fandom content feels disgustingly easy sometimes. like you just say something vague like "i love when the character is written as deeply as canon. it's a shame everyone is so stupid" and eat like 4000 reblogs from people going "#it's okay to say Zoub" and "#when i tell you this is how the Gumby fandom treats Jort"
#AI生成 #morning 出会い Зустріч - ポイズン雷花の小説 - pixiv

Deai [Verse 1] 春の日だった 庭に花が咲く朝 そよ風がそっと 時間を撫でていた 曲がり角でふいに 君と目が合って 世界が静かに 息を止めた [Verse 2] 透き通るほどに 柔らかな瞳 星を閉じ込めたみたいに輝いて 触れたいと思うほど 近くて 触れたら壊れそうで

pixiv
#AI生成 #morning 出会い Зустріч - ポイズン雷花の小説 - pixiv

Deai [Verse 1] 春の日だった 庭に花が咲く朝 そよ風がそっと 時間を撫でていた 曲がり角でふいに 君と目が合って 世界が静かに 息を止めた [Verse 2] 透き通るほどに 柔らかな瞳 星を閉じ込めたみたいに輝いて 触れたいと思うほど 近くて 触れたら壊れそうで

pixiv
出会い Зустріч|ポイズン雷花

[Verse 1] 春の日だった 庭に花が咲く朝 そよ風がそっと 時間を撫でていた 曲がり角でふいに 君と目が合って 世界が静かに 息を止めた [Verse 2] 透き通るほどに 柔らかな瞳 星を閉じ込めたみたいに輝いて 触れたいと思うほど 近くて 触れたら壊れそうで 遠かった [Pre-Chorus] 真っ青な空の下 現実がほどけてゆく 夢なのかも分からずに ただ立ち尽くしていた [Chorus] 春の光に揺れる か弱い花のよう 吸い込まれそうな そのまなざし 生きているのか 死んでいるのか 天国なのか 地上なのか 答えは風に溶けて 胸に残った ひとつの想い [Verse 3

note(ノート)
出会い Зустріч|ポイズン雷花

[Verse 1] 春の日だった 庭に花が咲く朝 そよ風がそっと 時間を撫でていた 曲がり角でふいに 君と目が合って 世界が静かに 息を止めた [Verse 2] 透き通るほどに 柔らかな瞳 星を閉じ込めたみたいに輝いて 触れたいと思うほど 近くて 触れたら壊れそうで 遠かった [Pre-Chorus] 真っ青な空の下 現実がほどけてゆく 夢なのかも分からずに ただ立ち尽くしていた [Chorus] 春の光に揺れる か弱い花のよう 吸い込まれそうな そのまなざし 生きているのか 死んでいるのか 天国なのか 地上なのか 答えは風に溶けて 胸に残った ひとつの想い [Verse 3

note(ノート)
When Mars Bites Back
https://atlas.whatip.xyz/post.php?slug=when-mars-bites-back
<p>More than 300 million kilometres from the nearest mechanic
#kilometres #million #bites #when
When Mars Bites Back

More than 300 million kilometres from the nearest mechanic, NASA's Curiosity rover found itself in a situation that would make any engineer break into a cold sweat. A rock got stuck to its drill ...

LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate

Large Language Models (LLMs) are poised to disrupt knowledge work, with the emergence of delegated work as a new interaction paradigm (e.g., vibe coding). Delegation requires trust - the expectation that the LLM will faithfully execute the task without introducing errors into documents. We introduce DELEGATE-52 to study the readiness of AI systems in delegated workflows. DELEGATE-52 simulates long delegated workflows that require in-depth document editing across 52 professional domains, such as coding, crystallography, and music notation. Our large-scale experiment with 19 LLMs reveals that current models degrade documents during delegation: even frontier models (Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus, GPT 5.4) corrupt an average of 25% of document content by the end of long workflows, with other models failing more severely. Additional experiments reveal that agentic tool use does not improve performance on DELEGATE-52, and that degradation severity is exacerbated by document size, length of interaction, or presence of distractor files. Our analysis shows that current LLMs are unreliable delegates: they introduce sparse but severe errors that silently corrupt documents, compounding over long interaction.

arXiv.org