Keşif Motoru

Bulma Altyapısı, Microsoft Bulma'nın bilişsel omurgasıdır. Çalışmayı planlayan, özel aracılara temsilcilik eden, ilerleme durumunu izleyen ve sonuçlar beklenenden farklı bir şekilde geri geldiğinde uyum sağlayan otonom bir araştırma ortağı olarak çalışır. Bir sohbet penceresindeki tek tek istemlere yanıt vermek yerine altyapı arka planda sürekli olarak çalışır ve siz en önemli bilimsel kararlara odaklanırsınız.

Geleneksel yapay zeka yardımcıları soru-cevap döngüsünde çalışır. Siz sorarsınız, onlar yanıt verir ve konuşma sona erer. Keşif Motoru başka bir şekilde çalışır. Tek bir cümle veya ayrıntılı bir araştırma planı olsun, bir hedefi tanımlarsınız. Motor, parçalarına ayırma, çalıştırma ve geribildirim verme sorumluluğunu üstlenir. Bu işlem, saniyeler ve dakikalar yerine saatler ve günler içinde ortaya çıkar.

Motorun yapısı

Bulma Altyapısı birlikte çalışan iki bileşen etrafında düzenlenmiştir: biliş ve görevler.

Biliş

Biliş, motor çalışırken sürekli devam eden bir akıl yürütme sürecidir. Genel hedeflerinizin farkındalığını korur ve bundan sonra ne üzerinde çalışılması gerektiğine karar verir. Her çalışma parçası için doğru aracıları ve araçları seçer ve ilerleme durumunu gözden geçirirken geri bildirimlerinize yanıt verir.

Bulma Altyapısı'nı başlattığınızda, biliş sürekli bir döngüye başlar:

  1. Paylaşılan oturumunuzdaki tüm görevlerin mevcut durumunu gözden geçirir
  2. Bağımlılıklarına göre hangi görevlerin başlamaya hazır olduğunu tanımlar
  3. Her görev için en uygun aracıyı seçer
  4. Görev yürütmeyi başlatır ve sonuçları izler
  5. Tamamlanan çalışmayı tanımladığınız başarı ölçütlerine göre doğrular
  6. Boşluklar veya fırsatlar tanımladığında yeni görevler oluşturur
  7. Notlarınızı devam eden planlamaya ekler

Biliş yalnızca sabit bir plan yürütmez. Uyum sağlar. Bir araç beklenmeyen sonuçlar döndürürse, biliş yaklaşımını yeniden değerlendirir. Göreve daha bağlamlı bir yorum eklerseniz, bu, bilişsel süreci etkileyerek bir sonraki kararı şekillendirir. Birden çok başarısız denemeden sonra, yapay zeka gözden geçirmeniz için görevi üst seviyeye taşır.

Bilişselliğin nasıl çalıştığına daha ayrıntılı bir bakış için bkz. Bilişe genel bakış.

Görevler

Görevler, Bulma Altyapısı'nın gerçekleştirmesini istediğiniz çalışmayı nasıl tanımladığınızdır. Her görev nelerin gerçekleştirilmesi gerektiğini, neden önemli olduğunu ve başarının nasıl ölçülmesi gerektiğini yakalar. Görevler, bilişselliğin işi düzenlemek ve sıralamak için kullandığı yapıyı sağlar.

Görev şunları içerir:

  • Başlık ve açıklama: Bir aracının amacı anlaması için yeterli bağlamla yapılması gerekenler.
  • Doğrulama gereksinimleri: Başarılı bir sonucun nasıl göründüğünü tanımlayan belirli ölçütler. Bilişsel, tamamlanmış bir görevin gerçekten beklentilerinizi karşılayıp karşılamadığını yargılamak için bu ölçütleri kullanır. Bunlar olmadan, biliş, sonuçları değerlendirmek için nesnel bir standarda sahip değildir.
  • Bağımlılıklar: Önce tamamlanması gereken diğer görevlerle ilişkiler. Biliş, işi akıllıca sıralamak için bu ilişkileri kullanır.
  • Durum: Görevin yaşam döngüsü boyunca ilerledikçe geçerli durumu. Görev durumlarının tam kümesi ve anlamları için bkz. Görev durumu yaşam döngüsü.
  • Sonuç: Görev tamamlandığında oluşturulan çıktı. Sonuç, bağımlı görevler için kullanılabilir hale gelir.

Her görevin en az bir başlığı, açıklaması ve en az bir doğrulama gereksinimi olmalıdır. Başlık ve açıklama, bilişe ne yapılması gerektiğini söyler. Doğrulama gereksinimleri, çalışmanın standardınıza ne zaman uyduğunda bunu bildirir. Doğrulama gereksinimleri olmadan, biliş görevi yürütmeye devam eder ancak sonucu nesnel olarak değerlendirmenin bir yolu yoktur. Eksik gereksinimler, anlamlı kalite denetimleri yapılmadan geçen görevlere veya yinelenen şekilde yapılan görevlere yol açabilir.

