W świecie, gdzie sztuczna inteligencja (AI) rozwiązuje coraz bardziej złożone problemy, formalne dowodzenie twierdzeń matematycznych pozostaje jednym z najtrudniejszych wyzwań. To Mount Everest dla maszynowego rozumowania, wymagający nie tylko potężnej mocy obliczeniowej, ale przede wszystkim głębokiej, logicznej dedukcji. Publikacja naukowa “Goedel-Prover-V2: Scaling Formal Theorem Proving with Scaffolded Data Synthesis and Self-Correction” przedstawia przełomowy system, który wznosi automatyczne dowodzenie na nowy poziom. Architektura Systemu Sercem Goedel-Prover-V2 jest zaawansowany model językowy, który został specjalnie przeszkolony i dostosowany do pracy z asystentami dowodzenia, takimi jak Lean. Architektura systemu opiera się na cyklicznej interakcji między kilkoma kluczowymi komponentami: ...

W świecie sztucznej inteligencji dane są paliwem, które napędza modele do nauki. Ale co, jeśli to paliwo jest zanieczyszczone? Błędnie oznaczone dane, zwane szumem w etykietach, to ogromny problem, który może sprawić, że nawet najlepszy algorytm nauczy się kompletnych bzdur. Publikacja “ε-Softmax: Approximating One-Hot Vectors for Mitigating Label Noise”, przyjęta na prestiżową konferencję NeurIPS 2024, proponuje eleganckie rozwiązanie tego problemu. Problem: Gdy model ślepo ufa etykietom Wyobraźmy sobie, że uczymy model rozpoznawać zwierzęta. Pokazujemy mu zdjęcie uroczego kota. W tradycyjnym podejściu dajemy mu absolutnie pewną informację, tzw. wektor one-hot: ...

W dziedzinie uczenia maszynowego, zdolność modelu do oceny własnej pewności jest kluczowa dla jego niezawodności, zwłaszcza w zastosowaniach o wysokim ryzyku, takich jak medycyna czy autonomiczne pojazdy. Publikacja z arXiv o numerze 2508.00754, zatytułowana “A Simple and Effective Method for Uncertainty Quantification and OOD Detection”, autorstwa Yaxin Ma, Benjamina Colburna i Jose C. Principe, wprowadza innowacyjne i wydajne podejście do tego problemu. Artykuł skupia się na dwóch powiązanych ze sobą zagadnieniach: kwantyfikacji niepewności oraz wykrywaniu próbek spoza rozkładu (Out-of-Distribution, OOD). ...

Rekrutacja uczestników to jeden z kluczowych ograniczników w rozwoju leków: aż 80% badań nie osiąga celów rekrutacyjnych, a opóźnienia mogą kosztować nawet 8 mln USD dziennie. Autorzy proponują multimodalny model głębokiego uczenia, który przewiduje liczbę pacjentów oraz oszacowuje niepewność przewidywań. Wyzwania w prognozowaniu rekrutacji Dotychczas stosowano: Modele deterministyczne (XGBoost, LightGBM) dające estymatę punktową, nie uwzględniające zmienności. Modele stochastyczne (procesy Poissona, Poisson–Gamma) zwracające przedziały ufności, ale słabo skalujące się przy złożonych danych. Architektura modelu Dane wejściowe ...

Artykuł „Consensus-Driven Active Model Selection” przedstawia metodę CODA, która umożliwia wybór najlepszego modelu ML spośród wielu kandydatów przy użyciu minimalnej liczby etykiet. CODA wykorzystuje zgodność i rozbieżność między modelami, by określić, które dane warto oznaczyć. 🚀 Kluczowe koncepcje Aktywna selekcja modeli: zamiast pełnego zbioru walidacyjnego, CODA wybiera punkty danych, których etykiety przyniosą najwięcej informacji. Modelowanie konsensusu: wykorzystuje zmodyfikowany model Dawid-Skene z wnioskowaniem Bayesowskim do oceny wydajności modeli. Rozkład PBest: opisuje bieżące przekonanie, który model jest najlepszy; aktualizowany po każdej nowej etykiecie. 🧪 Jak działa CODA? Zbierane są predykcje modeli na nieoznaczonych danych. Obliczany jest konsensus etykiety na podstawie predykcji wszystkich modeli. Każdy model dostaje priory rozkładu błędów (macierz pomyłek) typu Dirichleta: $$ \theta_{k, c, c’} = \frac{\beta_{c, c’} + \alpha \hat{M}_{k, c, c’}}{T} $$ CODA aktualizuje rozkład prawdopodobieństwa najlepszego modelu: $$ PBest(h_k) = \int_0^1 f_k(x) \prod_{l \ne k} F_l(x) dx $$ Kolejny punkt do etykietowania wybierany jest poprzez maksymalizację oczekiwanej informacji: $$ EIG(x_i) = H(PBest) - \sum_c \hat{\pi}(c \mid x_i) H(PBest^c) $$ 📊 Wyniki CODA wygrywa z konkurencją w 18 z 26 zadań benchmarkowych. Osiąga wybór optymalnego modelu przy do 70% mniejszej liczbie etykiet. Szczególnie skuteczna w zadaniach wieloklasowych (np. DomainNet, WILDS). ❗ Ograniczenia W zadaniach binarnych z dużą nierównowagą danych CODA może działać słabiej (np. CivilComments, CoLA). Skuteczność zależy od trafności konsensusu między modelami. 🔮 Kierunki rozwoju Lepsze priory, np. z wiedzy eksperckiej lub cech nienadzorowanych. Rozszerzenie na zadania inne niż klasyfikacja. Integracja z frameworkami active learning/testing. Linki Na podstawie publikacji 📄 arXiv:2507.23771 PDF

