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2026（157本）

• MuJoCo WarpはなぜJAX版MJXより大きな場面を回せるのか 2026/9/30
• Cloudflare学習拒否、残すのは約束した混用クローラー 2026/9/26
• Playwright CLIはMCPの後発、文脈を取りに行く道具の渡し方 2026/9/24
• ブラウザ操作エージェント、サイトが道具を宣言するWebMCP案 2026/9/24
• AIエージェントの組み込み、OpenAIはループを渡し承認を残す 2026/9/21
• 材料データベースの横断はなぜ問い合わせだけを揃えるのか 2026/9/21
• AIエージェントの接続規約はなぜMCPとA2Aに分かれるのか 2026/9/21
• AIエージェントの認証、IETFは既存標準の統合案を先に採択 2026/9/21
• ロボット学習データはなぜ1エピソード1ファイルをやめるのか 2026/9/17
• モデル選択の自動化は、誰の振る舞いを読むかで決まる 2026/9/13
• エージェント記憶の一件の形が、矛盾を誰が解くかを決める 2026/9/12
• MCPのセッション廃止。状態は接続から引数へ移った 2026/9/9
• LLM Wikiとqmd。知識を編纂するか検索するかの二つの設計 2026/9/9
• AI生成PRの受け取り方。分割・受付停止・量の見直し 2026/9/8
• 確認の聞き方を変える二つの設計、分類器と同意の刻み方 2026/9/7
• ハーネスのどのつまみが効くか。狭い窓では修復率28→49% 2026/9/6
• 倒立振子を自分の手で、制御で、強化学習で立たせてみる 2026/9/2
• Hugging Face侵入の発端は、採点のごまかしだった 2026/9/2
• 推論モデルへの載せ替えは、既定では作法を引き継がない 2026/8/31
• 理由書きは、答えを作っていない。医療CoTの摂動監査 2026/8/31
• ロボット模倣学習で良いデモとは何か、基準は定まっていない 2026/8/31
• AI科学の明暗は、検証者の採点が候補を落とせるかで分かれる 2026/8/31
• 対称性ゼロの予測可否、パリティ・ビット一つで決まる 2026/8/28
• 自己学習の伸びは、凍結モデルの床と区別できなかった 2026/8/27
• モデル移行前に、総和が隠す増減のどこを再テストするか 2026/8/26
• 自己改善エージェント、課題順を崩すと伸びが反転した 2026/8/25
• 道具の見せ方で挙動は動く。効く三つ、効かない一つ 2026/8/25
• 装置を動かすエージェントの「動いた」を誰が確かめるか 2026/8/24
• サイバー能力「排除できない」。最上位しきい値の封じ込め 2026/8/22
• チャンク分割がどれだけ効くかで、二つの実測が食い違う 2026/8/22
• AIが論文を再実行した。その再現率は何を測っているか 2026/8/22
• エージェントは故障で黙って間違える。直す先はハーネス 2026/8/22
• エージェントのPRはどこで止まるか。不採用の内訳を数える 2026/8/18
• AIエージェント評価で19件の逸脱、破られたのは演習の範囲 2026/8/18
• ロボット評価は試行10回、40ポイント差でも区別できない 2026/8/17
• 量子計算が化学で効く境界は、古典が動かしている 2026/8/17
• AI発の証明は、人が消化した版を経て数学になる 2026/8/17
• 外観検査AIの難所は、評価に使う解像度で入れ替わる 2026/8/16
• EUのAI表示義務が適用開始、機械可読の印は万全ではない 2026/8/16
• シミュレーション代理モデルの採否は解く回数で決まる 2026/8/16
• デジタル回路をLLMに書かせる。検査はまだ任せられない 2026/8/15
• 機械学習ポテンシャル(MLIP)はDFTを高速に近似する 2026/8/14
• 三つの認知負荷で測るとAIは従来の学習手段と何が違うか 2026/8/14
• AI協働の問題は大半が古く、新しいのは壊れた前提だけだ 2026/8/14
• 学習はAI活用の第一級設計変数。生産性偏重が見落とす 2026/8/10
• エージェントの組織化に、マネジメント技術は半分だけ効く 2026/8/7
• 機械学習ポテンシャルの微調整で効くのは土台と設定だと報告 2026/8/4
• ソフトウェア開発観が、AI協働の姿勢と道具を決める 2026/8/3
• 多数のAIエージェントの統治と、爆発半径の封じ込め 2026/8/3
• AI委譲の判断における非決定性のコストと、来歴の担保 2026/8/3
• スキャフォールドの自動最適化は効くが、分布の外で崩れうる 2026/8/2
