Недавно я изучал Open Deep Search от @SentientAGI, ведь это открытая альтернатива Perplexity и SearchGPT. 🎯 Данные о производительности Комбинация ODS + DeepSeek-R1 достигла 75.3% точности в бенчмарке FRAMES, что на 10 процентных пунктов выше, чем 65.6% у OpenAI GPT-4o Search Preview. В тесте SimpleQA достигнута точность 88.3%, почти сравнявшись с 90.0% у GPT-4o Search Preview. Открытое решение впервые превзошло закрытых конкурентов в сложном поиске с рассуждениями. ⚡️ Инновации в архитектуре Традиционные открытые поисковые инструменты просто передают исходные результаты поиска LLM. ODS переработал весь процесс: 1️⃣ Умная реконструкция запросов — понимание скрытых намерений пользователя, автоматическая оптимизация поисковых слов 2️⃣ Продвинутая сегментация и переупорядочение контента — фильтрация низкорелевантного контента, обеспечение LLM качественным контекстом 3️⃣ Индивидуальная обработка сайтов — оптимизация сбора данных для основных источников информации, таких как Wikipedia, ArXiv, PubMed 4️⃣ Динамическое принятие решений по поиску — интеллектуальная оценка необходимости многократного поиска в зависимости от сложности запроса 💡 Двигатель рассуждений ODS-v1 основан на Chain-of-Thought и ReAct, усиливающих способности рассуждения через цикл размышления/действия/наблюдения. ODS-v2 основан на Chain-of-Code и CodeAct, генерирующих исполняемый Python-код для точного рассуждения. Оба варианта могут адаптивно настраивать стратегии поиска в зависимости от сложности запроса, а не использовать фиксированное количество поисков каждый раз. ————————————————————————— Разработчики больше не вынуждены полагаться на черные ящики алгоритмов и могут настраивать логику поиска в зависимости от потребностей. Стартапы получили такие же возможности поиска AI, как и у технологических гигантов. @SentientAGI ODS предоставляет модульную структуру, которая может быть бесшовно интегрирована после выпуска новой открытой модели рассуждений, обеспечивая постоянное конкурентное преимущество открытого поиска AI.