انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر
أعلنت شركة Consensus التي تتخذ من بوسطن مقراً لها ، وهي محرك بحث يعمل بالذكاء الاصطناعي وتستهدف البحث العلمي ، اليوم أنها حصلت على 3 ملايين دولار في جولة تمويل أولي لمواصلة مهمتها لتحسين جودة البحث العلمي على الويب.
يهدف محرك بحث Consensus إلى حل مشكلة نتائج البحث المنحازة وغير الدقيقة من خلال تقديم معرفة متخصصة من 200 مليون ورقة بحثية علمية وأكاديمية. مع ما يقرب من 200000 مستخدم مسجل منذ إطلاقها في سبتمبر ، تهدف المنصة إلى تقديم إجابات حقيقية على الأسئلة الأكثر إثارة للاهتمام في الحياة.
بفضل التعاون مع OpenAI ، يستفيد محرك البحث من أحدث المصادر ذات الصلة والموثوقة لتقديم ملخصات بلغة واضحة للنتائج ، ومعالجة واحدة من أهم المشاكل في البحث عن معلومات الخبراء.
>> لا تفوّت أحدث إصدار خاص لدينا: مراكز البيانات في عام 2023: كيفية إنجاز المزيد بموارد أقل. <<
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
أنشأ الرئيس التنفيذي إريك أولسون والمؤسس المشارك كريستيان سالم ، الذي جاء من خلفية أكاديمية ، تطبيق Consensus بتمويل إجمالي قدره 4.25 مليون دولار ، بما في ذلك إعادة الاستثمار من داعم ما قبل البذور Winklevoss Capital.
قال أولسون لموقع VentureBeat: “نحن نقدر الحقيقة ونريد دائمًا طريقة سهلة للتعامل مع المواد المصدر الصارمة”. “لقد بنينا الإجماع لأننا أردناه أن يكون موجودًا لأنفسنا.”
بتأييد من Tim Draper من Draper Associates ، الذي قاد جولة التمويل الأولي ، تهدف الشركة إلى إحداث ثورة في البحث العلمي على الويب ، وتحويل البحث وتعطيل الصناعة العالمية البالغة 200 مليار دولار.
قال دريبر: “نعتقد أن الطريقة التي يغير بها إجماع البحث هي مجرد بداية لتغيير جذري في كيفية حصول مستخدمي الويب على المعلومات”. “ستمتلك الإجماع البحث 3.0”.
القضاء على التحيز لخدمة نتائج البحث الحقيقية
يميز الإجماع نفسه عن نظرائه المشهورين من خلال إعطاء الأولوية لسلطة المصادر بدلاً من الشعبية وتفضيلات المستخدم. يمنع هذا النهج النتائج التي يتم اختراقها من خلال تحسين محركات البحث والتي غالبًا ما تضلل المستخدمين بالتحيز والمعلومات الخاطئة. تقوم تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية المتطورة للمنصة بتجميع الإجابات مباشرة من مجموعتها التي تضم أكثر من 200 مليون ورقة بحثية.
قال أولسون لموقع VentureBeat: “هدفنا هو استخدام النماذج اللغوية لأتمتة الخطوات التي قد يتخذها الخبير في إنهاء السؤال بدقة ، وبناء تجربة بحث بديهية وسهلة الاستخدام حول تلك الخطوات الآلية”.
نسخة مخصصة من GPT-4 موجودة في الواجهة الخلفية للهندسة المعمارية ، تم تطويرها بالشراكة مع OpenAI ، تنشئ ملخصًا بلغة بسيطة لنتائج التوافق ، مما يوفر للمستخدمين معلومات موثوقة وقائمة على الأدلة.
أوضح أولسون: “من خلال علاقتنا مع OpenAI ، تمكنا من الوصول المبكر إلى واجهة برمجة تطبيقات GPT-4 المخصصة”. “كنا نعمل داخليًا على ميزة الملخص الخاصة بنا لأشهر وشحننا الميزة الجديدة باستخدام GPT-4 في غضون خمسة أيام فقط بعد الوصول إليها.”
قال أولسون إن “أداة استخراج المطالبات” الخاصة بمحرك البحث تحدد ادعاءات مؤلفي الورق حرفًا بكلمة. يوفر نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي للمستخدمين قائمة بأكثر 10 ادعاءات ذات صلة بطلبات بحثهم ، ثم يستخدم GPT-4 لإنشاء ملخص واضح وموجز عن أفضل 10 ادعاءات.
باستخدام هذه التقنية ، يمكن للمستخدمين التنقل بسرعة وسهولة في كميات كبيرة من المعلومات ، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات ذات الصلة والدقيقة.
يوفر “مقياس التوافق” المبتكر لمحرك البحث أيضًا تقييمًا يعتمد على النسبة المئوية لصحة الإجابات على الأسئلة بنعم أو لا ، مما يوفر على المستخدمين الوقت والجهد عند البحث عن إجابة بسيطة.
