Được dẫn dắt bởi Founders Fund thuộc sở hữu của Peter Thiel, Sentient Labs đã huy động được 85 triệu đô la trong vòng gọi vốn hạt giống và gần đây đã ra mắt khung tìm kiếm AI mã nguồn mở hoàn toàn mới - Open Deep Search (ODS). Khung này nhằm cung cấp khả năng tìm kiếm, suy diễn và xác minh cho AI, từ đó giúp giảm bớt vấn đề ảo tưởng của AI.
AI ảo giác là gì?
AI ảo giác (AI Hallucination) đề cập đến việc các mô hình AI tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng thực tế lại sai lầm. Ví dụ:
Bịa ra các bài báo hoặc trích dẫn không tồn tại
Làm mờ sự thật, quan hệ nguyên nhân hoặc dòng thời gian
Lắp ghép ra những kết luận có vẻ đáng tin nhưng thực tế là sai.
Nguyên nhân cơ bản của hiện tượng này là do các mô hình AI hiện tại chủ yếu dựa vào việc nhận diện mẫu trong dữ liệu huấn luyện, chứ không phải là thực sự hiểu và xác minh tính xác thực của thông tin.
ODS：Trợ lý xác minh thực tế của AI
ODS là một hệ thống đại lý tìm kiếm mã nguồn mở phối hợp nhiều công cụ, nhằm cung cấp khả năng tìm kiếm, suy luận và xác minh cho các mô hình AI. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm:
Mã nguồn mở Search Tool（OST）
OST có thể hiểu ý định của người dùng, tự động tạo ra các từ khóa tìm kiếm, sâu sắc thu thập thông tin hiệu quả từ internet, và tiến hành tái sắp xếp ngữ nghĩa, lọc và tổng hợp, từ đó nâng cao chất lượng và tính liên quan của kết quả tìm kiếm.
Mã nguồn mở Lý luận Agent（ORA）
ORA mô phỏng quá trình suy luận đa bước của con người, có khả năng chủ động thực hiện truy vấn thứ hai khi thiếu thông tin, gọi nhiều công cụ hoặc plugin bên ngoài, thậm chí tạo và thực thi mã Python để giải quyết các nhu cầu logic hoặc tính toán phức tạp.
Lợi thế của ODS
Khả năng giải thích: Mỗi bước thao tác của ODS đều có thể nhìn thấy, người dùng có thể truy ngược lại chuỗi suy luận và nguồn thông tin của AI, từ đó tăng cường tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống.
Tính tùy chỉnh: ODS hỗ trợ kết nối với bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào và các công cụ hoặc plugin bên ngoài, người dùng có thể tự do tùy chỉnh quy tắc suy diễn theo nhu cầu, đáp ứng các tình huống ứng dụng khác nhau.
Giảm thông tin sai: Bằng cách so sánh chéo nhiều nguồn tin, chủ động thực hiện truy vấn thứ hai, tránh chỉ dựa vào việc khớp từ khóa để đưa ra kết luận sai, ODS có thể hiệu quả giảm thiểu việc truyền bá thông tin sai, thông tin giả và thông tin gây hiểu lầm.
Ví dụ ứng dụng thực tế
Lĩnh vực y tế: Mô hình AI có thể tạo ra các đề xuất chẩn đoán sai, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Bằng cách tích hợp ODS, hệ thống AI y tế có thể tự động tìm kiếm các nghiên cứu y học và hướng dẫn chính thống mới nhất trước khi tạo ra các đề xuất chẩn đoán, xác minh độ chính xác của thông tin, từ đó nâng cao độ tin cậy của chẩn đoán.
Lĩnh vực tài chính: Mô hình AI có thể đưa ra lời khuyên đầu tư dựa trên dữ liệu lỗi thời hoặc sai lệch. ODS có thể hỗ trợ hệ thống AI tài chính trong việc thu thập dữ liệu thị trường và báo cáo phân tích mới nhất theo thời gian thực, thực hiện xác thực từ nhiều nguồn, đảm bảo độ chính xác và kịp thời của lời khuyên đầu tư.
Tóm tắt
Việc ra mắt ODS đánh dấu một bước đột phá lớn trong công nghệ tìm kiếm AI mã nguồn mở. Nó không chỉ nâng cao tính minh bạch và khả năng kiểm soát của hệ thống AI, mà còn cung cấp cho các nhà phát triển những công cụ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy và tin cậy hơn. Với sự phát triển không ngừng của ODS, chúng ta có lý do để tin rằng AI mã nguồn mở sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong hệ sinh thái công nghệ trong tương lai.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Sentient Labs trao quyền cho AI: Mã nguồn mở tìm kiếm suy diễn tái cấu trúc trí tuệ đáng tin cậy
Được dẫn dắt bởi Founders Fund thuộc sở hữu của Peter Thiel, Sentient Labs đã huy động được 85 triệu đô la trong vòng gọi vốn hạt giống và gần đây đã ra mắt khung tìm kiếm AI mã nguồn mở hoàn toàn mới - Open Deep Search (ODS). Khung này nhằm cung cấp khả năng tìm kiếm, suy diễn và xác minh cho AI, từ đó giúp giảm bớt vấn đề ảo tưởng của AI.