• エージェントの文脈設計で記憶を外部化し意図を固定する 2026/8/2
• マルチエージェントが効く条件と、失敗の多くを生む設計 2026/8/2
• AGENTS.mdの効果は限定的との報告、効かないのは散文の概要 2026/8/1
• AI出力の検証は、指示でなく機構ゲートで 2026/8/1
• 8bitは実質ロスレス、4bitはモデルと文脈長で崩れる 2026/7/31
• ヤコビ予想が3次元で崩れた、AIが担ったのは証明でなく探索 2026/7/31
• 自己進化ハーネスは人間設計を超えたと報告。採点表に疑義 2026/7/29
• スキーマ制約は分類で効き、推論では指示を削らない 2026/7/29
• 推論の強化学習(RLVR)は新能力か並べ替えか、測定が割れる 2026/7/29
• デノボタンパク質バインダーの成功率は標的ごとに大きく違う 2026/7/28
• 人型ロボット、BMW工場で実働 デプロイの意味を問う 2026/7/28
• 検証は違反を94%止めても、安全な完遂は多くの設定で5%未満 2026/7/28
• エージェントの記憶が道具の呼び出しを歪める1本の報告 2026/7/28
• AIエージェントの信頼性は長いタスクほど落ちる。分野で差 2026/7/28
• AIの内部を読む研究。特徴へほどけるが実務にはまだ遠い 2026/7/27
• NOAAが物理とAIのハイブリッド気象アンサンブルを実運用化 2026/7/27
• AI創薬、Phase IIで業界平均に戻る、AI単独発見の承認例なし 2026/7/27
• 思考の連鎖（CoT）は実際の思考を映すとは限らない 2026/7/26
• AI天気予報は平均で勝ち、決定論型は記録破りで負ける 2026/7/26
• 実務44職種で最上位AIは熟練者に迫る。勝率に好みが混じる 2026/7/26
• 第一原理計算の主力DFTは密度で解く。正確だが遅い理由 2026/7/25
• 人手を残す理由は、ドメイン知識と責任という中身にある 2026/7/23
• 機械学習ポテンシャルは順位表の上位でも実用とは限らない 2026/7/21
• AI協働の判断は、機械判定・可逆性・静かな失敗で仕分ける 2026/7/20
• 自律AIが脆弱性を発見・修正、競技外は誤検出9割超の報告 2026/7/20
• 破滅的忘却、事実の注入なら11%に抑制。難所は開かれた学習 2026/7/20
• AI推論の電力は1問0.24Whと微小、DC総量は945TWhへ急増 2026/7/20
• 拡散LLMは大域的な計画に強く、局所的な対応づけに弱い 2026/7/20
• AI形式的証明が保証するのは形式化した命題だけ 2026/7/20
• AIは安全テストを見抜く。効いたのは実力の事前引き出し 2026/7/20
• 計算が出す新物質は実験が作ってきた構造からずれる 2026/7/20
• 能動学習で、次に試す実験を最小のコストで選ぶ 2026/7/18
• 触覚基盤モデルによる接触操作の向上と、センサ間転移の壁 2026/7/17
• AIへの委譲を、タスクの仕分けと知識の配置で線引きする 2026/7/17
• AI出力の検証と、生成前の仕様設計 2026/7/16
• ロボットVLAの汎化を測る。標準ベンチと実運用の乖離 2026/7/16
• モデル崩壊を最も速めるのは合成データでなく『置き換え』運用 2026/7/16
• AIコーディングに効くのは領域理解。40万セッション分析 2026/7/15
• AIを使う前に、その分野の理想形を学べ 2026/7/13
• AIの成果物を任せるには、モデルの外側を設計する 2026/7/12
• コンパクションで安全制約が消える。違反30%の実測報告 2026/7/11
• AIコーディング生産性の実測結果は、文脈しだいで割れる 2026/7/11
• エージェント暴走の引き金は良性エラー、処方は最小権限 2026/7/9
• 結晶のSUN指標は報酬にすると破れる。効くのは重みの調整 2026/7/9
• エージェントの偽の成功。完了報告と実際の状態がずれる 2026/7/9
• 220万個の新材料、実験で確かめられたのは少なくとも736件 2026/7/8
• 原子の基盤モデル。ニューラルネットに力を覚えさせる 2026/7/8
• 材料の安定性は競合配置との相対値である凸包で決まる 2026/7/8
• LLMベンチの点数は推論予算の関数。伸び幅と天井の推定 2026/7/7
• AI査読の2研究が測る、第一次選別の精度と操作への脆さ 2026/7/7
• 生成世界モデルの物理一貫性を独立ベンチ3本で診断する 2026/7/7
• アプリとゲームの分布。流通は技術と別枠で必要な変数だ 2026/7/4
• フィジカルAIのボトルネックはデータの蛇口の不在である 2026/7/4
