Research

Co by było, gdyby AI mogło nie tylko odpowiadać na pytania, ale aktywnie planować badania naukowe? Nie chodzi o generowanie tekstu — chodzi o tworzenie spójnych, nowatorskich planów eksperymentów, które eksperci oceniają jako lepsze od tych pisanych przez ludzi. Brzmi jak science fiction? Naukowcy z Meta AI i partnerów właśnie to osiągnęli. Problem: Jak ocenić kreatywność naukową? Trenowanie modeli do zadań “zamkniętych” (matematyka, kodowanie) jest stosunkowo proste — odpowiedź jest poprawna lub nie. Ale jak ocenić plan badawczy? ...

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? ...

W erze dominacji modeli jezykowych i uczenia maszynowego, nieprzerwanie rośnie znaczenie danych strukturalnych: sieci społecznych, powiązań biologicznych, relacji biznesowych. Dane te przedstawia się w formie grafów, które często nie są jednorodne: zawierają węzły różnych typów (np. ludzie, produkty, firmy) oraz różne typy relacji (np. “zakupił”, “polecił”, “pracuje w”). Przetwarzanie takich heterogenicznych grafów wymaga specjalistycznych metod. Czym są grafy heterogeniczne? Graf heterogeniczny (ang. heterogeneous graph) to struktura, w której: występuje wiele typów węzłów i krawędzi, każdy typ może mieć inne cechy i pełnić inną rolę, relacje są semantycznie złożone (np. “oglądał”, “recenzował”, “produkował”). To odzwierciedlenie wielu realnych systemów: sieci finansowych, portali społecznościowych czy wiedzy encyklopedycznej (jak Wikipedia). ...