Peter Thiel'in Founders Fund'ı tarafından liderlik edilen ve 85 milyon dolara kadar olan tohum aşaması finansmanı ile Sentient Labs, yakın zamanda yeni bir Açık Kaynak AI arama çerçevesi olan Open Deep Search (ODS)'yi tanıttı. Bu çerçeve, AI'ya arama, akıl yürütme ve doğrulama yetenekleri sağlamak için tasarlandı ve böylece AI yanılsama sorununu hafifletmeyi amaçlıyor.
AI yanılsaması nedir?
AI Halüsinasyonu, AI modellerinin mantıklı gibi görünen ancak aslında yanlış olan bilgileri üretmesini ifade eder. Örneğin:
var olmayan makaleler veya alıntılar uydurmak
Gerçekleri, neden-sonuç ilişkilerini veya zaman çizelgelerini karıştırmak
Görünüşte güvenilir ama aslında yanlış olan sonuçlar türetmek
Bu fenomenin temel nedeni, mevcut AI modellerinin esasen eğitim verilerindeki kalıp tanımaya dayanması ve bilgilerin gerçekliğini gerçekten anlama ve doğrulama yerine geçmesidir.
ODS: AI'nın Gerçeklik Kontrolü Asistanı
ODS, AI modeline arama, akıl yürütme ve doğrulama yetenekleri sağlamak amacıyla geliştirilmiş, çoklu araç işbirliğine dayalı bir Açık Kaynak arama proxy sistemidir. Temel bileşenleri şunlardır:
Açık Kaynak Arama Aracı（OST）
OST, kullanıcı niyetini anlayabilen, akıllı bir şekilde arama terimleri üretebilen, internetten etkili bilgileri derinlemesine çekebilen ve böylece arama sonuçlarının kalitesini ve alaka düzeyini artırmak için anlam yeniden sıralama, filtreleme ve birleştirme yapabilen bir sistemdir.
Açık Kaynak Akıl Yürütme Ajanı (ORA)
ORA, insan benzeri çok adımlı akıl yürütme sürecini simüle eder ve yetersiz bilgi olduğunda proaktif olarak ikincil sorgular yapabilir, çeşitli dış araçlar veya eklentiler çağırabilir, hatta karmaşık mantık veya hesaplama gereksinimlerini çözmek için Python kodu oluşturup çalıştırabilir.
ODS'nin Avantajları
Açıklanabilirlik: ODS'nin her bir işlem adımı görünürdür, kullanıcılar AI'nın akıl yürütme zincirini ve bilgi kaynaklarını geriye dönük olarak takip edebilir, böylece sistemin şeffaflığını ve güvenilirliğini artırır.
Özelleştirilebilirlik: ODS, herhangi bir büyük dil modeli ve dış araç veya eklenti ile entegrasyonu destekler, kullanıcılar ihtiyaçlarına göre serbestçe çıkarım kurallarını özelleştirebilir ve farklı uygulama senaryolarını karşılayabilir.
Hata bilgilerini azaltma: Birden fazla bilgi kaynağını çapraz karşılaştırarak, yalnızca anahtar kelime eşlemesine dayanarak yanlış sonuçlara ulaşmaktan kaçınarak, ODS yanlış bilgi, sahte bilgi ve yanıltıcı bilgilerin yayılımını etkili bir şekilde azaltabilir.
Gerçek Uygulama Örnekleri
Sağlık alanı: AI modelleri yanlış tanı önerileri üretebilir ve bu da ciddi sonuçlara yol açabilir. ODS'yi entegre ederek, sağlık AI sistemleri tanı önerileri oluşturmadan önce en son tıbbi araştırmaları ve otoriter kılavuzları otomatik olarak arayabilir, bilgilerin doğruluğunu doğrulayarak tanının güvenilirliğini artırabilir.
Finans alanı: AI modelleri, eski veya hatalı verilere dayanarak yatırım tavsiyelerinde bulunabilir. ODS, finansal AI sistemlerinin güncel pazar verilerine ve analiz raporlarına gerçek zamanlı erişimini sağlayarak, çoklu doğrulama yapabilir ve yatırım tavsiyelerinin doğruluğunu ve zamanlamasını güvence altına alabilir.
Özet
ODS'nin piyasaya sürülmesi, açık kaynak AI arama teknolojisinde önemli bir atılımı simgeliyor. Bu, yalnızca AI sistemlerinin şeffaflığını ve kontrol edilebilirliğini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda geliştiricilere daha güvenilir ve güvenilir AI uygulamaları oluşturmak için güçlü araçlar sunuyor. ODS'nin sürekli gelişimiyle birlikte, açık kaynak AI'nın gelecekteki teknolojik ekosistemde daha önemli bir rol oynayacağına inanmak için nedenlerimiz var.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Sentient Labs AI'yi Güçlendiriyor: Açık Kaynak Akıl Yürütme Araması Akıllı Güveni Yeniden Şekillendiriyor
Peter Thiel'in Founders Fund'ı tarafından liderlik edilen ve 85 milyon dolara kadar olan tohum aşaması finansmanı ile Sentient Labs, yakın zamanda yeni bir Açık Kaynak AI arama çerçevesi olan Open Deep Search (ODS)'yi tanıttı. Bu çerçeve, AI'ya arama, akıl yürütme ve doğrulama yetenekleri sağlamak için tasarlandı ve böylece AI yanılsama sorununu hafifletmeyi amaçlıyor.
