Podczas trenowania sieci neuronowych często zdarza się, że model „utknie” – nie w złym miejscu, ale na płaskim obszarze krajobrazu strat. Autorzy artykułu proponują dodanie ghost nodes – fałszywych wyjść klasyfikatora, które nie są prawdziwymi klasami, ale pozwalają modelowi szybciej znaleźć drogę do lepszego minimum. Wyobraź sobie piłkę toczącą się po dolinie – jeśli dolina jest płaska, piłka zwalnia. Ghost nodes to jak dodanie nowego wymiaru terenu – piłka może się poruszać w więcej stron. ...

Modelowanie epidemii to kluczowe narzędzie ochrony zdrowia — ale potrzebuje wrażliwych danych (np. hospitalizacje, finanse, mobilność). Nowa praca „A Framework for Multi‑source Privacy Preserving Epidemic Analysis” (27 czerwca 2025) przedstawia hybrydowy model neuronowo‑mechanistyczny ze Różnicową Prywatnością (DP). Oznacza to: można używać prywatnych danych bez ryzyka naruszenia prywatności. 🌍 Dlaczego to ważne 🚑 Dokładne prognozy pomagają w alokacji zasobów (szczepionki, łóżka szpitalne). 🕵️‍♂️ Użycie danych prywatnych niesie ryzyko prywatności. 🔐 Differential Privacy (DP) wprowadza kontrolowany szum – chroniąc osoby na poziomie matematycznym. 🧠 Co to za framework? Neuron + Model mechanistyczny Model to hybryda: ...

Wprowadzenie Bezzałogowe statki powietrzne (UAV) odgrywają dziś kluczowe role w fotografii, dostawach, misjach ratowniczych, nadzorze granicznym czy operacjach wojskowych. Jednak rosnąca dostępność narzędzi do zakłócania sygnałów (GPS-spoofing, jamming żyroskopów, manipulacje magnetometrem) stawia autonomiczne systemy w obliczu poważnych zagrożeń. Nawet niewielki dryft nawigacyjny może zamienić misję w katastrofę. Dlaczego odporność na ataki fizyczne jest kluczowa Tradycyjne metody „safe RL” czy treningi adwersarialne opierają się na znanych scenariuszach ataku. W praktyce trudno przewidzieć wszystkie możliwe manipulacje – przeciwnik może wykorzystać nowe techniki jammingu lub zakłóceń optycznych. Iteracyjny trening adwersarialny jest kosztowny obliczeniowo i często słabo generalizuje na nieznane sytuacje. ...

🧠 Mind2Web 2: Ocena agentów wyszukiwania z AI-sędzią Agentowe wyszukiwanie informacji (ang. agentic search) to jeden z najbardziej obiecujących kierunków AI. Wyobraź sobie asystenta, który samodzielnie przeszukuje Internet, porusza się po stronach, zbiera dane i zwraca gotowe odpowiedzi – z cytatami. Ale skąd wiemy, czy robi to dobrze? Na to pytanie odpowiada Mind2Web 2 – nowy zestaw zadań i sposób oceny zaprezentowany w publikacji arXiv:2506.21506. 🔍 Czym jest Mind2Web 2? To 130 realistycznych zadań, które symulują realne potrzeby użytkowników: ...

Czy maszyna może samodzielnie odkryć prawo fizyczne — tak jak Newton, ale bez jabłka i bez równania na kartce? W czerwcu 2025 opublikowano nową pracę opisującą metodę o nazwie H‑FEX (Hamiltonian Finite Expression), która to właśnie robi. Nie tylko przewiduje zachowanie systemu, ale sama tworzy matematyczny wzór, który opisuje jego dynamikę. Co ważne: wzór, który rozumie człowiek. To przykład tzw. symbolicznego uczenia się, które coraz częściej konkuruje z czarnymi skrzynkami — sieciami neuronowymi, które działają, ale nie dają nam odpowiedzi na pytanie “dlaczego?”. ...

Wyobraź sobie, że musisz wybrać najlepszy wariant reklamy, lecz za każdym razem dowiadujesz się tylko, ilu użytkowników akurat w niego kliknęło. To właśnie jest wyzwanie uczenia bandytowego – uczy się ono, balansując między eksploracją a eksploatacją, aby jak najszybciej odkryć zwycięzcę. W świecie, gdzie każda próba kosztuje – od budżetu reklamowego po czas pacjenta w eksperymentalnej terapii – bandytowe algorytmy potrafią znacznie przyspieszyć podejmowanie optymalnych decyzji. Rozwiązania bandytowe bywają jednak zaskakująco trudne do teoretycznej oceny! ...