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3 人のチームによって構築された学術検索エンジンが SOTA! を直接受賞しました。

検索結果の関連性はGoogle Scholarよりも平均で5倍高く、LLMに依存せずに1億以上の研究対象を検索できるとしている。

さらに:無料、学生パーティーは大盛り上がり！

まず使用効果を見てみましょう。検索キーワードを入力すると、わずか 350 ミリ秒で関連性の高いドキュメントがリストされます。

ワンクリックで PDF として表示できるファイルをフィルタリングして除外することもできます。

年や引用数から出版物の種類や特定のジャーナルまで、ワン​​クリックでフィルタリングを設定できます。

タイトルをクリックすると、検索された論文をプレビューでき、一般的な学術引用形式のワンクリック コピーをサポートします。

この新しい検索エンジンは次のように呼ばれます。ルミナ、30万件以上のクエリを処理し、24の言語をサポートしていると言われています。

Google Scholar などの従来の学術検索エンジンと比較するために、開発チームはベンチマーク テストも実施し、コード ベースがオープンソース化されました。テスト結果では、Lumina の検索結果の関連性が SOTA を獲得したことがわかりました。

開発者らはGoogleに対抗するツイートをした:

私たち 3 人で数か月かけて作りましたが、Google のものよりも優れています。

AI 3D シミュレーション エンジン Ego の共同創設者兼 CTO であり、元メタ研究者でもある彼は、それを見た後、目を閉じて急いでこう言いました。

皆さんもぜひ試してみることを強くお勧めします。

多くの学者も、これは非常に役立つと述べています。

検索の関連性が最大 11 倍向上

冒頭で述べたように、Luminaの性能をテストするために、研究チームはベンチマークテストをオープンソース化しました。

GPT-4 を「評価者」として使用し、Lumina Base (基本検索モード)、Lumina Recursive (再帰検索モード)、Semantic Sc​​holar および Google Scholar の検索結果の関連性と精度の比較に焦点を当てました。

直接検出は各検索エンジンを評価します。検索結果トップ 10、比較は次のようになります。

基本検索モード (Lumina Base) では、Lumina 検索結果の関連性は Google Scholar の 4.8 倍、Semantic Sc​​holar の 8 倍です。この評価は、約 2470 のクエリからなる生成されたデータセットに基づいています。

Lumina の再帰検索モードでは、検索結果の関連性がさらに向上し、これも 2470 のクエリ データ セットに基づいており、Google Scholar の 6.8 倍、Semantic Sc​​holar の 11.3 倍となっています。

さらに、Lumina は検索ごとに常に 2 ～ 3 件を配信します関連性が高いその結果、比較すると、関連性の高い結果が得られたのは Google Scholar 検索の 50% のみであり、この基準を満たした Semantic Sc​​holar 検索は 30% のみでした。

つまり、ルミナでは見つけにくい研究成果を見つけることができるのです。

同チームはまた、Lumina API と単純な再帰スクリプトを使用すると、Google Scholar よりも 11 倍高い関連性を達成できると述べました。Lumina API は間もなくリリースされます。

Lumina は基本的な検索に加えて、AIの概要関数。

たとえば、「機械学習」というキーワードで検索すると、検索された論文の概要が引用されて機械学習について紹介されます。

AI の概要で下線付きのキーワードをクリックすると、キーワードのさらなる検索がトリガーされます。

AI の概要の下には、検索論文の研究結果グラフの概要もあります。

3人チームで構築

Lumina の背後には、YC からの出資を受けたわずか 3 人の開発チームがあります。

共同創設者兼 CEO の Mehul Chadda は、ウィスコンシン大学マディソン校を卒業し、材料工学の学士号を取得しました。彼は元高精度科学機器会社 CAMECA の製造エンジニアであり、原子の研究開発を担当していました。プローブ。

共同創設者兼 CTO の Akhilesh Sharma は、イリノイ大学アーバナ シャンペーン校を卒業し、機械工学の学士号を取得しました。以前はソーシャル メディア プラットフォーム Postpress の共同創設者兼テクニカル ディレクターを務め、クラウド テクノロジーの担当者でもありました。米国のテクノロジー コンサルティング会社 Neudesic の関連コンサルタント。

共同創設者の Ishaan Kapoor は、カリフォルニア大学ロサンゼルス校で統計学を卒業し、深層学習、線形代数、大規模言語モデルに興味を持っています。

今回は新たな学術検索エンジンに加え、AI論文解釈ツールも開発した——ルミナチャット。

Luminaホームページ右上の「Legacy System」をクリックしてご利用ください。

開くと次のようになります。PDF をアップロードし、AI と対話して論文を解釈できます。

子供靴に興味がある方はぜひ試してみてください〜