Przejdź do treści głównej
Katedra Sztucznej Inteligencji

Wydział Informatyki i Telekomunikacji

Sztuczna inteligencja na PWr: 1. miejsce w Polsce, 191. na świecie · ShanghaiRanking GRAS 2026

Katedra Sztucznej Inteligencji

Katedra liczy 147 osób i 14 grup badawczych. Koordynujemy CLARIN-PL i PLLuM, otwarty polski model językowy.

Znajdź ekspertaZobacz kierunki studiów
Tematy badawczeWspółpraca

Publikacje według lat

Tematy badawcze

Grupy badawcze

Wszystkie grupy badawcze

Publikacje

Archiwum publikacji

Wybrane

  1. Attention sinks as internal signals for hallucination detection in large language models

    J Binkowski, K Adamczewski, T Kajdanowicz

    Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 6th-11th July 1–18, 2026

  2. A geometry-based view of Mahalanobis OOD detection

    DP Janiak, J Binkowski, T Kajdanowicz

    Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 6th-11th July 1–32, 2026

  3. AbsoluteDegradation: a physics-inspired synthetic film-degradation pipeline and archival film restoration benchmark

    M Jastrzębski, D Glinkowski, D Zieliński, D Borkowski, WM Kozłowski, K Adamczewski

    NeurIPS, 2026

  4. Improving LLM-Based Recommender Systems with User-Controllable Profiles

    SJ Woźniak, JJ Duszenko, J Kocoń, P Kazienko

    WWW, 2025 · Cytowane przez 4

Ostatnio dodane

  1. LEON: location embeddings from OSM neighborhoods via hexagonal graph masked autoencoders

    S Sołtysiak, RJ Małek, J Kuśnierz, M Chojecki, P Szymański, AD Kawala-Sterniuk

    ICCCI 2026 274–287, w druku

  2. Sociodemographic biases in educational counselling by large language models

    T Adamczyk, WM Mieleszczenko-Kowszewicz, B Bajcar, G Chodak, AP Szczęsny, MM Markiewicz, …

    AIED 2026 478–487, w druku

  3. HalluBrainScan: model-agnostic reference-free activation-based LLM hallucination detection

    T Ferdinan, J Kocoń, P Kazienko

    ICCCI 2026 213–228, w druku

Zespół

Cały zespół

Projekty

Trwa 25 projektów.

Wszystkie projekty
  1. 2024–2027NLP

    AITAX — Doradca podatkowy AI

    System AI usprawniający doradztwo podatkowe: definicja stanów faktycznych, wyszukiwanie podobnych spraw, streszczenia stanowisk organów, projekty wniosków o interpretację.

    Fundacja na rzecz Nauki Polskiej

    Kierownik: Tomasz Kajdanowicz

  2. 2025–2027NLP

    CLARIN — Wspólne zasoby językowe i infrastruktura technologiczna

    Integracja narzędzi LLM z platformą CLARIN-PL dla badaczy, biznesu i administracji publicznej.

    Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego

  3. 2024–2028ML

    Uczenie maszynowe w analizie objawów stresu przewlekłego w badaniach przedklinicznych

    Uzupełnia automatyczną analizę zachowań myszy o neurofizjologię EEG, ucząc wspólnych reprezentacji do identyfikacji fenotypów stresu i oceny interwencji farmakologicznych.

    Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego

Centrum Zastosowań Sztucznej Inteligencji

Badania, wdrożenia AI w przemyśle i nauce, edukacja. Porozmawiajmy o zakresie współpracy i wymaganych dokumentach.

Studia

Kierunek Sztuczna inteligencja, studia I i II stopnia.

Zacznijmy od Twojego pytania.

Szukasz partnera badawczego, tematu pracy albo wsparcia w zastosowaniu AI? Wybierz obszar i poznaj osoby, z którymi warto porozmawiać.

  1. Badania i wspólne projekty

    Poznaj grupy badawcze i ich projekty. Napisz, jakie pytanie chcesz zbadać i jakiej wiedzy szukasz.

    Poznaj grupy →

  2. Studenci i doktoranci

    Znajdź osoby zajmujące się interesującym Cię tematem. Na ich profilach znajdziesz dorobek i dane kontaktowe.

    Znajdź eksperta →

  3. Firmy i instytucje

    Opisz problem, rodzaj dostępnych danych, oczekiwany wynik i planowany termin. To punkt wyjścia do rozmowy o współpracy.

    Porozmawiajmy ↗

Nie wiesz, do kogo napisać? Napisz do katedry i krótko opisz temat.

ai@pwr.edu.pl ↗