Sentient Labs賦能AI：開源推理搜索 重塑智能可信

由 Peter Thiel 旗下的 Founders Fund 領投、種子輪融資高達 8500 萬美元的 Sentient Labs，近日推出了全新的開源 AI 搜索框架——Open Deep Search（ODS）。該框架旨在爲 AI 提供搜索、推理和驗證能力，從而緩解 AI 幻覺問題。

什麼是 AI 幻覺？

AI 幻覺（AI Hallucination）指的是 AI 模型生成看似合理但實際上錯誤的信息。例如：

編造不存在的論文或引用

混淆事實、因果關係或時間線

拼湊出看似可信但實際上錯誤的結論

這種現象的根本原因在於當前的 AI 模型主要依賴於訓練數據中的模式識別，而非真正理解和驗證信息的真實性。

ODS：AI 的事實核驗助手

ODS 是一個多工具協同的開源搜索代理系統，旨在爲 AI 模型提供搜索、推理和驗證的能力。其核心組件包括：

Open Search Tool（OST）

OST 能夠理解用戶意圖，智能生成搜索詞，深入互聯網抓取有效信息，並進行語義重排、過濾和聚合，從而提高搜索結果的質量和相關性。

Open Reasoning Agent（ORA）

ORA 模擬人類的多步推理過程，能夠在信息不足時主動進行二次查詢，調用多種外部工具或插件，甚至生成並執行 Python 代碼，以解決復雜的邏輯或計算需求。

ODS 的優勢

可解釋性:ODS 的每一步操作都是可見的，用戶可以回溯 AI 的推理鏈路和信息來源，從而提高系統的透明度和可信度。

可定制性:ODS 支持接入任意大語言模型和外部工具或插件，用戶可以根據需求自由定制推理規則，滿足不同的應用場景。

減少錯誤信息:通過交叉對比多個信源，主動進行二次查詢，避免僅憑關鍵詞匹配得出錯誤結論，ODS 能夠有效減少錯誤信息、虛假信息和誤導信息的傳播。

實際應用示例

醫療領域：AI 模型可能會生成錯誤的診斷建議，導致嚴重後果。通過集成 ODS，醫療 AI 系統可以在生成診斷建議前，自動搜索最新的醫學研究和權威指南，驗證信息的準確性，從而提高診斷的可靠性。

金融領域：AI 模型可能會基於過時或錯誤的數據做出投資建議。ODS 可以幫助金融 AI 系統實時獲取最新的市場數據和分析報告，進行多方驗證，確保投資建議的準確性和時效性。

總結

ODS 的推出標志着開源 AI 搜索技術的一次重大突破。它不僅提高了 AI 系統的透明度和可控性，還爲開發者提供了強大的工具，以構建更可靠、更可信的 AI 應用。隨着 ODS 的不斷發展，我們有理由相信，開源 AI 將在未來的技術生態中發揮更加重要的作用。