Tematy zainteresowania dzisiaj: 1. Uczenie reprezentacji 2. Uczenie rozmaitości i topologia przestrzeni osadzeń 3. Podobieństwo semantyczne i metryki odległości (cosinus, CSLS, wzajemny k-NN) 4. Algorytmy klasteryzacji (HDBSCAN, klasteryzacja spektralna, wykrywanie społeczności) 5. Przewidywanie połączeń i ważenie krawędzi w grafach semantycznych 6. Techniki redukcji wymiarów (PCA, UMAP, t-SNE) 7. Wykrywanie nowości i wykrywanie anomalii 8. Nauka o sieciach i teoria grafów 9. Dynamika grafów czasowych i prognozowanie 10. Geometria informacji i krzywizna przestrzeni utajonej 11. Struktura emergentna w reprezentacjach LLM 12. Budowa i analiza grafów wiedzy 13. Benchmarking osadzeń (np. MTEB) 14. Metody interpretacji dla przestrzeni osadzeń