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2026（27本）

• 「全部試せばいい」がなぜ無理なのか——材料の数を数えてみる 2026/6/26
• 原子のダンスを計算する——分子動力学で、結晶が融ける瞬間を“見る” 2026/6/26
• あなたのiPhoneの「目」は、ソニー製——光を数える半導体の話 2026/6/26
• 材料が壊れる瞬間——ひびは「一番弱いキズ」から走る 2026/6/25
• 原子は、どうやって混ざるのか——「拡散」を実際に見る 2026/6/25
• 反復が生む陶酔——四つ打ちとサイドチェインの「呼吸」 2026/6/22
• 心地よさは「劣化」から——ローファイ・ヒップホップと7thの広がり 2026/6/22
• なぜエージェントは「デモは凄いが実用は脆い」のか——掛け算の残酷さ 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
• 温度って、原子から見ると何なのか 2026/6/21
• なぜ同じものを2つ作れないのか——公差と、「ばらつき」との戦い 2026/6/21
• 1個作るのと、100万個作るのは、まったく別の問題だ——スケールの壁 2026/6/21
• 天文学的な候補を、試せる数個まで削る——「ふるい」の漏斗 2026/6/21
• スマホに約千個、砂粒より小さい——「MLCC」という見えない主役と、村田製作所が世界一の理由 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
• AIは本当に「新材料」を見つけたのか——効くところと、盛りすぎるところ 2026/6/21
• コンテキストエンジニアリング——限られた“作業机”に、何を載せるか 2026/6/21
• ハーネス——「どのモデルが賢いか」より、その“外側”が効く 2026/6/21
• 「AIエージェント」とは何か——考えて、道具を使って、また考える“ループ” 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
• ベンチマークが嘘をつくとき 2026/6/20
• ハルシネーションはバグではない——言語モデルが「それらしさ」しか知らないという話 2026/6/20
• 「ハルシネーション・フリー」は本当か——RAGはハルシネーションを減らすが、消さない 2026/6/20
• 一番自信があるときが、一番危ない——LLMの過信は測れる 2026/6/20
• AIが「知らない」と言えないのは、テストが嘘を得させているからだ 2026/6/20
• 脳データの本当の難所は、モデルではなく「何を測っているか」だ 2026/6/19