Sentient Labs capacita a IA: Código aberto busca de inferência reformulando a inteligência confiável

A Sentient Labs, liderada pelo Founders Fund de Peter Thiel, recentemente lançou uma nova estrutura de pesquisa em AI de código aberto — Open Deep Search (ODS), com uma rodada de financiamento semente que alcançou 85 milhões de dólares. Esta estrutura visa fornecer capacidades de pesquisa, raciocínio e verificação para a AI, aliviando assim o problema de alucinações em AI.

O que é a ilusão de IA?

AI alucinação (AI Hallucination) refere-se à geração de informações que parecem razoáveis, mas que na verdade estão erradas, por parte de modelos de IA. Por exemplo:

Inventar trabalhos ou citações inexistentes

Confundir fatos, relações de causa e efeito ou linhas do tempo

Montar conclusões que parecem credíveis, mas que na verdade estão erradas.

A causa fundamental desse fenômeno reside no fato de que os modelos de IA atuais dependem principalmente do reconhecimento de padrões nos dados de treinamento, em vez de realmente entender e verificar a veracidade das informações.

ODS: Assistente de verificação de fatos da IA

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ODS é um sistema de proxy de busca de código aberto que permite a colaboração entre várias ferramentas, destinado a fornecer capacidades de busca, raciocínio e verificação para modelos de IA. Seus componentes principais incluem:

Código aberto Search Tool(OST)

OST é capaz de entender a intenção do usuário, gerar inteligentemente palavras-chave de busca, capturar informações relevantes da internet e realizar reordenação semântica, filtragem e agregação, melhorando assim a qualidade e relevância dos resultados de busca.

Agente de Raciocínio Aberto (ORA)

ORA simula o processo de raciocínio de múltiplos passos humano, sendo capaz de realizar consultas secundárias de forma proativa quando a informação é insuficiente, chamando várias ferramentas ou plugins externos, e até mesmo gerando e executando código Python para resolver necessidades lógicas ou de cálculo complexas.

As Vantagens do ODS

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Interpretabilidade: Cada passo da ODS é visível, permitindo que os usuários retrocedam na cadeia de raciocínio da IA e nas fontes de informação, aumentando assim a transparência e a confiabilidade do sistema.

Personalização: ODS suporta a integração de qualquer grande modelo de linguagem e ferramentas ou plugins externos, permitindo que os usuários personalizem livremente as regras de inferência de acordo com suas necessidades, atendendo a diferentes cenários de aplicação.

Reduzir informações erradas: através da comparação cruzada de várias fontes de informação, realizar ativamente uma segunda consulta, evitando chegar a conclusões erradas apenas com base em correspondência de palavras-chave, ODS pode efetivamente reduzir a disseminação de informações erradas, informações falsas e informações enganosas.

Exemplo de aplicação real

Área médica: os modelos de IA podem gerar diagnósticos incorretos, levando a consequências graves. Ao integrar ODS, os sistemas de IA médica podem pesquisar automaticamente as pesquisas médicas mais recentes e diretrizes autorizadas antes de gerar sugestões de diagnóstico, verificando a precisão das informações, aumentando assim a confiabilidade do diagnóstico.

Setor financeiro: Modelos de IA podem fazer recomendações de investimento com base em dados desatualizados ou incorretos. ODS pode ajudar os sistemas de IA financeira a obter em tempo real os dados de mercado mais recentes e relatórios de análise, realizando múltiplas validações para garantir a precisão e a atualidade das recomendações de investimento.

Resumo

O lançamento do ODS marca um grande avanço na tecnologia de busca AI de Código aberto. Ele não só aumenta a transparência e o controle dos sistemas de IA, mas também fornece aos desenvolvedores ferramentas poderosas para construir aplicações de IA mais confiáveis e dignas de confiança. À medida que o ODS continua a evoluir, temos razões para acreditar que a IA de Código aberto desempenhará um papel ainda mais importante no futuro do ecossistema tecnológico.

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