Görev yapısı ayrıntıları ve en iyi yöntemler için bkz . Görevler ve paylaşılan oturumlar.

Motor pratikte nasıl çalışır?

Keşif Altyapısı ile çalışmak, işbirliğine dayalı bir döngüyü izler. Yönü belirlersiniz, motor çalıştırılır ve süreci gözden geçirmek ve yönlendirmek için periyodik olarak kontrol edersiniz.

1. Amacınızı tanımlayın

Paylaşılan oturumunuzda bir veya daha fazla görev oluşturarak başlayın. Görevler, bilişselliğin daha fazla parçalandığı üst düzey hedefler veya zaten ayrıştırdığınız belirli adımlar olabilir. Örneğin:

"[hastalığı] tedavi eden mevcut ilaçları ve bunların aktivasyon yollarını belirleyin. Daha yüksek protein bağlama benzitesine ve daha düşük öngörülen immün yanıta sahip varyantları keşfetmek için her bir aktif bileşeni kullanın. En umut verici adaylar için laboratuvar formülasyonu için bir retrosentez yolu planlayın."

Bu tek amaç birden çok bilgi etki alanını içerir, çeşitli araçların koordinesini gerektirir ve sonraki adımları bilgilendiren ara sonuçlar üretir. Motor için doğal bir uyum.

2. Keşif Motorunu Başlatın

Önemli

Discovery Engine'i başlatmadan önce, çalışma alanınızda bir sohbet modeli dağıtımının bulunduğundan emin olun. Yeni bir projenin varsayılan modelidir gpt-5-4 (model: gpt-5.4). Bulma Altyapısı, görev doğrulaması için bu modeli gerektirir. O olmadan motor çalışmaz. Kurulum yönergeleri için bkz. Sohbet modeli dağıtımı oluşturma .

Bulma Altyapısı'nı başlattığınızda, biliş sürekli mantık döngüsünü başlatır ve aracılara görev atamaya başlar.

3. Çalışmasına izin ver

Biraz uzaklaş. Birkaç saat sonra tekrar kontrol edin. Motor, sürekli varlığınız olmadan çalışır. Bilişsel, aracı seçimini, araç yürütmeyi, hata kurtarmayı ve görev sıralamayı işler. Motor, yetenekli bir iş arkadaşınıza iş devretmek gibi, sizin adınıza fırsat yollarını bulur ve izler.

4. Gözden geçirme ve yeniden yönlendirme

Geri döndüğünüzde paylaşılan oturumunuzu denetleyin. Şunu görürsünüz:

  • Sonuçları ve doğrulama çıktılarıyla tamamlanmış görevler
  • Şu anda yürütülmekte olan görevler ve bunlar üzerinde çalışan aracılar
  • Biliş bunları çözemediği için dikkatinizi çekmek için işaretlenen görevler

İşaretlenen görevlerde çalışmanın yönünü değiştirmek için notlar ekleyin. Sonuçlar yakın ancak doğru değilse doğrulama gereksinimlerini değiştirin.

5. Yineleme

Döngü, hedefleriniz karşılanıncaya kadar devam eder. Biliş yalnızca sabit bir dizi çalıştırmaz. Geri bildiriminiz ve yol boyunca eklediğiniz yeni görevler de dahil olmak üzere paylaşılan oturumun gelişen durumuna yanıt verir.

Motorun ne zaman kullanılacağını seçme

Bulma Altyapısı karmaşık, açık uçlu ve uzun süre çalışan sorunlar için özel olarak oluşturulmuş bir altyapıdır. Her araştırma sorusu bunun gerekliliğini doğurmaz.

Motora uygunluk

Motorla iyi çalışan konular birkaç özellik paylaşır:

  • Bağımlılıkları olan çok adımlı: Çalışma doğal olarak daha sonraki adımların önceki sonuçlara bağlı olduğu parçalara ayrılır.
  • Açık uçlu keşif: Hedefi biliyorsunuz ama tam yolu bilmiyorsunuz. Birden çok yaklaşım işe yarayabilir ve altyapı bunları keşfedebilir.
  • Uzun süre: Çalışma dakikalar değil, saatler veya günler sürer. Görev devretmek, her zaman etkileşimde kalmaktan daha fazla fayda sağlar.
  • Birden çok araç ve bilgi etki alanı: Çalışma için veritabanlarını, simülasyonları, analiz araçlarını ve farklı uzmanlık türlerini koordine etmek gerekir.

