भाषा मॉडल पहले से ही शोधकर्ताओं को साहित्य खोजने और साक्ष्य को संश्लेषित करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन वैज्ञानिक कार्यों में आधार और सत्यापनीयता की मांग होती है। हमारे एजेंटिक प्लेटफ़ॉर्म Asta में, उपयोगकर्ता जटिल बाधाएँ लाते हैं और रिपोर्ट को कार्यशील कलाकृतियों के रूप में मानते हैं। हमने Asta Brief 8B बनाया, जो उद्धृत रिपोर्ट जनरेशन के लिए एक छोटा ओपन मॉडल है, और इसे प्रशिक्षण डेटा के साथ ओपन-सोर्स किया।
Asta Brief, Asta की Generate a report सुविधा में Fast मोड के रूप में उपलब्ध है, साथ ही Claude-संचालित Thinking मोड भी है। यह शोध प्रश्नों और पुनर्प्राप्त साहित्य को उद्धृत रिपोर्ट में बदलता है, एक ही पास में लिखता है। इससे जनरेशन का समय लगभग एक परिमाण के क्रम से कम हो जाता है: Fast मोड औसतन 51.1 सेकंड प्रति रिपोर्ट बनाम Thinking मोड के लिए 178.5 सेकंड, लगभग 3.5 गुना तेज़।
हमने Qwen3-8B से Asta Brief को प्रशिक्षित किया, पोस्ट-ट्रेनिंग डेटा और मूल्यांकन पर ध्यान केंद्रित किया। यह हजारों वास्तविक प्रश्नों और उद्धरण-केंद्रित फ़िल्टरिंग का उपयोग करता है। ओपन वेट संस्थानों को इसे स्थानीय रूप से चलाने की अनुमति देते हैं, जो संवेदनशील शोध के लिए महत्वपूर्ण है। हम PDF से रिपोर्ट को अनुकूलित करने के लिए एक उदाहरण कार्यप्रवाह भी जारी करते हैं।
परिणाम 2025 की तुलनाओं को दर्शाते हैं; हमने आज के फ्रंटियर मॉडल के खिलाफ पुनः मूल्यांकन नहीं चलाया है। यह कार्य Ai2 के नेतृत्व में NSF OMAI के माध्यम से व्यापक लक्ष्यों का समर्थन करता है, विज्ञान के लिए ओपन AI बनाने के लिए। हम वैज्ञानिक कार्यों के लिए भविष्य के मॉडलों की मदद करने के लिए अपना दृष्टिकोण साझा कर रहे हैं।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित