三人團隊打造的學術搜尋引擎，直接拿下SOTA！

號稱搜尋結果相關性平均比Google學術高5倍，能搜尋超1億個研究對象，還不依賴LLM。

更重要的是：免費，學生黨狂喜！

先來看一波使用效果，輸入搜尋關鍵詞，只需350毫秒，“啪”得一下高度相關文獻就列出來了：

還能再一鍵篩選出可查看PDF的檔案。

從年份、引用次數，到出版類型、具體期刊，都能設定一鍵過濾：

搜尋出來的論文，點選題目即可預覽，支援一鍵複製常見學術引用格式：

這個新搜尋引擎名叫Lumina，據說目前已處理了超30萬次查詢，支援24種語言。

為了和Google學術等傳統學術搜尋引擎做比較，開發團隊還專門搞了個基準測試，程式碼庫也已開源放了出來，測試結果Lumina搜尋結果的相關性拿下SOTA。

我們三個人花幾個月就做出來了，比Google的好。

AI 3D模擬引擎Ego聯合創始人兼CTO、前Meta研究員看過後表示閉眼沖：

如開頭所述，為了測試Lumina的性能，研究團隊開源了一個基準測試。

使用GPT-4作為“評判員”，重點比較了Lumina Base（基礎搜尋模式）、Lumina Recursive（遞迴搜尋模式）、Semantic Scholar和Google學術搜尋結果的相關性和精確度。

直接檢測評估了每個搜尋引擎的前10個搜尋結果，對比如下：

在基礎搜尋模式下（Lumina Base），Lumina搜尋結果的相關性比Google學術高4.8倍，比Semantic Scholar高8倍，評估基於生成的約2470個查詢資料集。

Lumina在遞迴搜尋模式下，搜尋結果相關性進一步提升，比Google學術高6.8倍，比Semantic Scholar高11.3倍，同樣基於2470個查詢資料集。

此外，Lumina在每次檢索中都能穩定提供2-3個高度相關結果，相比之下，Google學術只有50%的檢索能提供1個高度相關的結果，Semantic Scholar則僅有30%的檢索能達到這一標準。

換句話說，Lumina可以找到原本很難找到的研究成果。

團隊還表示，使用Lumina API和一個簡單的遞迴指令碼，可以使相關性比Google學術高11倍，Lumina API即將發佈。

除了基本的檢索，Lumina還提供AI概述功能。

比如用“機器學習”關鍵詞搜尋，它就會引用檢索出來的論文總結介紹機器學習：

點選AI概述中有下劃線的關鍵詞，就會觸發對該關鍵詞的進一步檢索：

AI概述下方還有對搜尋論文研究成果圖表的彙總：

Lumina背後是一個僅有三人的開發團隊，已獲YC投資。

聯合創始人兼CEO Mehul Chadda，本科畢業於美國威斯康星大學麥迪遜分校材料工程專業，前高精度科學儀器公司CAMECA製造工程師，負責過原子探針研發工作。

聯合創始人兼CTO Akhilesh Sharma，本科畢業於美國伊利諾伊大學香檳分校完成機械工程專業，之前是社交媒體平台Postpress的聯合創始人和技術主管，也曾擔任美國技術諮詢公司Neudesic雲技術相關顧問。

聯合創始人Ishaan Kapoor，加州大學洛杉磯分校統計學畢業，對深度學習、線性代數和大語言模型感興趣。

除了這次上新的學術搜尋引擎，之前團隊還做了一個AI論文解讀工具——Lumina-chat。

點選Lumina首頁右上角的“Legacy System”即可跳轉使用。

打開後是這樣嬸兒的，可以上傳PDF與AI互動進行論文解讀：

感興趣的童鞋可以試試～   (量子位)

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