5 zaskakujących prawd o promptach, które zmienią sposób, w jaki rozmawiasz z AI

Dodaj komentarz

Interakcja z AI za pomocą promptów – czyli tekstowych poleceń – wydaje się prosta, ale kryje w sobie wiele niespodzianek. W ostatnich latach (2023–2025) badacze intensywnie analizowali, jak forma i styl naszych zapytań wpływają na odpowiedzi dużych modeli językowych (LLM). Okazuje się, że pewne obiegowe przekonania o „sztuce zadawania pytań” wymagają korekty. Poniżej przedstawiam pięć zaskakujących, opartych na najnowszych badaniach prawd o promptach. Te odkrycia nadadzą konwersacjom z AI bardziej naukowy sznyt – i być może zmienią Twój sposób formułowania poleceń.

Czytaj dalej →

Ujarzmić długi kontekst w LLM: 3 problemy, 1 spójny zestaw strategii

Dodaj komentarz

W praktycznych systemach z LLM (QA, analityka, asystenci, agentowe RAG) trzy zjawiska regularnie psują jakość: (1) Lost in the Middle — spadek trafności, gdy klucz leży w środku długiego promptu; (2) Prompty zaburzające/rozpraszające — kilka „kuszących” zdań psuje rozumowanie; (3) Wielkie konteksty → spadek wydajności — mimo deklarowanych okien 32k+, wyniki i stabilność spadają. Poniżej: skąd to się bierze, co działa „od zaraz”, co warto wdrożyć w modelu/pipeline’ie oraz jak to rzetelnie mierzyć.

TL;DR dla niecierpliwych

  • Zamiast pchać wszystko do promptu: odzysk → reranking krzyżowy → kompresja → ekstremalne ułożenie (najważniejsze na początku i końcu).
  • Rozpraszanie ograniczysz prostą instrukcją + formatem odpowiedzi, few-shotem z „hałasem”, self-consistency, oraz gatingiem/abstencją (NO-RESPONSE) na poziomie pasażu.
  • Długi kontekst stabilizuj: skalowaniem pozycji (LongRoPE/YaRN), reżimem treningowym pod długie sekwencje (ProLong), adaptacją w czasie testu (LIFT), streaming attention z sink-tokenami i/lub pamięcią zewnętrzną.
  • Mierz mądrze: nie tylko „needle-in-haystack”. Używaj RULER/ONERULER (także wielojęzycznie), testów z wieloma igłami oraz zadań realnych z cytowaniem źródeł.

Czytaj dalej →

Rewolucja w Probówce: Jak Agenci AI Zmieniają Oblicze Badań Naukowych

Dodaj komentarz

Od Analizy Danych do Partnerstwa w Odkryciach: Sztuczna inteligencja w świecie nauki przechodzi fundamentalną transformację. Przez lata była postrzegana głównie jako narzędzie do analizy ogromnych zbiorów danych. Dziś widzimy ewolucję od pasywnego analityka do aktywnego partnera w badaniach — systemy AI potrafią formułować hipotezy, projektować eksperymenty i interpretować wyniki (zawsze pod ludzkim nadzorem). Trend ten dobrze dokumentują przeglądy z 2025 r., m.in. Stanford AI Index 2025 oraz State of AI Report 2025.

Czytaj dalej →

5 zaskakujących prawd o rewolucji AI warte poznania

Dodaj komentarz

Żyjemy w czasach, w których zmiany technologiczne następują szybciej niż kiedykolwiek. To poczucie przyspieszenia nie jest tylko subiektywnym wrażeniem – to mierzalna rzeczywistość. Już w 1999 roku Vint Cerf, jeden z ojców internetu, zauważył, że rok w branży internetowej przypomina siedem „psich lat”. To porównanie, kiedyś trafnie oddające tempo innowacji, dziś wydaje się niewystarczające w kontekście sztucznej inteligencji. Tempo, w jakim AI przekształca nasz świat, jest bezprecedensowe – szybsze niż w poprzednich falach technologii, w tym w erze internetu. Ilość danych i analiz na ten temat jest przytłaczająca, a narracja medialna często oscyluje między utopijną ekscytacją a dystopijnym lękiem. Jednak pod powierzchnią tych nagłówków kryją się twarde dane, które malują znacznie bardziej złożony i fascynujący obraz.

W tym artykule przedstawię pięć najbardziej zaskakujących i kontrintuicyjnych wniosków płynących z najnowszych analiz. Pomogą one zrozumieć prawdziwą naturę rewolucji AI – jej bezprecedensową prędkość, paradoksalną ekonomię, geopolityczne napięcia, wpływ na świat fizyczny i fundamentalną zmianę na rynku pracy. To prawdy, które warto poznać, aby świadomie nawigować w nadchodzącej erze.

Czytaj dalej →

Anatomia Recenzji Naukowej: Jak Przetrwać Sąd Ostateczny w Informatyce i Naukach Medycznych

Dodaj komentarz

Wysyłasz manuskrypt i zaczyna się cisza. Miesiące pracy, setki poprawek i jeden klik: „Submit”. A potem czekanie na werdykt od enigmatycznych postaci – Recenzenta 1, Recenzenta 2… To jeden z najbardziej stresujących momentów w życiu naukowca. Ale co tak naprawdę dzieje się po drugiej stronie? Proces recenzji (peer review) to fundament nauki – system kontroli jakości mający zapewnić, że publikowane prace są ważne, oryginalne i rzetelne (Sense about Science).

