劳动=阶层跨越/经济自由”，这套逻辑在工业时代成立，但在AI时代需要转向，知识不再是用来卖时间、换薪资的筹码，而是用来构建叙事、撬动智能复利的杠杆。 三、AI时代的替代方向：用智能赚复利 他提出的新方向是掌握叙事（narrative）能力，用智能赚取复利，而不是靠单次劳务换取报酬。 核心论据是： 1. AI当前尚不具备自主决定叙事方向的能力，这是人类独有的核心竞争力。 2. JK·罗琳靠《哈利·波特》叙事体系获得的长期收益，远超过影片中小演员的短期劳务收入——这就是智能复利的典型形态。 3. 叙事能力不只是写书，打造服装品牌、运营亚马逊爆款、做AI生成内容、经营个人IP，本质都是讲好故事触达用户，获取长期复利。 AI时代最关键的转变，是把自己从工业革命时代的“螺丝钉”，拔高到能够主导叙事的创造者。

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。

为什么bybit和bitget两兄弟都没有防住朝鲜黑客？ 一句话：Bybit 和（目前看起来的）Bitget，输的不是“防火墙版本号”，而是把人眼看到的交易当成了真相。Lazarus 专打这一层。等 Bitget 9 月 25 日承诺的事故报告出来，才能判断这次是热钱包密钥泄露、策略机被控，还是又一次签名界面/供应链重演。在那之前，把 3.5 亿全部钉死在某一招上，都算提前下判。 Lazarus 是朝鲜侦察总局下属创收部队，不是散户黑客。公开口径：累计盗走加密资产超 60 亿美元；2025 年 Bybit 一单约 15 亿美元；2026 年 Drift、KelpDAO 两单就占当年被盗额大头。 目标很单纯：绕开制裁换外汇。 打法 近年主攻不是破合约，是破信任链。 1打人：假招聘、假量化团队、假尽调、假会议、深度伪造。目标是签名人、多签委员、核心开发、供应商工程师。可以经营几个月再动手。 2打供应链：Bybit 是 Safe 前端 JS 被投毒。屏幕显示“正常冷转热”，链上实际是改合约控制权。硬件钱包只显示哈希，等于盲签。 3打多签幻觉：同一套假界面，3/6、2/5 一起签错，人多没用。 4得手就拆：ETH→DEX/聚合器→跨链→OTC。行业能冻住的通常只是零头。 Bitget（2026-09-24）官方：约 3.516 亿美元从热/温钱包被转走，冷钱包称仍安全，4.64 亿保障基金可覆盖。CEO 怀疑 Lazarus，完整根因报告尚未公布，不宜把具体漏洞说成已证实。 共性：国家队耗得起时间；交易所必须 7×24 出金；第三方 UI/CDN/RPC 被当成自己的安全边界；发现和冻结永远慢于拆分。 朝鲜“网络不普及”和 Bureau 121 作战能力不是一回事。少数被供养的部队，专打全球流动性最集中、最依赖人工审批的点。 交易所应该怎么防？ •禁止盲签：地址、金额、是否升级合约，必须在离线屏上逐字段确认。 •供应商当敌控面：前端哈希钉扎，例行转账用自建校验页。 •热/温层硬限额 + 小时级时间锁，禁止一次划转搬空。 •多签人员、设备、地区、浏览器隔离，禁止所有人点同一链接。 •出金金丝雀 + 秒级熔断。 •核心签名机物理隔离，默认不信招聘仓库和会议链接。 用户怎么防？ 
大额不要长期放所内； 暂停提现时防钓鱼客服； 自己用硬件钱包同样禁止盲签。 Gate、MEXC 会不会中招，没法点名。对方选的是：盘子大、热钱包厚、签名链路有第三方、社工面大。中小所和松散多签协议同样在狩猎范围。 一句话：两家输的不是防火墙版本，是把“人眼看到的交易”当成了真相。等 Bitget 事故报告出来，才能判断是密钥泄露、策略机被控，还是签名界面再演一回。