Technische Sicherungssysteme für glaubwürdige Forschung
Das Projektteam hat einen mehrschichtigen Mechanismus zur Gewährleistung der Glaubwürdigkeit in die Systemarchitektur eingebettet: Erstens wird ein Modul zur Ergebnisüberprüfung eingerichtet, um die Quelle zurückzuverfolgen und die Aktualität der abgerufenen Daten zu prüfen; zweitens wird ein Wissensgrenzendetektor eingerichtet, um einen klaren Hinweis darauf zu geben, wenn das Problem außerhalb des Wissensbereichs des Modells liegt; und schließlich wird die Integrität der Ausgabe durch einen Signaturmechanismus gewährleistet. Das technische Programm sieht eine doppelte Überprüfung vor - statische Regelüberprüfung (z. B. Spezifikation des Zitierformats) und dynamische semantische Überprüfung (z. B. Erkennung widersprüchlicher Aussagen), die parallel laufen.
Im Hinblick auf ethische Erwägungen identifiziert das System proaktiv potenziell verzerrte Daten und erstellt einen Fairness-Bewertungsbericht in . /evaluate/score.json einen Bericht zur Bewertung der Fairness zu erstellen. Dieses Konzept macht es besonders geeignet für die Forschungsunterstützung in Hochrisikobereichen wie Medizin und Recht, und mehrere medizinische Forschungseinrichtungen haben es bereits in ihre Arbeitsabläufe vor der Forschung integriert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearcher: Auf Verstärkungslernen basierende Fahr-KI zur Untersuchung komplexer ProblemeDie
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