Czytaj dalej →

Anatomia procesu badawczego: Praktyczny framework dla rzetelnej nauki

Dodaj komentarz

Po wielu latach spędzonych na badaniach, proces naukowy – od idei po publikację – staje się drugą naturą. Jednak ta intuicja, choć bezcenna, zasługuje na ustrukturyzowanie. Chęć opisania tego warsztatu wynika nie tylko z potrzeby lepszego zrozumienia własnej pracy, ale także z chęci stworzenia mapy, która może pomóc innym nawigować po tym złożonym terenie.

Jedną z inspiracji była humorystyczna, ale trafna lista z książki Jorge Chama i Daniela Whitesona, „Nie mamy pojęcia. Przewodnik po nieznanym wszechświecie”:

  1. Uporządkuj to, co wiesz
  2. Szukaj prawidłowości
  3. Zadawaj pytania
  4. Kup tweedową marynarkę z łatami na łokciach

Praca naukowa to jednak przede wszystkim sztuka zadawania właściwych pytań. Nie chodzi o to, by „pobić baseline”, ale by zrozumieć zjawisko. Pytanie „dlaczego?” jest kompasem badacza. Zrozumienie z kolei często oznacza umiejętność zrekonstruowania mechanizmu (np. poprzez implementację kodu lub formalny dowód), choć w częściach matematyki wystarczy pełna, sprawdzalna argumentacja.

Zauważyłem, że niezależnie od tego, czy piszę pracę empiryczną z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP), czy systematyczny przegląd z meta‑analizą, pod powierzchnią kryje się wspólny szkielet. Efektem tych obserwacji jest poniższy roboczy framework, który próbuje ten szkielet zwizualizować.

Czytaj dalej →

Unveiling Dual Quality in Product Reviews: An NLP-Based Approach

Dodaj komentarz

Consumers often face inconsistent product quality, particularly when identical products vary between markets, a situation known as the dual quality problem. To identify and address this issue, automated techniques are needed. This paper explores how natural language processing (NLP) can aid in detecting such discrepancies and presents the full process of developing a solution. First, we describe in detail the creation of a new Polish-language dataset with 1,957 reviews, 540 highlighting dual quality issues. We then discuss experiments with various approaches like SetFit with sentence-transformers, transformer-based encoders, and LLMs, including error analysis and robustness verification. Additionally, we evaluate multilingual transfer using a subset of opinions in English, French, and German. The paper concludes with insights on deployment and practical applications.

Czytelnik może znaleźć więcej informacji w wersji angielskiej wpisu lub bezpośrednio w artykule.

The Outcomes and Publication Standards of Research Descriptions in Document Classification: A Systematic Review

Dodaj komentarz

Document classification, a critical area of research, employs machine and deep learning methods to solve real-world problems. This study attempts to highlight the qualitative and quantitative outcomes of the literature review from a broad range of scopes, including machine and deep learning methods, as well as solutions based on nature, biological, or quantum physics-inspired methods. A rigorous synthesis was conducted using a systematic literature review of 102 papers published between 2003 and 2023. The 20 Newsgroups (bydate version) were used as a reference point of benchmarks to ensure fair comparisons of methods. Qualitative analysis revealed that recent studies utilize Graph Neural Networks (GNNs) combined with models based on the transformer architecture and propose end-to-end solutions. Quantitative analysis demonstrated state-of-the-art results, with accuracy, micro and macro F1-scores of 90.38%, 88.28%, and 89.38%, respectively. However, the reproducibility of many studies may need to be revised for the scientific community. The resulting overview covers a wide range of document classification methods and can contribute to a better understanding of this field. Additionally, the systematic review approach reduces systematic error, making it useful for researchers in the document classification community.

Czytelnik może znaleźć więcej informacji w wersji angielskiej wpisu lub bezpośrednio w artykule.

Leveraging spiking neural networks for topic modeling

Dodaj komentarz

This article investigates the application of spiking neural networks (SNNs) to the problem of topic modeling (TM): the identification of significant groups of words that represent human-understandable topics in large sets of documents. Our research is based on the hypothesis that an SNN that implements the Hebbian learning paradigm is capable of becoming specialized in the detection of statistically significant word patterns in the presence of adequately tailored sequential input. To support this hypothesis, we propose a novel spiking topic model (STM) that transforms text into a sequence of spikes and uses that sequence to train single-layer SNNs. In STM, each SNN neuron represents one topic, and each of the neuron’s weights corresponds to one word. STM synaptic connections are modified according to spike-timing-dependent plasticity; after training, the neurons’ strongest weights are interpreted as the words that represent topics. We compare the performance of STM with four other TM methods Latent Dirichlet Allocation (LDA), Biterm Topic Model (BTM), Embedding Topic Model (ETM) and BERTopic on three datasets: 20Newsgroups, BBC news, and AG news. The results demonstrate that STM can discover high-quality topics and successfully compete with comparative classical methods. This sheds new light on the possibility of the adaptation of SNN models in unsupervised natural language processing.

Czytelnik może znaleźć więcej informacji w wersji angielskiej wpisu lub bezpośrednio w artykule.

Biologically Plausible Learning of Text Representation with Spiking Neural Networks

Dodaj komentarz

This study proposes a novel biologically plausible mechanism for generating low-dimensional spike-based text representation. First, we demonstrate how to transform documents into series of spikes (spike trains) which are subsequently used as input in the training process of a spiking neural network (SNN). The network is composed of biologically plausible elements, and trained according to the unsupervised Hebbian learning rule, Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). After training, the SNN can be used to generate low-dimensional spike-based text representation suitable for text/document classification. Empirical results demonstrate that the generated text representation may be effectively used in text classification leading to an accuracy of 80.19% on the bydate version of the 20 newsgroups data set, which is a leading result amongst approaches that rely on low-dimensional text representations.

Czytelnik może znaleźć więcej informacji w wersji angielskiej wpisu lub bezpośrednio w artykule.