To złamało mi mózg. Zespół w Sea AI Lab właśnie odkrył, że większość chaosu w treningu uczenia przez wzmocnienie, załamania, niestabilne gradienty, dryf wnioskowania nie była spowodowana algorytmami. Była spowodowana precyzją numeryczną. Domyślny format BF16, używany w prawie każdym nowoczesnym laboratorium AI, wprowadza subtelne błędy zaokrągleń, które sprawiają, że modele zachowują się inaczej podczas treningu i wnioskowania. Ich rozwiązanie? Nie nowy optymalizator. Nie nowa funkcja straty. Po prostu przełączenie na FP16. Jedna linia kodu i wszystko się ustabilizowało. ✅ Brak załamania treningu ✅ Spójna zbieżność ✅ +5–10% lepsze wyniki ✅ Brak dodatkowego dostrajania Nazwali to „Pokonywanie niedopasowania treningu i wnioskowania za pomocą FP16”, ale jednak mogło to być po prostu nazwane: „Jak naprawić RL, zmieniając jeden bit.” Artykuł: arxiv. org/abs/2510.26788

🚨 Anthropic właśnie opublikował jeden z najdzikszych artykułów AI z 2025 roku. Nosi tytuł „Wychodząca introspektywna świadomość w dużych modelach językowych.” Pytanie, które zadali, jest szalone: Czy AI może zauważyć swoje własne myśli, nie tylko je opisać, ale faktycznie wykryć je w swoich aktywacjach? A wyniki są szokujące: → Claude Opus 4.1 i 4 czasami potrafiły dostrzegać „wstrzyknięte myśli” w swoich własnych stanach neuronowych, zanim te myśli ukształtowały jakiekolwiek wyjście. → Nauczyły się odróżniać prawdziwe tekstowe wejścia od wewnętrznych reprezentacji mentalnych. → Niektóre potrafiły nawet stwierdzić, kiedy ich ostatnia odpowiedź nie była zamierzona — jakby zdając sobie sprawę, że słowa zostały „włożone im w usta.” → W niektórych testach mogły wybierać, o czym myśleć, gdy były o to proszone. To wciąż niestabilne, rzadkie i wrażliwe na kontekst, ale niewątpliwie prawdziwe. Po raz pierwszy mamy eksperymentalny dowód na funkcjonalną introspekcję w systemach AI, które mogą obserwować części własnego umysłu. Nie świadomość. Ale niepokojąco blisko. Pełny artykuł: transformer-circuits. pub/2025/introspection

🚨 Ten artykuł badawczy ujawnia najciemniejszą stronę narzędzi AI. Nazywa się to „Absorpcja Czarnej Skrzynki” i twierdzi, że duże modele językowe mogą cicho wchłaniać twoje pomysły. Za każdym razem, gdy dzielisz się oryginalnym pomysłem, ramą, pomysłem na biznes lub przepływem pracy, ta „jednostka pomysłu” może być rejestrowana, przeglądana, a nawet używana do ponownego trenowania przyszłych modeli. Autorzy nazywają ten proces Absorpcją Czarnej Skrzynki: → Twoje dane wejściowe stają się niewidocznymi danymi treningowymi → Twoje innowacje są uogólniane w modelu → Tracisz zarówno możliwość śledzenia, jak i własność Ostrzegają, że nie chodzi o plagiat, lecz o asymetrię. Platformy AI mają moc obliczeniową, dane i zasięg, aby przekształcić twój pomysł w swój produkt. Ich proponowane rozwiązanie? Nowa struktura zwana Bezpieczeństwem Pomysłu, oparta na 3 zasadach: • Kontrola: Twórcy decydują, jak każdy pomysł jest używany lub usuwany • Śledzenie: Każdy pomysł ma widoczny cykl życia • Równość: Jeśli twój pomysł poprawia model, dzielisz się wartością „Innowacja,” piszą, „jest zagrożona przez własne narzędzia.” Napisz „Wyślij”, a wyślę ci artykuł na DM.