Wyobraź sobie: jesteś w samochodzie, za chwilę może lunąć deszcz, a Twoja aplikacja pogodowa nagle mówi „za 15 minut mocne opady” — tylko… nie ma radarów w regionie i system się myli. Brzmi znajomo? Właśnie temu problemowi przygląda się najnowsza praca naukowa Precipitation nowcasting of satellite data using physically conditioned neural networks (autorzy: Antônio Catão i in.). Dzięki niej mamy nie tylko model prognozowania opadów działający wyłącznie na danych satelitarnych, ale również model, który łączy uczenie głębokie z fizyką — czyli coś, co może działać tam, gdzie nie ma radarów. W skrócie: mniej „czarnej skrzynki”, więcej rozumienia – i lepsza prognoza tam, gdzie infrastruktura meteorologiczna jest ograniczona. ...
Universalny predyktor przestępczości – jak hipersieci i wiedza z grafów zmieniają prognozy
Wyobraź sobie: jesteś w nowym mieście, które zaczyna zbierać dane o przestępstwach – jednak typy tych przestępstw są inne niż w Twoim mieście. Czy można wyszkolić jeden model, który będzie działał w obu miastach? Właśnie temu poświęcona jest najnowsza publikacja 📄 Learning A Universal Crime Predictor with Knowledge-guided Hypernetworks autorów Fidan Karimova et al., która proponuje ramy nazwane HYSTL (HYpernetwork-enhanced Spatial Temporal Learning). W tym artykule wyjaśnię, co tam jest na tapecie, dlaczego to może być ciekawe nie tylko dla badaczy, ale także dla praktyków (takich jak Ty), i jak – upraszczając – można to przełożyć na pomysły w praktyce. ...
SNOO – stary dobry Nesterov w nowym wydaniu, czyli jak przyspieszyć uczenie dużych modeli
Wyobraź sobie, że trenujesz ogromny model językowy – taki, który potrzebuje tygodni na nauczenie się podstawowych rzeczy. Każdy krok treningu kosztuje mnóstwo czasu i energii. W takiej sytuacji nawet drobna poprawa wydajności to jak znalezienie sposobu na darmową kawę w pracy – niby mała rzecz, a cieszy. I tu pojawia się SNOO – Step-K Nesterov Outer Optimizer, czyli pomysł, że momentum Nesterova, znane od lat w świecie optymalizacji, można sprytnie zastosować „na zewnątrz” zwykłego treningu. Efekt? Modele uczą się szybciej i stabilniej, a obliczenia nie rosną drastycznie. ...
„Kto powiedział, że sieci neuronowe nie są liniowe?”
Zacznijmy od tego: wszyscy (którzy choć trochę liznęli uczenia maszynowego) wiedzą, że sieci neuronowe są nieliniowe. To znaczy: jeden warstwowy perceptron to prosta funkcja liniowa, ale jak dokładasz aktywacje, warstwy, itp., to robi się nieliniowo — i dzięki temu sieci radzą sobie z naprawdę skomplikowanymi zadaniami (obrazki, język, itd.). Ale autorzy pracy „Who Said Neural Networks Aren’t Linear?” (Nimrod Berman, Assaf Hallak, Assaf Shocher) postawili sobie prowokacyjne pytanie: a może jesteśmy w błędzie co do tej nieliniowości? A dokładniej: może to zależy jak patrzymy, czyli względem jakich przestrzeni wektorowych? ...
CHORD — sprytne rekomendacje na telefonie bez duszenia baterii
W aplikacjach typu sklep internetowy, serwis streamingowy czy media społecznościowe często chcemy dawać użytkownikom sugestie: „Może Ci się spodoba to albo tamto”. To tzw. rekomendacje. Zwykle te modele siedzą w chmurze — serwer ma moc, użytkownik wysyła zapytanie, dostaje odpowiedź. Ale coraz częściej przenosi się część modelu na urządzenia użytkownika (telefon, tablet). Dzięki temu: działa szybciej (mniej czekania), może być bardziej prywatnie (mniej danych leci do chmury), mniej obciążenia dla serwerów. Tylko że… telefony są różne. Jeden to rakieta, drugi ledwo zipie. I teraz: jak upchnąć model AI na różnych urządzeniach, żeby nadal działał dobrze? ...
