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【お知らせ】 ただいま発売中の『PASHA STYLE Vol.11』にて 表紙＆巻頭ページを担当しました！ カメラマンはHASEOさんです！📷 まるで絵画みたいに素敵な写真ばかりなので是非ゲットしてね🥳✨ 🛒

・ 【お知らせ………!!!!📢】 この度、雑誌「PASHA STYLE」さんとの共同企画第２段としてCAMPFIREで限定写真集を発売をすることが決定しました……!!!!🐇 本当は海外での撮影予定だったけど、自分が病気になったせいで海外撮影が出来なくなってしまいました。 でも自分の中でどうしても形にしたい理由が、第一段のときからの(というか知り合ってからはもう6年くらいの)カメラマンさんのオオォさんの遺伝性の難病が悪化してしまった事が関係しています 私が病気をしたのとほぼ同じタイミングで、オオォさんはその難病の進行の影響により頭の中にある腫瘍が大きくなってしまい、飛行機に乗ることへのドクターストップがかかりました。 腫瘍が大きくなることによって引き起こる重度の難聴、めまい、立ちくらみ、ずっと車酔いしているような感覚があると聞きました。「いつまで写真が撮れるかわからない」という話を聞く中で、私自身が完全に健康になったり、傷痕が完全にきれいになっているのを待つ時間すらも惜しいと思うようになりました。 本来は『普段なかなか実現し得ない海外での写真集を、見てくれているみんなと一緒に作る』 そんな意味も込めてCAMPFIREでやるというコンセプトでスタートしたこの撮影企画だったのですが、私自身の状況とカメラマンであるオオォさんの状況を踏まえ、 たとえコンセプトが変わったとしても今できる国内撮影で形に残したいと思いました。 長くなってしまってごめんなさい……。 予約は来週から出来るようにしています🦄♥︎

・ ○ 【大切なお知らせ………!!!!!】 この度、【くりえみ写真集inミラノ - クラウドファンディング】を開始します……!!!!!✔︎ なんと今年のミラノコレクションに出演することになり、クラファン支援者の皆さんにヨーロッパでの写真集を販売をお渡しさせてもらうことなりました………！！！！((すごすぎ！)) PASHA STYLEさん全面協力の元、最高の作品を残したいと思うのでぜひ参加して下さい……！！！写真集は支援者のみなのでぜひゲットして、、！！🐇 【こちらから】

