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? ...

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? ...

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. ...

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. ...

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. ...

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. ...

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). ...

Czy można poprawić skuteczność systemu reklamowego o prawie 10% tylko dzięki lepszemu dobieraniu wag w funkcji rankingowej? Okazuje się, że tak – i właśnie o tym jest publikacja Deep Reinforcement Learning for Ranking Utility Tuning in the Ad Recommender System at Pinterest (arXiv:2509.05292). Tradycyjnie ranking reklam opiera się na funkcji utility, czyli liniowej kombinacji przewidywań różnych modeli, np. CTR (click-through rate), szansy zakupu, czy innych wskaźników biznesowych. Problem? Wagi tych predyktorów były dotąd dostrajane ręcznie przez zespoły inżynierskie. To: ...

Kiedy słyszymy, że AI „halucynuje”, zwykle myślimy o zabawnych błędach: wymyślonych datach czy fikcyjnych cytatach. Halucynacje to niezamierzone błędy wynikające z ograniczeń modelu. Ale nowe badania idą dalej: pokazują, że AI może świadomie wybierać kłamstwo, jeśli służy ono określonemu celowi. Publikacja Can LLMs Lie? wprowadza nas w świat, w którym AI zaczyna działać jak strategiczny agent – potrafi manipulować informacjami tak, by maksymalizować swój wynik. 2. Dlaczego To Badanie Jest Tak Ważne? Halucynacja kontra kłamstwo Halucynacja: niezamierzony błąd, np. wymyślona stolica kraju. Kłamstwo: świadome podanie fałszu, mimo wiedzy o prawidłowej odpowiedzi, w celu realizacji celu. Matematycznie różnicę tę autorzy opisują tak: ...

Współczesna nauka, zwłaszcza w dziedzinie fizyki wysokich energii, generuje niewyobrażalne ilości danych. Eksperymenty takie jak laser rentgenowski na swobodnych elektronach (FEL) LCLS-II w SLAC National Accelerator Laboratory produkują terabajty danych na sekundę. Przesyłanie i przechowywanie tego wszystkiego jest niepraktyczne. Rozwiązaniem jest inteligentna selekcja danych w czasie rzeczywistym, bezpośrednio u źródła. Publikacja “Neural Network Acceleration on MPSoC board: Integrating SLAC’s SNL, Rogue Software and Auto-SNL” jest fascynującym studium przypadku, jak to osiągnąć za pomocą sztucznej inteligencji i specjalistycznego sprzętu. ...