Reinforcement Learning

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: ...

Jesteśmy w środku gorączki złota AI, a firmy inwestują miliardy w budowę coraz bardziej inteligentnych modeli. Ostatnim, kluczowym krokiem w tym procesie jest często Uczenie przez Wzmacnianie (RL), czyli „szkoła wyższa”, w której agent AI uczy się mistrzowskiego wykonywania złożonych zadań metodą prób i błędów. Jednak ten proces trenowania na skalę przemysłową nękany jest przez dwa paraliżujące problemy: druzgocącą nieefektywność i irytującą złożoność. To tak, jakby próbować prowadzić nowoczesną fabrykę, w której połowa maszyn jest zawsze bezczynna, a każdy nowy produkt wymaga całkowitej rekonfiguracji linii montażowej. ...

W erze, w której Duże Modele Językowe (LLM), takie jak GPT-4 czy Llama, zdają się rozumieć świat, wciąż istnieje fundamentalne wyzwanie: jak skutecznie i efektywnie je uczyć? Standardową metodą jest Dostrajanie Nadzorowane (Supervised Fine-Tuning, SFT), które polega na “dokarmianiu” modelu tysiącami przykładów poprawnych odpowiedzi. Jednak, jak wskazuje przełomowa publikacja “On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification” (arXiv:2508.05629), SFT ma ukrytą wadę, która ogranicza jego prawdziwy potencjał. ...

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 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: ...