Doğrudan etkileşim için daha uygun

Bazı sorular, bir aracıyla doğrudan sohbet veya Soru Modu aracılığıyla daha iyi ele alınır:

  • Bilinen yanıtlarla ilgili tek ve belirli sorular ("Bileşik X'in azaltma potansiyeli nedir?")
  • Anında yanıt almanız gereken görevler
  • Her adımı etkileşimli olarak denetlemek istediğiniz yerde çalışın
  • Tek bir işlemde tamamlanan basit aramalar veya hesaplamalar

Kaynak orkestrasyonu

Biliş görevlerini yürütürken, Microsoft Bulma platformunun tamamını kullanır.

  • Aracılar: Belirli iş türlerini yürüten özel yapay zeka sistemleri. Biliş, özellikleri her göreve en uygun aracıyı seçer. Her ajan, yapılacak iş türü için en uygun modelle eşleştirilir.
  • Araçlar: Hesaplama, veri işleme ve analiz için süper bilgisayarda çalışan kapsayıcılı yürütülebilir dosyalar. Araçlar, özel yazılım veya önemli işlem kaynakları gerektiren işleri işler. Microsoft Bulma uygulaması araçları farklı bir yerel yürütme yolu üzerinden çalıştırır; karşılaştırma için bkz. Microsoft Bulma ve Microsoft Bulma uygulaması.
  • Bookshelf: Belgelerinizden ve bilimsel literatürden oluşturulmuş bilgi bankaları. Aracılar, mantıklarını ilgili bağlamda temellendirmek için kitaplıkları sorgular.

Çalışma alanınızı ve projenizi ayarlarken bu kaynakları yapılandırabilirsiniz. Ardından biliş, her görevin gerektirdiğine göre bunları otomatik olarak düzenler.

İşbirliği desenleri

Sağladığınız düzenleme miktarına bağlı olarak, sistem farklı özerklik düzeylerini destekler.

Tam yetki devri: Geniş bir hedefi tanımlar ve ayrıştırma ile yürütme işlemlerini bilişselliğin yönetmesine izin verirsiniz. Keşif çalışmalarında moturun neleri keşfettiğini görmek istediğiniz zamanlar için en uygun tercihtir. Sonuçları düzenli aralıklarla gözden geçirir ve stratejik rehberlik sağlarsınız.

Yapılandırılmış temsilci: Atanan aracılar, tanımlı bağımlılıklar ve doğrulama gereksinimleriyle çalışmayı belirli görevlere bölersiniz. Biliş yürütmeyi ve sıralamayı işler, ancak tanımladığınız yapıyı izler. Yaklaşımı bildiğiniz ve güvenilir yürütme istediğiniz durumlarda en iyi yöntemdir.

Paralel çalışma: Bazı görevler üzerinde çalışırken, biliş diğer görevleri işler. Bir görevi el ile tamamladığınızda veya ara sonuçlar eklediğinizde, biliş katkılarınızı görür ve bunları planlamasına ekler.

Her bir düzenin nasıl kurulacağına ilişkin pratik yönergeler için bkz. Cognition ile paylaşılan oturumlar oluşturma.

En iyi uygulamalar

Do:

  • Prosedürleri değil, sonuçları açıklayan net hedeflerle başlayın. Kognisyon oraya nasıl ulaşılacağını çözsün.
  • Görevlerinize doğrulama gereksinimleri ekleyin. Onlar olmadan, iş standartlarınıza uygun olduğunda, bilişselliğin yargılamanın bir yolu yoktur.
  • Etkin paylaşılan oturumları birkaç saatte bir kontrol edin. Geri bildiriminiz çalışmayı yolunda tutar.
  • Otonom keşiflere güvenin. Biliş, dikkate alamayacağınız yaklaşımları deneyebilir.

Kaçının:

  • Her adımı önceden belirtme ve motorun bunları sıralı olarak çalışmasını bekleme. Adımları bildiğinizde bile, altyapı doğrulama ve kalite geri bildirim döngüleri aracılığıyla değer ekler. Kaçınmak istediğiniz şey, motoru basit bir görev çalıştırıcısı olarak ele almaktır. Sonuçlar ara doğrulama gereksinimlerinizi karşılamadığında yeniden denemek için farklı bir yaklaşım benimseme veya incelemeniz için çalışmayı işaretleme konusunda uyum sağlama gücüne sahiptir. Paylaşılan oturumunuz, kalite kontrol aşamalarına veya iterasyona ihtiyaç duymadan tamamen ardışık ilerliyorsa, ajanla doğrudan etkileşim daha hızlı olabilir.
  • Görev yürütmeyi gerçek zamanlı olarak izleme. Motor, etkileşimli izlemeyi değil, zaman uyumsuz işbirliğini destekler.
  • Çok geniş ("kanseri çöz") veya çok dar ("PubChem ID 12345'i arayın") görevler oluşturmak. Görevlerin doğrulayacak kadar belirli olduğu ancak bilişselliğin yürütmeyi planlayabilecek kadar geniş olduğu orta alanı bulun.

İlgili içerik

  • Son güncelleştirme: