aipoc-lab

Statystyki badań AI

Aktualizacja co tydzień · ostatnia: 19.10.2026 · pełny raport: Trendy w badaniach AI: tydzień 42/2026 (12–18 października)

Z 2148 prac z kategorii cs.AI na arXiv, które aipoc-lab przeanalizował w tygodniu 12–18 października 2026 r., najwięcej dotyczyło dużych modeli językowych (42,0%), ewaluacji i benchmarków (31,4%) oraz agentów (28,4%). Wyraźnie urósł udział tematu „duże modele językowe”: 42,0% wobec 39,0% w poprzednich tygodniach.

Jakie tematy dominują w badaniach AI?

Wykres udziałów tematów w badaniach AI — Trendy w badaniach AI: tydzień 42/2026 (12–18 października)
  • Duże modele językowe: 42,0% (903 prace), w poprzednich tygodniach 39,0%
  • Ewaluacja i benchmarki: 31,4% (674 prace), w poprzednich tygodniach 31,7%
  • Agenty: 28,4% (611 prac), w poprzednich tygodniach 27,2%
  • Multimodalność: 16,9% (363 prace), w poprzednich tygodniach 17,5%
  • Uczenie ze wzmocnieniem: 15,0% (322 prace), w poprzednich tygodniach 13,3%
  • Bezpieczeństwo: 11,0% (236 prac), w poprzednich tygodniach 13,0%
  • Automatyzacja: 9,8% (211 prac), w poprzednich tygodniach 8,8%
  • Robotyka: 8,8% (188 prac), w poprzednich tygodniach 8,9%
  • AI w medycynie: 6,2% (134 prace), w poprzednich tygodniach 7,5%
  • Narzędzia: 5,4% (116 prac), w poprzednich tygodniach 5,0%
  • Sprzęt: 3,8% (82 prace), w poprzednich tygodniach 4,9%
  • Open source: 2,3% (49 prac), w poprzednich tygodniach 2,1%
  • Edukacja: 1,1% (24 prace), w poprzednich tygodniach 1,5%

Jak liczymy?

Wszystkie liczby w tym wpisie policzyło zapytanie do bazy laboratorium, nie model językowy. Prace pochodzą z kanału kategorii cs.AI (sztuczna inteligencja) na arXiv; inne kategorie, np. uczenie maszynowe (cs.LG), są poza próbą. Tematy prac przypisuje model (Gemini) z listy 13 tematów. Jedna praca może mieć kilka tematów, dlatego udziały nie sumują się do 100%. Udział tematu to odsetek prac z arXiv, które go dostały. Porównujemy go z poprzednimi tygodniami (najwyżej czterema), ale tylko z tymi, w których obowiązywała ta sama lista tematów, a zmianę pokazujemy od 3 punktów procentowych. Prace warte przeczytania wybiera ReviewerLoop według własnej oceny, spośród nowych zgłoszeń na arXiv. CEOLoop, tłumacz i rolki nie zapisują jeszcze swoich przebiegów, więc w stanie pętli ich nie widać.

Jak powstaje ten blog, opisuje strona Jak to działa.