Luke Kim，Liner 创始人兼首席执行官——访谈系列

Luke Kim 是 Liner 的创始人兼首席执行官，Liner 是一款前沿的 AI 驱动的研究工具，旨在简化并提升研究过程，帮助用户将任务完成速度提升 5.5 倍。作为 AI 搜索引擎，Liner 提供过滤后的搜索结果以获取精准信息，并自动生成多种格式的引用，成为研究人员、学生和专业人士的宝贵资源。

您能介绍一下您的背景以及是什么激励您投身创业，特别是在 AI 和技术领域吗？

我的创业之旅始于希望通过技术解决现实问题的愿望。大学期间，我深感在海量在线信息中导航并信任信息的难度。这激励我创建一个简化流程、帮助学生辨别信息来源的工具。最初它只是一个高亮工具，用于筛选可用信息，随着时间演变成如今的 Liner: 一个只提供最可靠结果的 AI 搜索。我被 AI 的潜力所吸引，因为它能够改变我们处理和交互数据的方式。为学生（如同当年的我）打造有意义的解决方案的机会始终激励着我。

您在大学期间开发的浏览器扩展经验是如何塑造 Liner 的愿景的？

Liner 高亮浏览器扩展是我首次真正着手解决信息超载问题的尝试。它让我看到人们多么重视能够简化关键信息查找和组织的工具。我认识到，即使简化工作流中的一步，也能产生巨大影响，无论是高亮重要要点还是呈现相关来源。该项目塑造了 Liner 致力于为用户打造流畅体验，并帮助学生和研究者过滤互联网上的噪音的承诺。

Liner 最初的愿景是什么？自创立以来它是如何演变的？

Liner 最初是一个简易工具，帮助用户高亮并保存在线内容的关键部分。其目标是让用户更容易专注于最相关的信息，而不被信息淹没。随着时间推移，我们意识到用户需要的不仅是收集和整理信息的方式——他们还需要更好的检索手段以及辨别信息可靠性的能力。这一认识推动了 Liner 向 AI 搜索引擎的转型。

在将 Liner 从高亮工具转变为 AI 驱动的搜索引擎过程中，您面临的主要挑战是什么？

其中最重要的挑战之一是确保我们的 AI 能持续提供可靠、准确的结果。学术研究对可信度要求极高，满足这一期待至关重要。另一个挑战是将多年用户高亮的数据整合进 AI 的训练过程，同时保持平台的直观性。在技术创新与流畅用户体验之间取得平衡既是必要的，也极具成就感。

通过从零构建 Liner 对“agent（代理）”的定义，我们得以打造一个稳健且可靠的框架来理解代理的本质。随后我们实现了一个以可靠性和可信度为首要考虑的搜索代理。鉴于我们的目标受众对可信度的要求极高，我们需要一种能够应对最复杂问题的独特解决方案。我们的优势在于利用自主数据集、在代理定义过程中获得的技术洞见以及实施经验。这些要素共同成为我们成功的最强有力工具。

您能详细说明用户高亮数据的整合是如何提升 Liner AI 搜索结果的准确性和可靠性的吗？

用户高亮数据充当了宝贵的质量控制层，帮助我们的语言模型辨别其他用户认为重要且可信的内容。通过利用这些精选数据，我们能够在搜索结果中优先呈现相关且可靠的信息。此方式确保用户获得精准且可操作的洞察，同时避免无关或低质量的内容。

Liner 与其他 AI 搜索工具（如 ChatGPT 或 Perplexity）相比，有何区别？

Liner 通过强调可靠性和透明度而脱颖而出。每个搜索结果都附有引用，用户可以过滤掉不可靠的来源以确保准确性。另有一项措施，学生可以提取来源并在屏幕上查看原始引用文本。不同于为日常查询设计的工具，Liner 专为学生、学者和研究者打造，帮助用户专注于深入学习和分析，而不是仅仅核实事实。对信任和易用性的承诺使 Liner 成为超过 1000 万用户的首选工具，用户包括加州大学伯克利分校、南加州大学、密歇根大学和德克萨斯 A&M 等高校的学生。Liner 还通过合作伙伴关系保持差异化，例如最近与 Tako 的合作，将知识可视化工具整合进来，以更易懂、交互式的方式呈现复杂数据，帮助用户深入研究。

Liner 采取了哪些措施来减少 AI 响应中的幻觉（错误信息），这对用户信任有何影响？

减少幻觉需要将 AI 生成的响应锚定到可验证的来源。Liner 通过将结果与学术论文、政府数据库及其他可信库进行交叉比对来实现此目标。我们的来源过滤系统进一步允许用户排除不可靠内容，提供额外的质量保障。这些措施不仅降低错误率，也提升了用户的信任感。

Liner 的系统基于相关性（代理生成的主张与参考段落之间的相关性得分）和事实性（评估代理生成的主张在参考段落中的支持程度）。支持性越强，事实性得分越高。由于我们的产品强烈鼓励用户核实主张以确保其不受幻觉影响，提升代理系统的事实性至关重要。最终，我们观察到事实性得分与用户留存之间存在正向关联。

Liner 正在采取哪些措施在用户，尤其是对依赖 AI 获取关键信息持怀疑态度的用户中建立信任？

建立信任始于透明度。Liner 为每个结果提供明确的引用，使用户能够自行核实信息。此外，我们根据可靠性对来源进行排序，并允许用户直接与原始内容互动。持续的用户教育和开放沟通也有助于展示，负责任设计的 AI 可以成为教育中的可靠伙伴。

您认为哪些趋势将塑造 AI 在学术研究和专业知识检索中的未来？

AI 将日益实现个性化，适应每位用户的独特需求并提供定制化洞察。透明度将成为关键，用户希望更清晰地了解 AI 如何处理信息并给出结果。技术进步还将聚焦于解决信息超载并简化研究工具。通过自动化数据收集与合成等重复性任务，AI 将加速研究的前期阶段，使研究者能够更多地专注于批判性思考、分析和创新。效率与智力参与之间的平衡将塑造学术与职业研究的未来。

Liner 最近 成功完成了 2900 万美元的融资轮。这笔投资将如何帮助 Liner 增长，您将重点关注哪些扩展领域？

这笔资金使我们能够推进提升教育领域 AI 的使命。我们正在扩大全球团队，并推出诸如 Essay Mode（论文模式）等新功能，旨在帮助学生提升写作、结构和格式化论文的技能。我们同样把与大学和专业组织的合作放在优先位置，以触达更多用户并展示 AI 驱动的研究工具的影响力。近期与 ThetaLabs 和 Tako 等公司的合作拓展了我们的能力。此项投资凸显了对可靠搜索解决方案日益增长的需求，我们也期待在此势头上继续前进。

感谢这次精彩的访谈，想了解更多的读者请访问 Liner。