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本日5月8日(金)より 「#のぎ動画# (@nogidoga46)」にて 乃木坂あそぶだけ #81【寝ながら話そう！】を公開💤# 今回は一ノ瀬・小川が就寝前にお布団でまったり過ごすだけ🛏️ よく旅行やお泊まりをするという２人の普段の様子を、ほぼノーカットでお送りします。 🔗 #乃木坂46#

【復讐】「夫が子どもたちを虐待していた」と知った妻の復讐… 寝ている夫に“砂糖入りの熱湯”を浴びせ殺害した女性に無期懲役 ■🇬🇧イギリス（実話） ・2020年、59歳の妻コリーナ被告、自分の娘から「父親（当時81歳の夫）から長年、兄と共に性的虐待を受けていた」と衝撃の告白を受ける ・なお、当時25歳だった実の息子はすでに自殺しており、その理由が夫の虐待だったと確信し激怒 ・激昂した妻は、バケツに2リットルの熱湯を沸かし、なんと【3kgの砂糖】を大量に投入 ・寝ている夫の体に浴びせ、体表面積の36%に重度の大火傷を負わせる。夫は5週間後に死亡 ・砂糖を混ぜることで液体が「粘着性」を持ち、皮膚にベッタリ張り付いて熱を伝え続けるため、通常の熱湯よりはるかに深くて凄まじい激痛を伴うやけどを引き起こした （※2021年、裁判所は「精神的苦痛は理解するが、犯行があまりにも残虐で計画的」として、妻に無期懲役（最低12年の服役）を言い渡した。）

今月も8181Liveありがとうございました♥ 来月は5/22(木)です😚 夢の中でもしこしこしてぐっすり寝てね(∩'-'⊂)ｼｺｯ good night…✴︎🌙.°

今月の8181ライブもありがとうございました☺🙏 ゆっくりおやすみくださいね💕︎ ののちは明日現場なので寝ます( ˘ω˘ ) ｽﾔｧ…

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：

Anthropic 放出了 Sonnet 5.5 的完整跑分，最抢眼的一行是 Terminal-Bench 4.0：Sonnet 5 是 10.3%，Sonnet 5.5 是 70.6%，一代之内涨了将近七倍，还超过了 Opus 5.5 的 66.4%。 几个关键数字： OSWorld 2.1 电脑操控：57.0% 到 80.1%，Opus 5.5 是 81.8%。 GDPval-AA 职场知识任务：1844，Opus 5.5 是 1846，GPT-6 Sol 是 1487。 图表识别 Chartography：15.6% 到 61.6%，Sol 是 53.6%。 价格 $2/$10，和 Sonnet 5 一样，是 Opus 5.5 的一半。 很多人看这张表最大的误区，是以为 Sonnet 5.5 已经全面追平 Opus 5.5。脚注里有三处要读： Terminal-Bench 上 Sonnet 用的是 max 档，Opus 用的是 xhigh 档，档位不一样。 独立机构 Artificial Analysis 自己跑出来是 64%，比官方低。 FrontierCode 上 Sonnet 是 46.2%，Opus 5.5 是 54.4%，Sol 是 49.3%，Sonnet 在这一项排在两者后面。 这张表真正讲透的一件事是：便宜的 token 不等于便宜的任务。max 档下，Sonnet 5.5 每个任务要输出约 19 万 token，比 Opus 5.5 还多约六成。独立测下来，最高档的单任务成本已经超过 Opus 5.5。而且拉满也不一定更强，FrontierCode 上 xhigh 是 52.1%，max 反而掉到 46.2%。 所以同样用 Sonnet 5.5，一律拉到 max 的人，账单可能比用 Opus 还高；按任务选档的人，才吃到它便宜的那一半。 你上一次选模型，是看跑分表，还是看自己任务的账单？挑一个真实任务，high 和 max 各跑一遍，对比 token 和结果，再决定。

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