Programa de garantia de precisão dos fatos
O DeepResearch usa um mecanismo de calibração de quatro camadas para se proteger contra ilusões de modelo:
1. verificação da fonte
- configurar
cross_verify=3É necessário que cada argumento tenha pelo menos:- Apoiado por 2 artigos revisados por pares
- 1 relatório autorizado da mídia
- Exclusão automática:
- Conteúdo anônimo do fórum
- Site com classificação Alexa baixa
2. validação da linha do tempo
- Gere dinamicamente a linha do tempo (modifique timeline.py):
- Marcação de nós-chave na evolução do ponto de vista
- Detecção de teorias desatualizadas (compare com o último artigo do arXiv)
- Destaque dos marcos disciplinares
3. detecção de paradoxo
- começar a usar
--debate_modeParâmetros:- Geração automática de pontos de vista opostos
- Cálculo da proporção de evidências a favor e contra
- Marcando o foco da controvérsia na academia
4. interface de revisão manual
- aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
api/reviewOferecer:- Rastreabilidade das principais passagens (clique na citação para ir para a página original)
- Sistema de pontuação de credibilidade (classificação de 0 a 5 estrelas)
- Ferramenta de anotação especializada (requer configuração)
reviewer=yes)
Recomendado para implantação simultâneaWikiChatComo uma ferramenta de validação auxiliar
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearch: um assistente de IA de código totalmente aberto para pesquisa profunda automatizadaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar que erros factuais gerados por modelos de código aberto influenciem as conclusões da pesquisa?
