54 artykuły z tym tagiem
Badanie arXiv pokazuje, że agenty prognostyczne AI nie zawsze powinny „rozumować” – wybór mechanizmu zależy od źródła danych i wymaga inteligentnego routingu.
Badanie na danych Upworthy pokazuje, że model LLM bez person lepiej przewiduje CTR niż panel syntetycznych person — persony wprowadzają szum, nie precyzję.
RBS-Attention rozwiązuje problem mean dilution i przyspiesza prefill w długim kontekście LLM nawet 20,65x na GPU H100, zachowując jakość modelu.
Badanie Epoch AI i Ipsos: udział Amerykanów używających AI codziennie wzrósł z 8 do 19 procent między marcem a sierpniem 2026 roku.
Claude z matematykami znalazł krzywą eliptyczną rangi co najmniej 31, bijąc rekord, który wcześniej rósł przez 18 lat pracy naukowców.
Politolog Naoki Egami z MIT bada wiarygodność metod badawczych i wpływ AI na nauki społeczne, łącząc statystykę z empirycznymi pytaniami politologii.
IBM Research pokazuje, że agent AI skuteczny średnio w 77% zadań może zawodzić przy powtórzeniu tego samego zadania – i jak ALTK-Evolve to naprawia.
ZGCM-1 to w pełni otwarty model 7B, który w matematyce i agentowym wyszukiwaniu dorównuje modelom dużo większym, jak Qwen3–235B-A22B.
OpenDiscoveryTrace to zbiór 558 trajektorii AI naukowców, który ujawnia różnice w błędach GPT-5.4, Claude Opus 4.6 i Gemini 3.1 Pro niewidoczne dla oceny wyników.
OpenAI ogłosiło rozwiązanie problemu Naviera-Stokesa, ale zarzuty o nieprzyznanie zasług matematykom rzucają cień na ten przełom w matematyce.
Nowe badanie NormReact pokazuje, że modele AI nadmiernie przewidują karę za naruszenia norm społecznych, zniekształcając obraz ludzkiej tolerancji.
OpenAI twierdzi, że AI rozwiązała problem Naviera-Stokesa, ale matematyk Buckmaster zarzuca firmie próbę przejęcia zasług za odkrycie.
