DeepFox

우리의 사명

질문은 인간의 호기심, 학습, 혁신을 이끕니다. 역사적으로 사람들은 책을 통해 답을 찾아왔으며, 이는 종종 광범위한 연구와 인내를 필요로 하는 과정이었습니다. 즉각적인 답변이 필요할 때, 우리는 지식이 풍부한 개인 - 친구, 교사, 전문가 - 에 의존했으며, 그들의 시의적절한 통찰력은 매우 귀중했습니다.

인터넷과 구글과 같은 검색 엔진은 정보를 찾는 방식을 혁신했습니다. 이러한 도구들은 몇 시간이나 며칠이 아닌 몇 초 만에 관련 문서를 찾을 수 있게 만들었습니다. 하지만 이는 또한 "검색, 스크롤, 클릭"이라는 번거로운 루틴을 만들어냈고, 사용자들은 종종 완전한 답변을 얻기 위해 여러 출처를 필터링해야 했습니다.

DeepFox의 사명은 인공지능과 인간 중심 접근 방식을 결합하여 이러한 경험을 재구상하는 것입니다. 결과를 검색하�� 대신, 우리는 단순히 질문하도록 요청합니다. 우리는 이 플랫폼을 "질문" 엔진이라고 부릅니다. 목표는 정확하고 직관적인 답변을 신속하고 정확하게 제공하는 것입니다. DeepFox를 당신의 지식이 풍부한 동반자로 생각해보세요 - 단순히 답변을 제공할 뿐만 아니라 행동을 취하는 데 도움을 주며, 당신이 정확히 필요한 것을 얻을 수 있도록 하면서 귀중한 시간을 절약해줍니다.

우리의 차별점

• 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 하는 명확하고 실행 가능한 답변
• 당신의 시간을 존중하고 핵심을 직접적으로 전달하는 간결하고 집중된 답변
• 지속적인 최적화와 효율적인 처리를 통한 번개같은 성능

기술

대규모 언어 모델을 기반으로, 우리는 인간 경험을 목표와 평가 기준의 중심 부분으로 두는 다른 훈련 및 평가 전략을 채택합니다. RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)를 통해, 우리가 최적화하는 목표는 단순히 유용성/충실도가 아닙니다. 오히려, "���문" 엔진에서의 당신의 경험이 최우선 순위이자 목표입니다.

서로 다른 질문은 최상의 경험을 제공하기 위해 서로 다른 전략과 기본 모델이 필요합니다. 따라서 우리는 복잡성, 예상 지연 허용치, 언어 등을 고려하여 최적의 균형을 달성하는 것을 목표로 하는 모델 라우터를 구축합니다. 각 질문은 서로 다른 모델과 전략으로 처리될 수 있습니다.

더 복잡한 쿼리의 경우, 우리는 다단계 연구 워크플로우를 실행하고, 철저한 분석을 수행하며 관련 정보를 필터링할 수 있는 정교한 AI 에이전트를 사용합니다(연구 모드). 직접적인 답변을 즉시 사용할 수 없을 때, 우리 시스템은 거기에 도달하는 데 도움이 되는 명확한 지침과 제안을 제공합니다(가이드 모드). 또한 다양한 사용자 프로필을 가진 실제 사용자를 시뮬레이션하여 자동 평가를 간소화하는 에이전트를 배포합니다.

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