Przejdź do treści głównej

Katedra Sztucznej Inteligencji · Politechnika Wrocławska

Sztuczna inteligencja — badana we Wrocławiu.

Badamy i rozwijamy metody AI do analizy języka, obrazu, sieci i danych biomedycznych oraz pracujemy nad systemami godnymi zaufania. Prowadzimy badania i dydaktykę na Politechnice Wrocławskiej.

Publikacje według lat

2256 publikacji od 1976 roku

149
Osoby
w katalogu katedry
2256
Publikacje
+62 w 2026 r.
25
Aktywne projekty
obecnie w realizacji
14
Grupy badawcze
centra i grupy tematyczne

Publikacje

2256+62 w tym roku

Artykuły konferencyjne i czasopismowe, preprinty i zbiory danych — synchronizowane codziennie z ORCID i OpenAlex.

Archiwum publikacji

Wybrane publikacje

  1. Hallucination Detection in LLMs Using Spectral Features of Attention Maps

    Jakub Binkowski, Denis P Janiak, Albert K Sawczyn, Tomasz Kajdanowicz et al.

    Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2025

  2. PLLuM-Align: Polish Preference Dataset for Large Language Model Alignment

    Julia A Moska, Dawid Motyka, Paweł T Walkowiak, Arkadiusz Janz et al.

    Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2025

  3. The Illusion of Progress: Re-evaluating Hallucination Detection in LLMs

    Denis P. Janiak, Jakub Binkowski, Albert K Sawczyn, Tomasz Kajdanowicz et al.

    Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2025

  4. Massively Multilingual Corpus of Sentiment Datasets and Multi-faceted Sentiment Classification Benchmark

    Łukasz M. Augustyniak, Szymon Woźniak, Marcin Gruza, Piotr Ł Gramacki et al.

    Neural Information Processing Systems Foundation, 2023

Ostatnio dodane

  1. Sociodemographic biases in educational counselling by large language models

    Tomasz Adamczyk, Wiktoria M Mieleszczenko-Kowszewicz, Beata Bajcar, Grzegorz Chodak et al.

    Springer Nature Switzerland AG, 2027

  2. How annotation trains annotators: competence development in social influence recognition

    Maciej M. Markiewicz, Beata Bajcar, Wiktoria M Mieleszczenko-Kowszewicz, Aleksander P Szczęsny et al.

    Springer Nature Switzerland AG, 2027

  3. Image-based EEG representations for convolutional neural networks: a task-dependent analysis

    Aleksandra D Kawala-Sterniuk, Izabela Rejer

    Springer Nature Switzerland AG, 2027

Ludzie

149osób

Poznaj osoby prowadzące badania, kształcące studentów i rozwijające projekty naukowe w katedrze.

Pełny katalog

Studia

Studiuj sztuczną inteligencję we Wrocławiu.

Studia inżynierskie i magisterskie, które łączą podstawy informatyki i matematyki z projektami, badaniami i współpracą z przemysłem.