Проект OpenResearcher: использование искусственного интеллекта для ускорения научных исследований

 OpenResearcher: An Open-Source Project that Harnesses AI to Accelerate Scientific Research

«`html

Как использовать искусственный интеллект (ИИ) для ускорения научных исследований

Количество научных публикаций быстро растет, увеличиваясь каждый год на 4%-5%. Это представляет собой серьезное испытание для исследователей, которые проводят большую часть времени на обзоре многочисленных научных статей, чтобы быть в курсе событий в своих областях. Для поддержания актуальности и инноваций в исследованиях это существенно, но может быть неэффективным и затратным по времени. Для решения этих проблем академическое сообщество все больше обращается к ИИ для помощи в научных исследованиях. Эти ИИ-инструменты направлены на помощь исследователям в трех основных областях: (a) ответы на научные вопросы, (b) резюмирование научных текстов и (c) рекомендации научных статей. Однако основным ограничением является то, что большинство академических инструментов фокусируются на одной задаче и не предоставляют унифицированное решение, позволяющее исследователям задавать любые вопросы во всех категориях.

Практические решения и ценность

Недавние промышленные приложения, такие как Perplexity AI, iAsk, You.com, phind и SearchGPT, расширили возможности ИИ-помощи в исследованиях, позволяя пользователям задавать вопросы о чем угодно, а не только о конкретной задаче. Эти инструменты используют технику Retrieval-Augmented Generation (RAG), которая объединяет генеративные модели больших языков (LLM) с функциями веб-поиска. Этот метод предоставляет пользователям самую точную и актуальную информацию. Более того, в этой статье обсуждаются академические работы и промышленные приложения для исследований, чтобы более ясно понять текущие методы. Однако эксклюзивность промышленных приложений повлияла на академические исследования. Основным ограничением академических и промышленных приложений является их пассивный характер в ответе на запросы пользователей и отсутствие активного общения с исследователями.

Исследователи из Университета Шанхайского Цзяотун, Шанхайской Лаборатории искусственного интеллекта, Университета Фудан, Политехнического университета Гонконга, Университета науки и технологий Гонконга, Уэстлейкского университета, Университета Цинхуа и Лаборатории исследований генеративного ИИ (GAIR) предложили OpenResearcher, проект с открытым исходным кодом, разработанный для ускорения научных исследований через ИИ. Это унифицированное приложение обрабатывает разнообразные вопросы исследователей, конкурируя с промышленными инструментами, оставаясь при этом открытым исходным кодом. OpenResearcher отличается как активный ассистент, задающий вопросы для лучшего понимания запросов пользователей. Он использует расширение поиска из Интернета и корпуса arXiv для предоставления актуальных знаний в конкретной области. Система также включает индивидуальные инструменты, такие как для уточнения начальных результатов, и поддерживает глубокие обсуждения через последующие вопросы, создавая полное решение для ИИ-помощи в исследованиях.

Производительность OpenResearcher оценивается с использованием разнообразного набора из 109 исследовательских вопросов, собранных от более чем 20 аспирантов. Эти вопросы охватывали различные области исследований, включая рекомендацию научных статей, резюмирование научных текстов, мультимодальное обучение, агентные системы, выравнивание LLM, обучение инструментов, безопасность LLM и RAG. Оценка использовала метод попарного сравнения для заданной сложности и длины ответов, что часто требует обзора нескольких статей, вместо полагания на аннотированные истинные значения. Сравнение включало недавние промышленные приложения, такие как Perplexity AI, iAsk, You.com и Phind, а также базовую систему RAG, которая использовала только гибридные инструменты поиска и генерации LLM.

Результаты показывают, что метод OpenResearcher превосходит все остальные приложения по ключевым метрикам, включая правильность, актуальность и информативность. OpenResearcher значительно превзошел Perplexity AI с общим согласием в 90,67%, записав больше «Побед» чем «Поражений». Он показывает лучшую производительность, чем базовая система RAG, по всем метрикам, подчеркивая эффективность его различных инструментов в улучшении качества ответов. Дополнительная оценка LLM дополнительно подтвердила эти результаты, с OpenResearcher достигающим лучшей актуальности и информативности информации среди всех приложений. Эта оценка подчеркивает мощную производительность системы и успех ее дизайна в превосходстве как промышленных приложений, так и базовой системы RAG.

В заключение, исследователи представили OpenResearcher, активного ИИ-ассистента, разработанного для ускорения научных исследований через ИИ. Этот метод уникально объединяет RAG с большими LLM для предоставления последних, проверенных и областно-специфичных знаний. Ключевой особенностью OpenResearcher является его интерактивная способность, которая помогает пользователям уточнять запросы и обеспечивать точное понимание. Система использует специализированные инструменты для понимания запросов, поиска литературы, фильтрации информации, генерации ответов и уточнения. OpenResearcher предоставляет точные и полные ответы, гибко используя эти инструменты для создания индивидуальных конвейеров, превосходя промышленные приложения, оцененные человеческими экспертами и GPT-4.

Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.

Не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 48k+ ML SubReddit

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Arcee AI представляет Arcee Swarm: Революционное сочетание агентов MoA Architecture, вдохновленное кооперативным интеллектом, найденным в самой природе

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…