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懐かしい！ハードモードのゾンビ強すぎて‥😭 #バイオハザード1# 【#1】EIKOがバイオハザード1ジル編を生配信！【ゲーム実況】# @YouTubeより

『ぽこ あ ポケモン』CMに登場中の、狩野英孝さんの街「EIKOシティ」に行けるようになったよ。 狩野さんのゲーム部屋もあるみたい……!? 「バーチャルモード」で、8月12日（水）まで見学できるよ！ みんなぜひ遊びに来てね。 くわしくはこちら！ #ぽこあポケモン# #ぽこポケ#

昨日はEIKOGOライブでした。ゲストの堂本光一さん、モンゴル800さん、BPFのメンバー、福留ちゃん、瑛太君、バンドメンバーの皆さん、アクションギルドの皆様、本当に感謝です！お越し頂いたお客様、配信で見てくれた方々もありがとうございました！スタッフの皆さんもお疲れ様でした！なんとか全力で最高のカリキュラムを披露でしましたw後日メイキングなども公開していきますね✨めっちゃ寝てスッキリ！今日はやっと休みなので何もせず1日ボーッとします。。

こちら出場させていただきます🫡 EIKO!CUP!! Dead by Daylight ~supported by BPF~ ⭐️開催日 12月20日(水) 18:00〜 🔻詳細はこちら🔻 #EIKOGO# #EIKOCUP# #べるしょこBPF# #山本彩#

Is Shiba Inu gaining holders even as its price struggles? SHIB added roughly 150,476 net addresses between the start of 2026 and Nov. 13, according to daily Etherscan-based holder tracking. That puts its holder count at 1,699,106, just thousands short of 1.7 million. The growth continued through months of price weakness. Many days saw hundreds of new addresses enter the count. But there's a catch: holders aren't necessarily people. The figure includes exchange wallets, smart contracts and users with multiple addresses. Even wallets with tiny SHIB balances count. More addresses don't automatically mean stronger demand, fresh capital or a price recovery. Is SHIB's expanding holder base a sign of resilience, or is the market right to ignore it?

这周 GitHub 上涨星最猛的 AI 仓库，前十都在这了👇： 1. security-audit-skill 可以把代码安全排查分几步交给 AI agent。查出的问题都会先核实，再交给你。 2. astryx 把界面设计组件整合在一起的开源基础库，能按自己的想法改，AI agent 也能直接用。 3. Agent Skills（anthropics） 一套公开的组件，用来让 AI agent 学会新的操作步骤，需要的能力可以往后加。 4. agent-browser 把浏览器操作交给 AI agent 来做的工具，打开页面、输入、点击都能替你完成。 5. graphify 程序和资料会变成一张能顺着关系查的地图，AI agent 可以问哪里有什么。 6. claude-mem 能把和 AI agent 的交流记下来，带到下一次对话里，接着上次记住的内容继续聊。 7. Claude-Code-Game-Studios 能把 Claude Code 整套变成一个游戏开发团队，不同分工的 agent 一起往下做。 8. herdr 给写代码的 AI agent 用的运行环境。连接断了，正在干活的终端也不会消失，再连回去还是原来的布局。 9. gstack 可以直接用上 Garry Tan 那套 Claude Code 配置。从经营到质检，各角色要用的工具都齐了。 10. claude-quickstarts 用 Claude 做应用时能马上上手的示例合集，从能跑的模板开始试，再慢慢改成自己的。

In 2015, AI hallucinating was the whole point. 🌀 This is DeepDream, running on VGG16. You hand a neural network an image and tell it to exaggerate whatever it thinks it sees. Then you make it do that over and over, each pass building on the last. 🔁 It finds eyes and creatures everywhere 👁️ because it learned to see from ImageNet, a dataset of 1,000 categories packed with animals (about 120 are dog breeds alone 🐕). Ten years later, the same behavior has a less fun name: hallucination. And we spend a lot of engineering effort stopping it. 🛠️ Same thing underneath, just a different job.

Open source models on top again. Deepnote tested 12 models in 50 professional situations where an agent must independently decide whether and where to speak up. DeepSeek V4.1 Flash scored 6.35 out of 10, surpassing Claude Haiku 5.5 (6.05), Gemini 4 Argon (5.60) and Grok 4.7 (4.51). GPT-6 Astra takes first place with a score of 8.97.