Artykuł przedstawia RLVMR, innowacyjną metodę wzmocnionego uczenia (RL), która wprowadza weryfikowalne nagrody meta‑rozumowania wzmacniające zdolność działania na długich horyzontach czasowych. Agent generuje wewnętrzne sygnały wyjaśniające, które są oceniane pod względem weryfikowalności, co zwiększa odporność i jakość planowania :contentReference[oaicite:4]{index=4}. Wkład Formalizacja nagród meta‑rozumowania: agenci otrzymują dodatkowe sygnały nagród za weryfikowalność łańcuchów rozumowania. Protokół weryfikacji: pomocnicze ślady rozumowania są sprawdzalne i służą ocenie uzasadnień. Walidacja empiryczna na zadaniach RL z długim horyzontem – RLVMR przewyższa standardowe podejścia RL :contentReference[oaicite:5]{index=5}. Metoda Agent generuje łańcuch rozumowania $r = (r_1,\dots,r_T)$ wraz z akcjami $a_t$. Całkowita nagroda wynosi: $$ R_{\text{total}} = \sum_t R_{\text{env}}(a_t) + \lambda,R_{\text{meta}}(r), $$ gdzie $R_{\text{meta}}(r)$ jest duża tylko, jeśli łańcuch rozumowania przejdzie weryfikację; $\lambda$ reguluje wpływ meta‑rozumowania. ...

Zastanawiałeś się kiedyś, czy ten drogi słoik “miodu akacjowego” rzeczywiście pochodzi z akacji? Albo czy etykieta mówi prawdę o kraju pochodzenia? Nowa publikacja pokazuje, że uczenie maszynowe i analiza minerałów mogą to sprawdzić — bez żadnego mikroskopu. Skąd pomysł? Gdy pszczoły produkują miód, przemycają do niego śladowe ilości pierwiastków z roślin i gleby. Te mineralne odciski palców — jak wapń, magnez czy cynk — różnią się zależnie od środowiska. To jak chemiczny podpis, który pozwala odczytać pochodzenie miodu. ...

W erze danych grafowych – takich jak sieci społecznościowe, grafy powiązań biznesowych czy mapy wiedzy – coraz częściej pojawia się potrzeba ich publikacji w celach badawczych lub inżynierskich. Ale co jeśli struktura takiego grafu sama w sobie zawiera dane wrażliwe? Nawet bez ujawniania treści, sam fakt istnienia krawędzi (np. relacji między użytkownikami) może prowadzić do naruszenia prywatności. Tradycyjne podejścia do różnicowej prywatności (DP, ang. Differential Privacy) koncentrują się na ochronie danych podczas uczenia modeli. W tej publikacji autorzy idą o krok dalej — chronią prywatność podczas publikacji danych grafowych. Proponują eleganckie podejście oparte na Gaussian Differential Privacy (GDP), które pozwala na uczenie struktury grafu w sposób zapewniający gwarancje prywatności. ...

Czy można usprawnić pracę call center za pomocą sztucznej inteligencji? Artykuł „Optimising Call Centre Operations using Reinforcement Learning: Value Iteration versus Proximal Policy Optimisation” autorstwa Kwong Ho Li i Wathsala Karunarathne pokazuje, że tak — i to z dużym sukcesem. Autorzy badają dwa podejścia do uczenia ze wzmocnieniem (RL) w kontekście optymalizacji procesu kierowania połączeń: klasyczne Value Iteration (VI) i nowoczesne Proximal Policy Optimisation (PPO). Czym jest uczenie ze wzmocnieniem? Uczenie ze wzmocnieniem to dziedzina AI, w której agent podejmuje decyzje w środowisku, otrzymując nagrody za dobre działania. Celem jest maksymalizacja sumy nagród — w praktyce: optymalizacja decyzji. ...

W wielu codziennych sytuacjach—jak przewidywanie trajektorii samochodów na zatłoczonym skrzyżowaniu, koordynacja floty robotów dostawczych, czy symulacja ruchu pieszych—ważne jest nie tylko gdzie się coś znajduje, ale także jak jest obrócone lub skierowane. Tę informację opisuje geometria SE(2): pozycja w 2D oraz kierunek (heading). Tradycyjne modele typu Transformer, które uwzględniają inwariancję względem translacji i rotacji (SE(2)), muszą porównywać pozycję i orientację każdej pary obiektów. Dla $n$ obiektów daje to złożoność pamięciową $O(n^2)$ – co staje się niepraktyczne przy dużej liczbie agentów. ...