AI ảo giác là gì?
AI ảo giác (AI Hallucination) đề cập đến việc các mô hình AI tạo ra thông tin có vẻ hợp lý nhưng thực tế lại sai lầm. Ví dụ:
Bịa ra các bài báo hoặc trích dẫn không tồn tại
Làm mờ sự thật, quan hệ nguyên nhân hoặc dòng thời gian
Lắp ghép ra những kết luận có vẻ đáng tin nhưng thực tế là sai.
Nguyên nhân cơ bản của hiện tượng này là do các mô hình AI hiện tại chủ yếu dựa vào việc nhận diện mẫu trong dữ liệu huấn luyện, chứ không phải là thực sự hiểu và xác minh tính xác thực của thông tin.
ODS：Trợ lý xác minh thực tế của AI
ODS là một hệ thống đại lý tìm kiếm mã nguồn mở phối hợp nhiều công cụ, nhằm cung cấp khả năng tìm kiếm, suy luận và xác minh cho các mô hình AI. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm:
Mã nguồn mở Search Tool（OST）
OST có thể hiểu ý định của người dùng, tự động tạo ra các từ khóa tìm kiếm, sâu sắc thu thập thông tin hiệu quả từ internet, và tiến hành tái sắp xếp ngữ nghĩa, lọc và tổng hợp, từ đó nâng cao chất lượng và tính liên quan của kết quả tìm kiếm.
Mã nguồn mở Lý luận Agent（ORA）
ORA mô phỏng quá trình suy luận đa bước của con người, có khả năng chủ động thực hiện truy vấn thứ hai khi thiếu thông tin, gọi nhiều công cụ hoặc plugin bên ngoài, thậm chí tạo và thực thi mã Python để giải quyết các nhu cầu logic hoặc tính toán phức tạp.
Lợi thế của ODS
Khả năng giải thích: Mỗi bước thao tác của ODS đều có thể nhìn thấy, người dùng có thể truy ngược lại chuỗi suy luận và nguồn thông tin của AI, từ đó tăng cường tính minh bạch và độ tin cậy của hệ thống.
Tính tùy chỉnh: ODS hỗ trợ kết nối với bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào và các công cụ hoặc plugin bên ngoài, người dùng có thể tự do tùy chỉnh quy tắc suy diễn theo nhu cầu, đáp ứng các tình huống ứng dụng khác nhau.
Giảm thông tin sai: Bằng cách so sánh chéo nhiều nguồn tin, chủ động thực hiện truy vấn thứ hai, tránh chỉ dựa vào việc khớp từ khóa để đưa ra kết luận sai, ODS có thể hiệu quả giảm thiểu việc truyền bá thông tin sai, thông tin giả và thông tin gây hiểu lầm.
Ví dụ ứng dụng thực tế
Lĩnh vực y tế: Mô hình AI có thể tạo ra các đề xuất chẩn đoán sai, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Bằng cách tích hợp ODS, hệ thống AI y tế có thể tự động tìm kiếm các nghiên cứu y học và hướng dẫn chính thống mới nhất trước khi tạo ra các đề xuất chẩn đoán, xác minh độ chính xác của thông tin, từ đó nâng cao độ tin cậy của chẩn đoán.
Lĩnh vực tài chính: Mô hình AI có thể đưa ra lời khuyên đầu tư dựa trên dữ liệu lỗi thời hoặc sai lệch. ODS có thể hỗ trợ hệ thống AI tài chính trong việc thu thập dữ liệu thị trường và báo cáo phân tích mới nhất theo thời gian thực, thực hiện xác thực từ nhiều nguồn, đảm bảo độ chính xác và kịp thời của lời khuyên đầu tư.
Tóm tắt
Việc ra mắt ODS đánh dấu một bước đột phá lớn trong công nghệ tìm kiếm AI mã nguồn mở. Nó không chỉ nâng cao tính minh bạch và khả năng kiểm soát của hệ thống AI, mà còn cung cấp cho các nhà phát triển những công cụ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy và tin cậy hơn. Với sự phát triển không ngừng của ODS, chúng ta có lý do để tin rằng AI mã nguồn mở sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong hệ sinh thái công nghệ trong tương lai.