utworzone przez Redakcja | cze 16, 2026
Naukowcy rozwijają relacyjne strukturalne modele przyczynowe, które pozwalają AI rozumować o interwencjach i kontrfaktach oraz uogólniać wiedzę na nieznane kombinacje obiektów. Praca formalizuje warunki identyfikowalności zapytań przyczynowych i...
utworzone przez Redakcja | cze 10, 2026
Naukowcy opracowali geometryczny model dynamiczny opisujący, jak systemy AI dostarczające gotowych rozwiązań mogą hamować naturalne procesy eksploracji poznawczej u ludzi, stabilizując strategie zanim zdążą się w pełni rozwinąć.
utworzone przez Redakcja | cze 3, 2026
Badanie porównało modele LSTM i Transformer do przewidywania przepływu wody w zlewniach bez bezpośrednich pomiarów. LSTM okazał się skuteczniejszy od Transformera, a uwzględnienie danych z punktów poniżej zlewni dodatkowo poprawiło wyniki.
utworzone przez Redakcja | maj 29, 2026
Naukowcy zaproponowali nowe algorytmy BA-TDC i BA-TDRC, które poprawiają stabilność uczenia temporal-difference w ustawieniach off-policy poprzez zastąpienie macierzy pomocniczej macierzą Bellmana opartą na zachowaniu agenta.
utworzone przez Redakcja | maj 27, 2026
Instytut RAI zaprezentował nagranie przedstawiające robota uczącego się żonglowania, co stanowi przykład postępów w dziedzinie robotyki i uczenia maszynowego.