AI yanılsaması nedir?
AI Halüsinasyonu, AI modellerinin mantıklı gibi görünen ancak aslında yanlış olan bilgileri üretmesini ifade eder. Örneğin:
var olmayan makaleler veya alıntılar uydurmak
Gerçekleri, neden-sonuç ilişkilerini veya zaman çizelgelerini karıştırmak
Görünüşte güvenilir ama aslında yanlış olan sonuçlar türetmek
Bu fenomenin temel nedeni, mevcut AI modellerinin esasen eğitim verilerindeki kalıp tanımaya dayanması ve bilgilerin gerçekliğini gerçekten anlama ve doğrulama yerine geçmesidir.
ODS: AI'nın Gerçeklik Kontrolü Asistanı
ODS, AI modeline arama, akıl yürütme ve doğrulama yetenekleri sağlamak amacıyla geliştirilmiş, çoklu araç işbirliğine dayalı bir Açık Kaynak arama proxy sistemidir. Temel bileşenleri şunlardır:
Açık Kaynak Arama Aracı（OST）
OST, kullanıcı niyetini anlayabilen, akıllı bir şekilde arama terimleri üretebilen, internetten etkili bilgileri derinlemesine çekebilen ve böylece arama sonuçlarının kalitesini ve alaka düzeyini artırmak için anlam yeniden sıralama, filtreleme ve birleştirme yapabilen bir sistemdir.
Açık Kaynak Akıl Yürütme Ajanı (ORA)
ORA, insan benzeri çok adımlı akıl yürütme sürecini simüle eder ve yetersiz bilgi olduğunda proaktif olarak ikincil sorgular yapabilir, çeşitli dış araçlar veya eklentiler çağırabilir, hatta karmaşık mantık veya hesaplama gereksinimlerini çözmek için Python kodu oluşturup çalıştırabilir.
ODS'nin Avantajları
Açıklanabilirlik: ODS'nin her bir işlem adımı görünürdür, kullanıcılar AI'nın akıl yürütme zincirini ve bilgi kaynaklarını geriye dönük olarak takip edebilir, böylece sistemin şeffaflığını ve güvenilirliğini artırır.
Özelleştirilebilirlik: ODS, herhangi bir büyük dil modeli ve dış araç veya eklenti ile entegrasyonu destekler, kullanıcılar ihtiyaçlarına göre serbestçe çıkarım kurallarını özelleştirebilir ve farklı uygulama senaryolarını karşılayabilir.
Hata bilgilerini azaltma: Birden fazla bilgi kaynağını çapraz karşılaştırarak, yalnızca anahtar kelime eşlemesine dayanarak yanlış sonuçlara ulaşmaktan kaçınarak, ODS yanlış bilgi, sahte bilgi ve yanıltıcı bilgilerin yayılımını etkili bir şekilde azaltabilir.
Gerçek Uygulama Örnekleri
Sağlık alanı: AI modelleri yanlış tanı önerileri üretebilir ve bu da ciddi sonuçlara yol açabilir. ODS'yi entegre ederek, sağlık AI sistemleri tanı önerileri oluşturmadan önce en son tıbbi araştırmaları ve otoriter kılavuzları otomatik olarak arayabilir, bilgilerin doğruluğunu doğrulayarak tanının güvenilirliğini artırabilir.
Finans alanı: AI modelleri, eski veya hatalı verilere dayanarak yatırım tavsiyelerinde bulunabilir. ODS, finansal AI sistemlerinin güncel pazar verilerine ve analiz raporlarına gerçek zamanlı erişimini sağlayarak, çoklu doğrulama yapabilir ve yatırım tavsiyelerinin doğruluğunu ve zamanlamasını güvence altına alabilir.
Özet
ODS'nin piyasaya sürülmesi, açık kaynak AI arama teknolojisinde önemli bir atılımı simgeliyor. Bu, yalnızca AI sistemlerinin şeffaflığını ve kontrol edilebilirliğini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda geliştiricilere daha güvenilir ve güvenilir AI uygulamaları oluşturmak için güçlü araçlar sunuyor. ODS'nin sürekli gelişimiyle birlikte, açık kaynak AI'nın gelecekteki teknolojik ekosistemde daha önemli bir rol oynayacağına inanmak için nedenlerimiz var.