信頼できる研究のための技術保証システム
プロジェクトチームは、システム・アーキテクチャに多層的な信頼性保証メカニズムを組み込んだ。第一に、結果検証モジュールが確立され、ソースを追跡し、検索されたデータの適時性をチェックする。第二に、知識境界検出器が設定され、問題がモデルの知識の範囲外である場合に明確な指示を提供する。最後に、署名メカニズムによって出力の完全性が保証される。この技術プログラムでは、静的なルールチェック(引用形式の指定など)と動的なセマンティックチェック(矛盾文の検出など)を並行して行うダブルチェックの設計を採用している。
倫理的配慮の観点から、システムは潜在的に偏ったデータをプロアクティブに識別し、./evaluate/score.jsonで公正性評価レポートを生成する。この設計思想は、医学や法学などリスクの高い分野の研究支援に特に適しており、すでにいくつかの医学研究機関が研究前のワークフローに組み込んでいる。
この答えは記事から得たものである。DeepResearcher:複雑な問題を研究する強化学習ベースのドライビングAIについて