ल्यूक किम, लाइनर के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

ल्यूक किम लाइनर के संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक अत्याधुनिक एआई-संचालित अनुसंधान उपकरण है जो अनुसंधान प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता अपने कार्यों को 5.5 गुना तेजी से पूरा कर सकते हैं। एक एआई खोज इंजन के रूप में, लाइनर सटीक जानकारी के लिए फ़िल्टर्ड खोज परिणाम प्रदान करता है और विभिन्न प्रारूपों में स्वचालित रूप से उद्धरण उत्पन्न करता है, जिससे यह शोधकर्ताओं, छात्रों और पेशेवरों के लिए एक अमूल्य संसाधन बन जाता है।

क्या आप हमें अपनी पृष्ठभूमि के बारे में बता सकते हैं और आपको उद्यमिता के क्षेत्र में आगे बढ़ने के लिए क्या प्रेरित किया?

मेरी उद्यमिता यात्रा वास्तविक दुनिया की समस्याओं को प्रौद्योगिकी के माध्यम से हल करने की इच्छा से शुरू हुई। एक अंडरग्रेजुएट के रूप में, मुझे यह चुनौतीपूर्ण लगा कि ऑनलाइन जानकारी को कैसे नेविगेट किया जाए और उस पर भरोसा किया जाए। मैं एक ऐसे उपकरण को बनाने के लिए प्रेरित था जो प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करे और छात्रों को स्रोतों के बीच अंतर करने में मदद करे। जो एक हाइलाइटिंग टूल के रूप में शुरू हुआ, वह समय के साथ लाइनर में विकसित हुआ: एक एआई खोज जो केवल सबसे विश्वसनीय परिणाम प्रदान करता है। मैं एआई की क्षमता से आकर्षित हुआ कि यह डेटा को कैसे संसाधित और इंटरैक्ट करता है। छात्रों के लिए, जैसे कि मेरे छोटे स्वयं, के लिए अर्थपूर्ण समाधान बनाने का अवसर मुझे प्रेरित करता है।

आपके विश्वविद्यालय के दिनों में बनाए गए ब्राउज़र एक्सटेंशन ने लाइनर के लिए आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?

लाइनर हाइलाइटर ब्राउज़र एक्सटेंशन मेरी पहली वास्तविक समस्या का समाधान करने की कोशिश थी – जानकारी की अधिकता। यह मुझे दिखाया कि लोग कैसे उन उपकरणों को महत्व देते हैं जो महत्वपूर्ण जानकारी को ढूंढने और व्यवस्थित करने में मदद करते हैं। मैंने सीखा कि किसी कार्य प्रवाह में एक चरण को सरल बनाने से बड़ा प्रभाव पड़ सकता है, चाहे वह महत्वपूर्ण बिंदुओं को हाइलाइट करना हो या प्रासंगिक स्रोतों को सामने लाना हो। इस परियोजना ने लाइनर को एक सुव्यवस्थित अनुभव प्रदान करने के लिए प्रतिबद्धता को आकार दिया, और छात्रों और शोधकर्ताओं को इंटरनेट पर अतिरिक्त शोर से निपटने में मदद की।

लाइनर के पीछे मूल दृष्टिकोण क्या था, और यह इसकी स्थापना के बाद से कैसे विकसित हुआ है?

लाइनर एक सरल उपकरण के रूप में शुरू हुआ जो उपयोगकर्ताओं को ऑनलाइन सामग्री के महत्वपूर्ण हिस्सों को हाइलाइट और सहेजने में मदद करता था। लक्ष्य यह था कि उपयोगकर्ताओं को सबसे प्रासंगिक जानकारी पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करना था, बिना भारी मात्रा में जानकारी से अभिभूत हुए। समय के साथ, हमें एहसास हुआ कि उपयोगकर्ताओं को जानकारी इकट्ठा और व्यवस्थित करने के तरीके से अधिक की आवश्यकता थी – उन्हें इसे ढूंढने और इसकी विश्वसनीयता का निर्धारण करने के बेहतर तरीकों की आवश्यकता थी। यह एहसास लाइनर के एआई खोज इंजन में परिवर्तन का मार्गदर्शक था।

लाइनर को हाइलाइटिंग टूल से एआई-संचालित खोज इंजन में परिवर्तित करने के दौरान आपको कौन सी प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ा?

सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक यह सुनिश्चित करना था कि हमारा एआई लगातार विश्वसनीय और सटीक परिणाम प्रदान करे। शैक्षिक अनुसंधान में विश्वास का एक उच्च स्तर आवश्यक है, और उन अपेक्षाओं को पूरा करना महत्वपूर्ण था। एक अन्य चुनौती यह थी कि हमने वर्षों से उपयोगकर्ता-हाइलाइटेड डेटा को एआई की प्रशिक्षण प्रक्रिया में एकीकृत किया, जबकि प्लेटफ़ॉर्म को सहज बनाए रखा। तकनीकी नवाचार और एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव के बीच सही संतुलन बनाना आवश्यक था लेकिन बहुत फायदेमंद भी था।

हमने लाइनर के “एजेंट” की परिभाषा को शून्य से बनाकर, हम एक मजबूत और स्थिर ढांचा बनाने में सक्षम हुए जो वास्तव में एक एजेंट क्या है। हमने तब एक खोज एजेंट लागू किया जो विश्वसनीयता और विश्वास को प्राथमिकता देता है। यह देखते हुए कि हमारे लक्ष्य दर्शक विश्वसनीयता-केंद्रित अपेक्षाओं के शीर्ष पर प्रतिनिधित्व करते हैं, हमें एक विशिष्ट समाधान की आवश्यकता थी जो सबसे जटिल समस्याओं का समाधान कर सके। हमारी ताकत हमारे प्रोप्राइटरी डेटासेट, एजेंट परिभाषा प्रक्रिया के दौरान प्राप्त तकनीकी अंतर्दृष्टि, और हमारी कार्यान्वयन विशेषज्ञता में निहित थी। साथ में, ये तत्व हमारे लिए सफलता के सबसे शक्तिशाली उपकरण बन गए।

क्या आप बता सकते हैं कि उपयोगकर्ता-हाइलाइटेड डेटा लाइनर के एआई खोज परिणामों की सटीकता और विश्वसनीयता को कैसे बढ़ाता है?

उपयोगकर्ता-हाइलाइटेड डेटा हमारे एलएलएम के लिए एक मूल्यवान गुणवत्ता नियंत्रण परत के रूप में कार्य करता है, जो यह दिखाता है कि अन्य उपयोगकर्ता क्या महत्वपूर्ण और विश्वसनीय मानते हैं। इस क्यूरेटेड डेटा का लाभ उठाकर, हम अपने खोज परिणामों में प्रासंगिक और विश्वसनीय जानकारी को प्राथमिकता देने में सक्षम हैं। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता सटीक और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं, जबकि अप्रासंगिक या कम गुणवत्ता वाली सामग्री से बचते हैं।

लाइनर अन्य एआई खोज उपकरणों जैसे कि चैटजीपीटी या परप्लेक्सिटी से कैसे अलग है?

लाइनर विश्वसनीयता और पारदर्शिता पर प्राथमिकता देकर खड़ा होता है। प्रत्येक खोज परिणाम में एक उद्धरण शामिल है, और उपयोगकर्ता कम विश्वसनीय स्रोतों को फ़िल्टर आउट करने के लिए विकल्प चुन सकते हैं ताकि सटीकता सुनिश्चित हो सके। इसके अलावा, छात्र स्रोतों को खींच सकते हैं और अपनी स्क्रीन पर मूल उद्धृत पाठ देख सकते हैं। जैसे कि अनौपचारिक प्रश्नों के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरणों के विपरीत, लाइनर विशेष रूप से छात्रों, अकादमिक और शोधकर्ताओं के लिए बनाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को गहराई से सीखने और विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है, तथ्यों की पुष्टि करने के बजाय। यह विश्वास और उपयोगकर्ता अनुभव के प्रति प्रतिबद्धता लाइनर को 10 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं के लिए एक जाना-माना उपकरण बनाती है, जिनमें यूसी बर्कले, यूएससी, मिशिगन विश्वविद्यालय और टेक्सास एएंडएम जैसे विश्वविद्यालयों के छात्र शामिल हैं। लाइनर ने हाल ही में टाको के साथ साझेदारी के माध्यम से अपनी क्षमताओं का विस्तार किया है, जो ज्ञान दृश्यीकरण उपकरण एकीकृत करता है ताकि जटिल डेटा को अधिक सुलभ और इंटरैक्टिव प्रारूप में प्रस्तुत किया जा सके, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपने शोध में गहराई से जाने में सक्षम बनाया जा सके।

लाइनर अपने एआई प्रतिक्रियाओं में हॉलुसिनेशन को कम करने के लिए क्या उपाय करता है, और यह उपयोगकर्ता विश्वास को कैसे प्रभावित करता है?

