事实核查新闻是一项艰巨的工作，尤其是涉及多语言内容和定量信息时。大型语言模型 (LLM) 有可能加快这项工作，但在精确度方面仍然有限，尤其是在需要验证公开声明的准确性时。同时，它们的使用也引发了许多与隐私有关的问题。Factiverse是一种获得专利的事实核查工具，它可以识别文章中公众人物的短语或声明，并使用各种技术搜索可靠来源。然后通过汇总和总结获得的证据来评估这些结果。与现有的 LLM 不同，我们的模型专门设计用于优化事实核查性能。
Factiverse 并不关注单词或实体，而是关注我们称之为声明的完整句子
它如何从技术角度核实事实？ 你们的解决方案可
经过微调后，XLM-RoBERTa LLM 可提供有效的解决方案，并且可自行托管，从而消除了许多隐私 中东手机号码清单 方面的担忧。我们的技术基于深度学习和自动语言处理，而不是生成式人工智能，这意味着它不易受到可能导致幻觉的错误和偏见的影响。同时，它还受益于高质量的训练数据，而 OpenAI 的产品并非总是如此。至于它 人工智能产品创造者的生活行动 在实践中的工作原理，Factiverse 并不关注单词或实体，而是关注我们称之为声明的完整句子。如今，它在识别 140 种语言中值得检查的声明方面的表现优于 Mistral 和 GPT。一旦找到这些声明，就会使用多个搜索引擎对其进行调查，然后将其与被认为可信的来源进行比较和关联。例如，有关气候问题的声明通常会与《卫报》的信息进行比较，《卫报》在这方面的表现非常好。
这家初创公司是如何诞生的？
这家初创公司的成立得到了斯塔万格大学的技术转让的支持，该校工程与计算机科学 印度手机号码 系副教授Vinay Setty开发了我们的专利算法。从 2021 年到 2023 年，我们进行了实验，以在金融和媒体领域测试该解决方案。这项技术很先进，但仍必须适应市场的现实，并确保它满足用户的实际需求。我们在 2023 年夏天推出了事实核查工具，从那时起，我们在全球注册了 5,000 名用户。我们 API 的商业开发也在我们的商业模式中发挥着关键作用，因为许多用户不一定想学习如何使用新平台，而是更喜欢使用与他们现有工具集成的解决方案。它允许他们在使用 Factiverse 服务撰写或进行文献研究时获得可靠的结果，该服务可以直接从内容管理系统 (CMS) 中访问。