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. ...

Rak skóry to jeden z najczęściej występujących nowotworów – wczesne wykrycie znacznie poprawia rokowania. Niestety, wiele osób nie ma dostępu do dermatologa ani zaawansowanych narzędzi diagnostycznych. Ta praca rozwiązuje ten problem, przenosząc AI do tanich urządzeń ubieralnych. Co zrobili autorzy? Wykorzystali MobileNetV2: To mała sieć neuronowa zoptymalizowana pod urządzenia mobilne. Dzięki transfer learning nauczono ją rozróżniać zmiany skórne: rak skóry vs inne. Zmniejszyli i zoptymalizowali model: Za pomocą NVIDIA TensorRT skompresowano MobileNetV2 dla platformy Jetson Orin Nano – zmniejszono rozmiar modelu do ~41% oryginału, przyspieszono działanie i znacznie zredukowano zużycie energii, szczególnie w precyzji INT8 (spadek nawet o 93%). ...

W ostatnich latach duże modele wizualno‑językowe (Large Vision‑Language Models, LVLM) potrafią łączyć rozumienie obrazów i tekstu, ale mają trudności z długimi, wieloetapowymi wnioskowaniami. Artykuł „SOPHIA: Semi‑Off‑Policy Reinforcement Learning for Slow‑Thinking in LVLMs” przedstawia nową metodę, która znacząco poprawia ich zdolność do tzw. wolnomyślenia (slow‑thinking reasoning). Czym jest wolnomyślenie? Wolnomyślenie to długi, przejrzysty proces rozumowania, w którym model krok po kroku analizuje każdy fragment problemu. W przeciwieństwie do szybkich, intuicyjnych podpowiedzi, slow‑thinking: ...

Mega-konstelacje satelitów—setki lub tysiące małych satelitów współpracujących w sieć—rewolucjonizują globalną łączność. Jednak zarządzanie takimi systemami to wyzwanie: ruchome węzły, ograniczona moc obliczeniowa oraz potrzeba minimalizacji opóźnień. Projekt ConstellAI, wspierany przez Europejską Agencję Kosmiczną, bada zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) do: Trasowania danych: wybierania najszybszej i najbardziej niezawodnej trasy przesyłu. Przydziału zasobów: dynamicznego rozdziału pasma, mocy nadawczej i slotów czasowych. Trasowanie danych za pomocą uczenia ze wzmocnieniem Klasyczne algorytmy trasowania (np. najkrótsza ścieżka) nie uwzględniają przeciążeń (kolejek) w węzłach. ConstellAI wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem, gdzie agent uczy się na podstawie doświadczeń: testuje różne trasy, obserwuje opóźnienia i stopniowo znajduje najlepsze drogi. ...

W codziennych decyzjach – od inwestycji finansowych po planowanie tras autonomicznego pojazdu –nie liczy się tylko średni wynik, lecz także kwestia ryzyka. Jedną z popularnych miar ryzyka jest Conditional Value at Risk, czyli CVaR, definiowane (dla poziomu ufności $\alpha\in(0,1)$) jako: $$ CVaR_\alpha(X) =\inf_{\xi}{\xi + \tfrac{1}{1-\alpha},E[(X-\xi)_+]}. $$ W pracy Godbout i Durand (2025) autorzy przyglądają się, jak tę miarę ryzyka efektywnie oszacować w modelach decyzyjnych nazywanych Procesami Decyzyjnymi Markowa (MDP). Ich wnioski pokazują, że najbardziej rozpowszechnione podejście – dekompozycja dualna – ma fundamentalne ograniczenia. ...

W artykule “PinFM: Foundation Model for User Activity Sequences at a Billion‑scale Visual Discovery Platform” autorzy przedstawiają $>$20mld‑parametrowy transformator trenowany na sekwencjach działań użytkowników platformy Pinterest. Celem jest stworzenie uniwersalnego modelu sekwencji, który może zostać wykorzystany w różnych zadaniach rekomendacyjnych, takich jak ranking treści, podobne piny czy personalizowane kanały. Kontekst i motywacja Systemy rekomendacyjne w serwisach społecznościowych tradycyjnie opierają się na modelach specjalizowanych do konkretnych zadań. Rosnąca liczba danych i różnorodność sygnałów użytkownika wymaga jednak podejścia uogólnionego, opartego na pre‑trainingu i fine‑tuningu. PinFM powstał, aby: ...