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2026（117本）
- 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
- RTL生成はEDA出力を戻して使う、脆弱性検出はまだ早い 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
- AIは従来の学習手段と何が違うか——三つの認知負荷で測る 2026/8/14
- AI協働の問題は大半が古い——壊れた前提だけが新しい 2026/8/14
- 学習はAI活用の第一級設計変数——生産性偏重の盲点 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
- 汎用MLIPの微調整は、手法選びより土台と設定が効くと報告 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——非決定性のコストと、来歴の担保 2026/8/3
- スキャフォールド自動最適化の現在地と限界 2026/8/2
- エージェントの文脈設計——記憶の外部化と意図の固定 2026/8/2
- マルチエージェントが効く条件——失敗の多くは設計に由来 2026/8/2
- AGENTS.mdの効果は限定的との報告、効かないのはリポジトリ概要 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が強いのは反例の発見 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
- RLVRの効果——pass@kで反転するベースモデルとの境界 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
- 検証税——エージェント安全化のコストは止めた後に残る 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——2研究 2026/7/28
- 単一意味性——AI内部を読める特徴へほどく研究 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 Iは好成績もPhase IIは業界平均並み、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
- GDPval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
- MLIP順位表は実用性を保証しない——安定性上位でも崩れうる 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%まで抑制——難所は開かれた学習へ 2026/7/20
- AI推論の電力——1問0.24Whの微小と、DC総量945TWhの急増 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
- sandbaggingの懸念が、AI安全テストの信頼性を揺らす 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——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——接触操作の向上と、センサ間転移の壁 2026/7/17
- AIへの委譲を線引きする——タスクの仕分けと知識の配置 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
- モデル崩壊の引き金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——結果は文脈で割れる 2026/7/11
- エージェント暴走——良性エラーという引き金と、最小権限 2026/7/9
- SUN指標の穴——報酬ハッキングを抑えたのは重みの可変性 2026/7/9
- エージェントの偽の成功——完了報告と実際の状態のずれ 2026/7/9
- 220万個の新材料——検証で736件まで縮んだ数字 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
- 材料の安定性は凸包で決まる——競合配置との相対値 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——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——独立ベンチ3本の診断 2026/7/7
- 個人開発の売上分布——流通は技術と別枠で必要な変数 2026/7/4
- フィジカルAIのボトルネック——データの蛇口の不在 2026/7/4
- マテリアルインフォマティクスの難所はモデルではない 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エージェント評価の報酬ハッキング——実測と塞ぎ方 2026/7/4
- 長く働くエージェントの文脈管理——『忘れ方』の設計 2026/7/4
- コーディングベンチマークの飽和——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
- AIが人間最良の科学ソフトを上回る——GoogleのERA 2026/7/3
- エージェントのツール選択——全提示をやめ検索で渡す 2026/7/3
- 推論チップの内製化——OpenAIも自前ASICを発表 2026/7/3
- 生成は問題ではない。ボトルネックは制御だ 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、条件はActionsへの秘密付与 2026/7/1
- 制約充足で地図を生成する対話デモ（WFC） 2026/6/29
- Lenia——持続は規則で買え、「生き物」は買えない 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使い分け——見た目は乱し、力学は測る 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
- sim2realは、学習問題に見せかけた計測問題だ 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
- BCIのボトルネックは帯域でなく、動く脳での信号持続 2026/6/26
- 歩留まり——良品率の掛け算が利益と壊滅を分ける 2026/6/26
- トヨタ生産方式——「作りすぎ」を最悪のムダとみなす思想 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——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——光を数える半導体で世界の約半分 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
- 拡散——原子はランダムウォークで少しずつ混ざる 2026/6/25
- テクノは反復で駆動する——四つ打ちとサイドチェイン 2026/6/22
- ローファイ・ヒップホップ——あえての劣化と7thの美学 2026/6/22
- 掛け算の残酷さ——なぜデモは凄いのに実用は脆いのか 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——激しく揺れるほど熱い 2026/6/21
- 公差——避けられないばらつきを許される幅に収める 2026/6/21
- スケールの壁——「作れる」と「量産できる」は別の問題だ 2026/6/21
- スクリーニングの漏斗——天文学的な候補を数個まで削る 2026/6/21
- MLCC——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
- AIによる材料発見——ふるいには効くが発見者にはまだ早い 2026/6/21
- コンテキストエンジニアリング——机に載せる最小限を選ぶ 2026/6/21
- ハーネス——同じモデルでも“外側”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
- ベンチマーク最適化が指標を壊す——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——根絶でなく封じ込めで 2026/6/20
- RAG併用でもハルシネーションは残る——法務AIの実測 2026/6/20
- LLMの過信は測れる——RLHFが較正を崩す傾向 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