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Yago
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开发者重新构想 YaCy 以实现自托管 AI 搜索 API
作者旨在为 AI 应用创建一个免费、自托管且兼容 Tavily 的 API，以寻求数据控制权并避免按请求收费。最初考虑 YaCy，但发现其性能对于代理使用来说太慢。取而代之的是，他们重新利用了 YaCy 的网络协议，用 Go 构建了一个新的搜索节点，集成了独立的爬虫、嵌入式存储、标准 API 和信息检索排名管道。这个项目从一个简单的本地端点需求演变成对 YaCy 的重新构想。
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新的DeFAb基准揭示基础模型在可废止归纳推理方面存在困难
研究人员开发了DeFAb，一个旨在严格评估基础模型可废止归纳推理能力的新基准。该基准将广泛的知识库转换为形式上可靠的实例，要求模型构建能够解释异常的假设，同时覆盖默认值并保留其他预期。与之前的评估不同，DeFAb强制执行逻辑严谨性，确保假设的推导是正确、保守和最小化的。在DeFAb上测试的前沿模型显示出明显的局限性，在某些层级的准确率下降到低至7.8%，表明其在复杂的理论推理和理论修正方面存在困难。