• マテリアルインフォマティクスの難所はモデルの前後にある 2026/7/4
• シミュレーションの信頼性はソルバーでなく検証で決まる 2026/7/4
• 天気予報の「2週間の壁」は、モデルではなく天気の側にある 2026/7/4
• AIエージェント評価における報酬ハッキングの実測と塞ぎ方 2026/7/4
• 長く働くエージェントの文脈管理では『忘れ方』を設計する 2026/7/4
• コーディングベンチマークが飽和し、評価軸は長丁場へ 2026/7/3
• 最前線モデルの利用可否に、国家安全保障レビューの関門 2026/7/3
• GoogleのAI『ERA』、採点できる課題で人間最良を上回る 2026/7/3
• エージェントのツール選択では全提示をやめ、検索で渡す 2026/7/3
• 推論チップの内製化、OpenAIもBroadcomと自前ASICを発表 2026/7/3
• 手続き型生成の律速は生成でなく、狙ったものを作る制御にある 2026/7/2
• AlphaFoldは構造を解いた、機能は解いていない 2026/7/2
• Agent Skills——競合をまたぐ拡張の共通規格 2026/7/2
• PRコメント注入で認証情報窃取、AIエージェント3種 2026/7/1
• シミュレーションの歩行方策は50ミリ秒の遅れで崩れると実測 2026/6/30
• 制約充足で地図を生成する対話デモ（WFC） 2026/6/29
• 連続セルオートマトンLeniaの「生き物」は288通り中2通り 2026/6/29
• 反応拡散で模様を生成する対話デモ（Gray-Scott） 2026/6/29
• ドメインランダム化の幅は、測れる力学を測ってから決める 2026/6/28
• 制御理論はRLが再発明する半分を先に解いていた 2026/6/27
• コネクトームだけでは足りない、欠けているのはデータの種類 2026/6/27
• シミュレーションと実機の差は、学習でなく計測の問題だ 2026/6/27
• LLM要約は標準では誤り信号のない非可逆圧縮 2026/6/27
• 脳インプラントの難所は電極数だけでなく、信号の持続にある 2026/6/26
• 歩留まりは良品率の掛け算で決まり、利益と壊滅を分ける 2026/6/26
• 「作りすぎ」を最悪のムダとみなすトヨタ生産方式の思想 2026/6/26
• 組み合わせ爆発。材料の候補は天文学的で全部は試せない 2026/6/26
• 分子動力学で原子の運動を計算し、結晶の融解を再現する 2026/6/26
• ソニーのイメージセンサは光を数える半導体で世界の約半分 2026/6/26
• 材料が壊れるとき、ひびは「一番弱いキズ」から走り出す 2026/6/25
• 拡散とは、原子がランダムウォークで少しずつ混ざる現象 2026/6/25
• 四つ打ちの反復がテクノを駆動し、サイドチェインが揺らす 2026/6/22
• ローファイ・ヒップホップのあえての劣化と7thの美学 2026/6/22
• AIエージェントが長い作業で脆いのは、成功率が掛け算だから 2026/6/21
• チップチューンはなぜ“あの音”なのか。制約が生んだ音楽 2026/6/21
• 温度の正体は原子の運動で、原子が激しく揺れるほど熱い 2026/6/21
• 公差を決め、避けられないばらつきを許される幅に収める 2026/6/21
• 量産の壁。「作れる」と「100万個作れる」は別の問題だ 2026/6/21
• スクリーニングの漏斗で天文学的な候補を数個まで削る 2026/6/21
• MLCCはスマホに約千個入る部品で、村田製作所が世界一 2026/6/21
• 金属はなぜ曲がり、ガラスはなぜ割れるのか 2026/6/21
• ダイヤモンドと鉛筆の芯は、同じ炭素なのになぜ正反対なのか 2026/6/21
• 材料発見のAIは、ふるいには効くが発見者にはまだ早い 2026/6/21
• 机に載せる最小限を選ぶコンテキストエンジニアリング 2026/6/21
• ハーネス。同じモデルでも“外側”の作りで成績は動く 2026/6/21
• AIエージェントとは何か。LLMをループと道具で包んだもの 2026/6/21
• AIエージェントの急所は生成ではなく検証だ 2026/6/21
• ベンチマークの伸びは何を映しているのか。グッドハートの法則 2026/6/20
• ハルシネーションは仕様の帰結なので根絶でなく封じ込める 2026/6/20
• RAG併用でもハルシネーションは残る。法務AI3製品の実測 2026/6/20
• LLMの過信は測れる。RLHFは較正を崩す傾向にある 2026/6/20
• ハルシネーションは採点ルールへの最適応答でもある 2026/6/20
• 脳データの本当の難所はモデルでなく「何を測るか」だ 2026/6/19