हॉलुसिनेशन को कम करने के लिए एआई-जनित प्रतिक्रियाओं को सत्यापित स्रोतों से जोड़ना आवश्यक है। लाइनर अपने परिणामों को अकादमिक पत्रों, सरकारी डेटाबेस और अन्य विश्वसनीय भंडारों के साथ क्रॉस-रेफरेंस करके ऐसा करता है। हमारी स्रोत फ़िल्टरिंग प्रणाली उपयोगकर्ताओं को अविश्वसनीय सामग्री को बाहर निकालने की अनुमति देती है, जो गुणवत्ता आश्वासन की एक अतिरिक्त परत प्रदान करती है। ये कदम न केवल त्रुटियों को कम करते हैं बल्कि उपयोगकर्ता के साथ विश्वास भी बनाते हैं।

लाइनर की प्रणाली प्रासंगिकता (एजेंट-उत्पन्न दावों और संदर्भ पाराग्राफ के बीच प्रासंगिकता स्कोर) और तथ्यात्मकता (जो मूल्यांकन करता है कि एजेंट-उत्पन्न दावे कितनी अच्छी तरह संदर्भ पाराग्राफ द्वारा समर्थित हैं) पर आधारित है। जितना अधिक समर्थन पाराग्राफ, उतना अधिक तथ्यात्मकता स्कोर। चूंकि हमारा उत्पाद उपयोगकर्ताओं को हॉलुसिनेशन से मुक्त दावों की पुष्टि करने के लिए प्रोत्साहित करता है, इसलिए हमारी एजेंट प्रणाली की तथ्यात्मकता में सुधार करना महत्वपूर्ण है। अंततः, हम तथ्यात्मकता स्कोर और उपयोगकर्ता प्रतिधारण के बीच एक सकारात्मक संबंध देखते हैं।

उपयोगकर्ताओं, विशेष रूप से उन लोगों के बीच विश्वास बनाने के लिए लाइनर क्या कदम उठा रहा है जो महत्वपूर्ण जानकारी के लिए एआई पर भरोसा करने के बारे में संदेह रखते हैं?

विश्वास बनाना पारदर्शिता से शुरू होता है। लाइनर प्रत्येक परिणाम के लिए स्पष्ट उद्धरण प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता स्वयं जानकारी की पुष्टि कर सकते हैं। इसके अलावा, हम स्रोतों को उनकी विश्वसनीयता के आधार पर रैंक करते हैं और उपयोगकर्ताओं को मूल सामग्री के साथ सीधे जुड़ने की अनुमति देते हैं। निरंतर उपयोगकर्ता शिक्षा और खुली संचार भी विश्वास बनाने में भूमिका निभाते हैं, जो दिखाते हैं कि जब जिम्मेदारी से डिज़ाइन किया जाता है, तो एआई शिक्षा में एक विश्वसनीय सहयोगी हो सकता है।

आपको लगता है कि कौन से रुझान अकादमिक अनुसंधान और पेशेवर ज्ञान पुनर्प्राप्ति में एआई के भविष्य को आकार देंगे?

एआई व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित होगा, विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए। पारदर्शिता महत्वपूर्ण होगी, क्योंकि उपयोगकर्ता एआई द्वारा जानकारी को कैसे संसाधित किया जाता है और परिणाम प्रदान करता है, इसके बारे में अधिक स्पष्टता चाहेंगे। प्रगति जानकारी के अतिभार और शोध उपकरणों को सुव्यवस्थित करने पर केंद्रित होगी। डेटा संग्रह और संश्लेषण जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके, एआई शोध के प्रारंभिक चरणों को तेज करेगा, जिससे शोधकर्ताओं को महत्वपूर्ण सोच, विश्लेषण और नवाचार पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाया जा सकेगा। यह दक्षता और बौद्धिक जुड़ाव के बीच का संतुलन अकादमिक और पेशेवर अनुसंधान के भविष्य को आकार देगा।

लाइनर ने हाल ही में 29 मिलियन डॉलर की फंडिंग राउंड सफलतापूर्वक उठाई है। यह निवेश लाइनर को कैसे बढ़ने में मदद करेगा, और आप विस्तार के लिए किन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं?

यह फंडिंग हमें शिक्षा में एआई में सुधार के अपने मिशन को आगे बढ़ाने में सक्षम बनाती है। हम अपनी वैश्विक टीम का विस्तार कर रहे हैं और नए फीचर्स जैसे कि एस्से मोड लॉन्च कर रहे हैं, जो छात्रों को अपने निबंध लेखन, संरचना और प्रारूप में सुधार करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम विश्वविद्यालयों और पेशेवर संगठनों के साथ साझेदारी पर भी ध्यान केंद्रित कर रहे हैं ताकि अधिक उपयोगकर्ताओं तक पहुंचा जा सके और एआई-संचालित अनुसंधान उपकरणों के प्रभाव को प्रदर्शित किया जा सके। थेटालैब्स और टाको जैसी कंपनियों के साथ हाल के सहयोग ने हमारी क्षमताओं का विस्तार किया है। यह निवेश विश्वसनीय खोज समाधानों की बढ़ती आवश्यकता को रेखांकित करता है, और हम इस गति को बनाने के लिए उत्सुक हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें लाइनर पर जाना चाहिए।