AI

Czy zastanawialiście się kiedyś, dlaczego najnowsze modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-4 czy Claude 3 Opus, są tak ogromne? Mówimy o setkach miliardów, a nawet bilionach parametrów. To cyfrowe monstra wymagające ogromnych ilości energii i infrastruktur serwerowych rodem z centrum dowodzenia NASA. Przez ostatnie lata AI rozwijała się zgodnie z zasadą: “Większy znaczy lepszy.” Chcesz mądrzejszy model? Dodaj więcej warstw, więcej danych, więcej GPU. Ale — co jeśli to ślepa uliczka? ...

Wyobraź sobie, że masz w ręku armię pomocników – kilku różnych dużych modeli językowych (LLM) – każdy z nich może pomóc w rozwiązywaniu zadania: od prostych pytań po wieloetapowe rozumowanie. Tylko że każdy pomocnik „kosztuje”: czas, energię, a czasem też dolary z budżetu API. Czy da się to wszystko ułożyć taktownie – tak, by korzystać z najtańszego wystarczającego modelu, a w razie potrzeby „podbić” mocniejszy – i jednocześnie nie przekroczyć budżetu? ...

Wyobraź sobie: jesteś w samochodzie, za chwilę może lunąć deszcz, a Twoja aplikacja pogodowa nagle mówi „za 15 minut mocne opady” — tylko… nie ma radarów w regionie i system się myli. Brzmi znajomo? Właśnie temu problemowi przygląda się najnowsza praca naukowa Precipitation nowcasting of satellite data using physically conditioned neural networks (autorzy: Antônio Catão i in.). Dzięki niej mamy nie tylko model prognozowania opadów działający wyłącznie na danych satelitarnych, ale również model, który łączy uczenie głębokie z fizyką — czyli coś, co może działać tam, gdzie nie ma radarów. W skrócie: mniej „czarnej skrzynki”, więcej rozumienia – i lepsza prognoza tam, gdzie infrastruktura meteorologiczna jest ograniczona. ...

Wyobraź sobie, że trenujesz ogromny model językowy – taki, który potrzebuje tygodni na nauczenie się podstawowych rzeczy. Każdy krok treningu kosztuje mnóstwo czasu i energii. W takiej sytuacji nawet drobna poprawa wydajności to jak znalezienie sposobu na darmową kawę w pracy – niby mała rzecz, a cieszy. I tu pojawia się SNOO – Step-K Nesterov Outer Optimizer, czyli pomysł, że momentum Nesterova, znane od lat w świecie optymalizacji, można sprytnie zastosować „na zewnątrz” zwykłego treningu. Efekt? Modele uczą się szybciej i stabilniej, a obliczenia nie rosną drastycznie. ...

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). ...