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

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…