Pamięć asocjacyjna umożliwia przechowywanie wzorców i odtwarzanie ich na podstawie niekompletnych lub zaszumionych danych. Zainspirowana tym, jak mózg przypomina sobie wspomnienia, pamięć asocjacyjna jest realizowana przez rekurencyjne sieci neuronowe, które z czasem zbieżają do zapisanych wzorców. Publikacja ‘Nowoczesne Metody w Pamięci Asocjacyjnej’ autorstwa Krotova i współautorów oferuje przystępny wstęp dla początkujących oraz rygorystyczne omówienie matematyczne dla ekspertów, łącząc klasyczne koncepcje z najnowszymi osiągnięciami w głębokim uczeniu. Klasyczne Sieci Hopfielda Wprowadzone w 1982 roku przez Johna Hopfielda, sieci Hopfielda wykorzystują binarne neurony $s_i ∈ [{-1,+1}]$ oraz symetryczne wagi $w_{ij}$. Energię sieci definiuje się jako ...

Wyobraź sobie, że rejestrujesz czas swojego porannego dojazdu, wykonując 50 pomiarów GPS. Uruchamiasz też symulator ruchu drogowego, generując 5 000 scenariuszy. Chcesz oszacować 95-ty percentyl czasu dojazdu — czas, którego nie przekroczysz w 95% dni. Korzystając tylko z 50 pomiarów, masz szeroki przedział ufności. Symulator może natomiast systematycznie zaniżać czas (nie uwzględnia korków czy zamknięć dróg). QuEst sprytnie łączy oba źródła: Oblicza 95-ty percentyl na danych rzeczywistych i na symulacjach. Odejmuje wynik symulatora obliczony na tych samych 50 symulacjach, znosząc przesunięcie. Miesza dwie estymaty wagą $\lambda$, dobraną tak, by zminimalizować wariancję. Daje to nieobciążony, precyzyjny wynik i węższy przedział ufności niż przy użyciu tylko jednego źródła. ...

Zadanie text-to-SQL polega na przekształceniu zapytań w języku naturalnym na zapytania SQL wykonywane na relacyjnej bazie danych. Choć nowoczesne modele językowe (LLM) znakomicie radzą sobie z wieloma zadaniami generatywnymi, generowanie poprawnych, złożonych zapytań SQL nadal stanowi wyzwanie. W artykule RetrySQL: text-to-SQL training with retry data for self-correcting query generation autorzy przedstawiają nowy paradygmat treningowy, który uczy model samodzielnej kontroli i korekty wygenerowanych kroków rozumowania. Idea RetrySQL Generowanie kroków rozumowania Dla każdego przykładu z zestawu BIRD tworzony jest ciąg kroków, które prowadzą do budowy zapytania SQL (np. $FROM$ → $WHERE$ → $GROUP\ BY$), generowany syntetycznie przy użyciu GPT-4o. ...

Diagnozowanie zaburzeń psychicznych takich jak autyzm, depresja czy schizofrenia to wyzwanie, które wykracza poza zwykłe zdjęcie mózgu. Dzięki resting-state fMRI (rs-fMRI) — czyli obserwacji aktywności mózgu w stanie spoczynku — wiemy, które obszary są aktywne jednocześnie. Na tej podstawie buduje się tzw. połączenia funkcjonalne (functional connectivity, FC). Wieloletnie badania wykorzystywały grafy i sieci neuronowe, ale skupiały się prawie wyłącznie na relacjach parzystych — czyli “czy obszar A i B współdziałają?”. A co z relacjami wyższego rzędu — np. między A, B i C równocześnie? ...

Uczenie przez wzmacnianie (RL) pozwala agentom uczyć się zachowań na podstawie sygnałów nagrody. Jednak w zadaniach wymagających rozumowania długiego łańcucha decyzji pojawiają się dwa główne wyzwania: Problem “near-miss” – jeden błąd na końcu rozumowania unieważnia cały ciąg kroków. Stagnacja eksploracji – agent zbyt długo powtarza znane ścieżki, nie odkrywając nowych strategii. Artykuł StepHint: Multi-level Stepwise Hints Enhance Reinforcement Learning to Reason prezentuje metodę pod nazwą StepHint, która dostarcza agentowi wielopoziomowe wskazówki krokowe, wspierając zarówno początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników. ...

Czy można przewidzieć, kiedy i gdzie ludzie wypożyczą elektryczną hulajnogę? Okazuje się, że tak – i to z bardzo dużą dokładnością. W nowej publikacji badacze pokazują, jak użycie zaawansowanych algorytmów, takich jak XGBoost, może zrewolucjonizować zarządzanie mikromobilnością w miastach. 🌍 Tło: Mikromobilność i problem popytu W wielu miastach świata bezdokowe hulajnogi elektryczne stały się codziennym środkiem transportu. Jednak dla operatorów pozostaje kluczowe pytanie: Gdzie i kiedy ludzie będą chcieli skorzystać z hulajnogi? ...

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: ...