Meta认为其新的AI工具可以让维基百科更准确

本周，Meta推出了一个新的人工智能模型，名为Sphere，旨在自动验证维基百科的引用，Sphere的知识库来自1.34亿网页。

Meta表示，它没有与维基媒体（拥有wikipedia.com的非营利组织）在这个项目上合作，该项目仍处于研究阶段，并未用于在维基百科上推送实时更新。然而，维基媒体宣布 最近，它在其内容翻译工具中使用了Meta的技术。

Meta在一篇博客文章中说，Sphere是一种人工智能模型，可以执行知识密集型自然语言处理，当你问“谁获得了第一个诺贝尔物理学奖”这样的问题时，手机上的虚拟助手也会做同样的任务这些模型将在存储库中挖掘以找到匹配的答案。

就Sphere而言，它使用的是来自“非结构化”开放网络的信息，而不是搜索引擎。Meta研究人员在一篇博客文章中写道：“因为Sphere可以访问比当今标准模型多得多的公共信息，它可以提供他们无法提供的有用信息。”此外，Meta的系统使用自然语言理解来“估计从来源推断出声明的可能性”。这种技术将句子或短语分解成数学表示，然后将表示集相互比较。

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可以在arxiv上找到描述Sphere的预印本，软件本身在GitHub上开源。Meta还创建了一个名为KILT的基准测试，它将用于评估Sphere和其他类似模型在广泛任务中的表现，如事实核查、问答对话和插入相关链接。 ；

到目前为止，这种能力只被用于扫描和检查维基百科的引文。梅塔解释说：“它会引起人们对可疑引文的注意，让人工编辑能够评估最有可能有缺陷的案例，而不必筛选成千上万个正确引用的陈述。”“如果引用看起来无关紧要，我们的模型会建议一个更适用的来源，甚至指向支持这一主张的特定段落。”

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最终，学习理解维基百科条目中的文本段落和它们引用的链接之间的关系也将提高模型解析现实世界知识的能力，因为引文编辑需要牢牢掌握人类语言理解和推理。

“这些模型是潜在编辑器的第一批组件，可以帮助实时验证文档。除了提出引用，该系统还将建议自动完成文本——根据网络上找到的相关文档提供信息——并提供校对更正，”Meta说。“理想情况下，这些模型将理解多种语言，并能够处理多种类型的媒体，包括视频、图像和数据表。”