“بالنسبة للأسئلة بنعم أو لا ، ننظر إلى أفضل 20 نتيجة ونصنف أي جانب من السياج يجلسون عليه (أي هل يشيرون إلى أن الإجابة على سؤالك هي نعم ، لا ، ممكن ، أو غير ذلك) ،” أولسون. “بمجرد اكتمال ذلك ، نعرض لك النسبة المئوية لكل” مدرسة فكرية “في مقياس التوافق.”
تجديد تجربة مستخدم محرك البحث
أدى الازدهار في نماذج الذكاء الاصطناعي واللغات الكبيرة (LLM) إلى انتشار محركات البحث العلمية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الأدوات إلى تبسيط وصول الباحثين إلى الأوراق العلمية وتلخيص النتائج الرئيسية في مجال معين. مع ادعاء العديد من المطورين أن تطبيقاتهم ستعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البحث وتبسيطه ، فقد يكون من الصعب تحديد محرك البحث الأكثر فاعلية.
محرك البحث العلمي بالذكاء الاصطناعي ، الذي يستخدم LLM لصياغة إجاباته ، يبحث في الأوراق في قاعدة بيانات Semantic Scholar ويحدد الدراسات العليا من خلال مقارنة عناوين وملخصات الأوراق مع سؤال البحث. أداة أخرى ، scite.ai ، تدعي أنها “ChatGPT for science” ، تستخدم LLM لتنظيم وإضافة سياق إلى الاستشهادات الورقية – بما في ذلك أين ومتى وكيف تستشهد ورقة أخرى بورقة ما.
فصل توافق الآراء
وفقًا للإجماع ، لم تبتكر محركات البحث الأكاديمي / الخبير القديم مثل Google Scholar منذ عقود ، وتوفر محركات البحث العلمية للذكاء الاصطناعي المتوفرة حاليًا تجربة مستخدم غير مرضية.
قال أولسون: “نحن نأخذ أحدث وأكبر التقنيات المستخدمة في أدوات المستهلك للأغراض العامة مثل ChatGPT ونطبقها بشكل مدروس ومتعمد في مجال معين مثل البحث”. “منتجنا أكثر ذكاءً وكفاءة ويوفر عمومًا تجربة مستخدم أفضل.”
وأضاف أنه على عكس التطبيقات الأخرى ، لا يتطلب تطبيق Consensus المطابقة الدقيقة للكلمات الرئيسية عندما يقوم المستخدمون بإدخال استعلام ؛ يمكنهم أن يسألوا سؤالاً بلغة طبيعية.
قال: “نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا تسحب بالفعل الإجابات من الأوراق على سؤالك ولا تعيد فقط قائمة الروابط الزرقاء”. “نحن نقدم أيضًا مؤشرات جودة حول كل ورقة بحثية تتجاوز مجرد عدد الاقتباسات ، مثل جودة المجلة ونوع تصميم الدراسة.”
مستقبل من الفرص مع الذكاء الاصطناعي التوليدي
أخبر أولسون VentureBeat أن الشركة تهدف إلى أن تصبح منتج البحث للحصول على معلومات الخبراء. ومع ذلك ، على عكس النماذج التوليدية العريضة مثل ChatGPT ، يركز توافق الآراء على الإجابة على الأسئلة التبعية التي تتطلب آراء الخبراء.
قال: “كان البحث العلمي نقطة انطلاق طبيعية ، لكننا في النهاية نريد توسيع مجموعة البيانات الخاصة بنا إلى أماكن أخرى حيث توجد معرفة الخبراء في مجموعات البيانات النصية الكبيرة ، مثل أبحاث السوق أو التقارير المالية”.
من خلال تمويلها الأخير ، تخطط الشركة لمواصلة تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية وتوسيع قاعدة مستخدميها. تتمثل مهمتها في تحسين جودة عمليات البحث اللاحقة على الويب وتوفير معلومات موثوقة وقائمة على الأدلة لجميع المستخدمين ، بغض النظر عن خبرتهم.
قال أولسون: “سنضاعف حجم فريقنا الهندسي لتمكيننا من التحرك بشكل أسرع لتقديم جميع الميزات الرائعة التي يطلبها منا المستخدمون”. “سواء كان الأشخاص يبحثون عن المعلومات في العمل أو في المدرسة أو فقط في جدال مع أصدقائهم ، فنحن نريد أن يكون توافق الآراء مرادفًا للمعلومات الواقعية غير المتحيزة.”
قادت Draper Associates جولة التمويل الأولي التي تجاوزت الاكتتاب بقيمة 3 ملايين دولار ، بما في ذلك المستثمر الشهير تيم دريبر ، الذي تشمل استثماراته السابقة Tesla و SpaceX و Baidu. يشمل المستثمرون الآخرون في الجولة كيفن كارتر (Crunchbase و Snap و Pinterest) و Brian Pokorny (Twitter و Square و Stitcher) و Nomad Capital (Open Sea و Intercom) وأعضاء فريق أبحاث OpenAI.
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