Attention as a Compass – jak uczyć modele rozumowania mądrzej?
Rozwój dużych modeli językowych (LLMs) sprawił, że potrafią one już nie tylko generować tekst, ale także rozumować — krok po kroku odpowiadać na zadania matematyczne, logiczne czy planistyczne. Jednym z wyzwań jest jednak to, jak poprawić jakość tego rozumowania. Klasyczne uczenie ze wzmocnieniem (RL) nagradza dopiero efekt końcowy, ale w przypadku skomplikowanego rozumowania warto oceniać każdy krok pośredni. Takie podejście nazywamy process-supervised RL (PSRL). Problem: dotychczasowe metody PSRL były kosztowne i nieefektywne — eksplorowały zbyt wiele nieistotnych ścieżek. Nowa publikacja Attention as a Compass: Efficient Exploration for Process-Supervised RL in Reasoning Models proponuje rozwiązanie: AttnRL. W skrócie: wykorzystuje uwagę (attention) jako kompas, który wskazuje, w których miejscach warto rozgałęziać rozumowanie. ...
No Prior, No Leakage – czy naprawdę da się odzyskać dane z sieci neuronowej?
W erze sztucznej inteligencji jednym z kluczowych problemów staje się ochrona prywatności – neuralne sieci często „zapamiętują” dane treningowe. W skrajnym wypadku ktoś może próbować odtworzyć oryginalne przykłady na podstawie parametrów wyuczonego modelu (tzw. reconstruction attack). To rodzi poważne pytania: czy model rozpoznający choroby na podstawie zdjęć mógłby zdradzić fragmenty tych zdjęć? Nowa publikacja “No Prior, No Leakage: Revisiting Reconstruction Attacks in Trained Neural Networks” (arxiv.org) pokazuje, że nie jest to takie proste. Bez dodatkowej wiedzy (priory), odtworzenie danych jest fundamentalnie nierozstrzygalne. Innymi słowy – same parametry modelu mogą nie wystarczyć, by odzyskać, co było w zbiorze treningowym. ...
Jak wykrywać oszustwa kartą kredytową?
W dzisiejszych czasach transakcje kartami kredytowymi są wszechobecne — zakupy online, płacenie rachunków, podróże, itd. Niestety — rośnie także liczba oszustw związanych z kartami kredytowymi. Problem polega na tym, że przypadki fraudów (oszustw) są bardzo rzadkie w porównaniu z normalnymi transakcjami. To powoduje, że proste modele uczące się na surowych danych często „ignorują” te rzadkie przypadki — bo lepiej „opłaca się” popełnić błąd na fraudzie niż na tysiącach normalnych transakcji. ...
JANUS – jak oszukać sieci neuronowe na grafach i czego nas to uczy
Sieci neuronowe na grafach (Graph Neural Networks, GNN) to jedne z najciekawszych narzędzi we współczesnej sztucznej inteligencji. Potrafią analizować dane zapisane w formie węzłów i połączeń – np. sieci społecznościowe, powiązania finansowe, struktury białek czy sieci transportowe. Ale wraz z sukcesem pojawia się ryzyko: GNN można atakować. Nowa praca naukowa wprowadza JANUS – framework ataku, który uczy się wstrzykiwać fałszywe węzły do grafu w sposób niezwykle trudny do wykrycia. Choć to badania nad bezpieczeństwem, ich wnioski są ważne także dla obrony przed podobnymi zagrożeniami. ...
Quantum Trading – AI i komputery kwantowe w inwestowaniu
Wyobraź sobie, że twój komputer nie tylko analizuje wykresy giełdowe, ale też uczy się sam podejmować decyzje inwestycyjne – szybciej i sprytniej niż człowiek. A teraz dodaj do tego odrobinę fizyki kwantowej. Brzmi jak science fiction? A jednak – najnowsze badania pokazują, że połączenie uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning), sieci neuronowych inspirowanych mechaniką kwantową i klasycznych danych finansowych może dać realną przewagę w tradingu. Właśnie temu poświęcona jest publikacja zespołu z National Taiwan Normal University i Wells Fargo. Naukowcy stworzyli agenta handlowego, który korzysta z kwantowo-wzmocnionych sieci neuronowych, aby handlować parą walutową USD/TWD (dolar tajwański). ...