[RAG 论文分享] VikingRAG：匹配 SOTA 准确率、Token 成本降到 5%–32% 现有问题：RAG 高准确率依赖结构上下文与多轮交互，是 token 开销的主要来源 企业问答、法律、财报等场景的语料都是章、节、段落组成的结构化文档，结构本身就是检索线索，它指示事实归属与局部和全局的关联。 现有 RAG 方法陷入两难：不用结构（朴素向量 RAG、图 RAG、SQL-RAG）丢失导航线索，准确率低；用结构（MoDora、BookRAG、DeepRead）准确率高，但 DeepRead 要把候选文档的完整目录塞进 prompt，开销随目录规模线性增长，加上多轮交互历史不断累积，token 成本巨大。 论文地址 # 三个核心设计 1. 层次化语义存储：把结构从 prompt 搬进可查询的外部状态。 文档分块后保留所属结构节点，自底向上生成节点摘要，目录、块、摘要全部物化为 URI 可寻址对象（如 viking://Pasta/Carbonara/），祖先-后代关系编码为 URI 前缀。系统向代理暴露 Search / List / Grep / Read 四个工具，语义与结构路径共享同一 URI 空间。效果：结构 token 与实际访问的目录片段成正比，而非与完整目录成正比——直接消解 DeepRead 的线性开销。 2. 证据缺口驱动的多轮检索。 Agent 每轮判断证据是否充分，不充分则继续调用工具（轮数预算 B=15），充分即作答。设计哲学是粗定位与细验证分离：Search 锚点 → Read 查看后发现缺口 → List 相邻块 → Grep 精确命中 → Read 验证，每步把搜索空间收窄到相关子树内。 3. 经验边 + 自适应升级——让相似查询不必重复探索。 经验边从历史检索轨迹中把“Search 命中的 URI”连向“真正支撑答案的 URI”，边上存历史问题嵌入做查询时过滤；新查询沿边做条件化多跳扩展，复用路径而非重新探索（VikingRAG-E）。经验积累足够后，多数查询一轮检索即可作答——用约束感知的充分性判断器先验证证据是否支撑答案的关键约束，验证不过关才升级为完整多轮代理检索（VikingRAG-E+）。 # 实验结果：token 降至 SOTA 的零头 6 个真实结构化文档数据集（从 0.24M 词元的课程大纲到 8.78M 词元的财报），8 个基线，骨干 LLM 为 DeepSeek-V4-Pro，并在 GPT-5.5、Seed-2.0、GLM-4.7 上验证稳健性。主要结论： · 准确率与所有基线持平或更高（DeepRead 通常是最强基线）； · 基础版 VikingRAG 仅消耗 SOTA 方法的 11.6%–51.9% token，完整版 VikingRAG-E+ 降至 5.1%–32.5%，延迟同样显著更低； · 逐层消融：经验边再省 12%–33% token，自适应升级再省 19%–50%； · 可扩展性：LightRAG、HippoRAG-2 在最大数据集上 24 小时内无法完成摄入，BookRAG 在多数数据集上超时；而 VikingRAG 在文档数从“仅相关文档”增至 991 篇时性能基本稳定——因为它是按需定位，不随语料规模膨胀； · 存储方面：插入延迟与 DeepRead/MoDora 相当、远快于图方法；代价是摄入期 token 更高（为每个索引对象生成预览）；文档删除零 LLM 成本。

Hoy contratar a Tony Robbins cuesta 1 millón de dólares por un solo día. Esto es una cinta de 21 minutos grabada en su propia casa hace más de 30 años. 
Ahí explica exactamente cómo lograr que cualquiera diga que sí. 
El mismo material por el que ahora cobran fortuna… completamente gratis. Es una grabación rara e sin filtros, de la época en que todavía no cobraba a multimillonarios solo por estar en la misma habitación. Cuando alguien dice que no, da dos excusas: 
“No tengo tiempo” o “No tengo dinero” 
Ninguna es verdad. La verdadera razón es que todavía no cree que valga la pena. 
No es un problema de dinero. Es un problema de estado. Tony enseña algo que llama “atacar y confesar” 
En lugar de discutir la objeción, confiesas la tuya propia: “Yo tuve la oportunidad de ir hace seis meses y no fui hasta hace dos. 
No puedo ni imaginar el tiempo que perdí” La sala se queda en silencio. Nadie discute. Después mete a la persona en el “tren del sí” 
Cada pequeño sí se suma al siguiente. 
Hasta que decir que no al final se siente más difícil que decir que sí. Cuando llega el momento de firmar, la persona ya ha aceptado cinco veces sin darse cuenta. Solo 21 minutos. 
Ahí aprendes las dos únicas jugadas por las que la gente paga 1 millón al día: 
cómo leer el estado de cualquiera… y cómo moverlo. La mayoría se pasa años adivinando en ventas. 
Él lo escribió en un flipchart de su sala de estar en menos de media hora. Un asiento en esa habitación costaba $125 dólares. 
Hoy cuesta $1 millón de dólares al día estar frente a él. La cinta está gratis ahora mismo. 
Y la respuesta está en este video.

Classic Italian 🍅🍅 finger licking delicious Lasagna recipe. You can watch the full video now; perhaps you’ll find it inspiring and try making this absolutely magnificent lasagna recipe at home yourself #lasagna# #cooking# #pasta# #italianfood# #traditionalfood#