三人干倒谷歌，免费学术搜索是谷歌学术关联的5倍，已经获得YC投资。

三人组建的学术搜索引擎，直接获得SOTA！

声称搜索结果的相关性是谷歌学术的5倍，可以搜索超过1亿次的研究对象，还没有依赖LLM。

更为重要的是：免费，学生狂喜！

首先看一波使用效果，输入搜索关键词，只需350ms，“啪”得一下高度相关文献就列出来了：

也可以一键选择可以查看PDF的文件。

从年份、引用次数、出版类型、特定期刊，都可以设置一键过滤：

搜索到的论文，点击标题浏览，支持一键复制常见的学术引用格式：

这款新搜索引擎的名字Lumina，有人说，目前已经处理了超过30万次的查询，支持24种语言。

为了与谷歌学术等其他学术搜索引擎进行比较，开发团队还专门进行了基准测试，代码库已经开源发布，测试结果与Lumina搜索结果的相关性赢得了SOTA。

开发者发推文叫嚣谷歌：

三个人花了几个月的时间才做出来，比谷歌还要好。

AI 联合创始人3D模拟引擎Ego和CTO、之前的Meta研究员看到后说闭眼冲：

强烈建议大家试一试。

也有不少学者表示好使：

最高搜索相关性是11倍

例如上面提到的，为了测试Lumina的性能，研究小组开源了一个基准测试。

采用GPT-4作为“评判员”，重点对比Lumina。 Base(基本搜索模式)、Lumina Recursive(递归搜索模式)、Semantic Scholar和谷歌学术搜索结果的相关性和准确性。

对每一个搜索引擎进行直接检测和评估前十个搜索结果，对比如下：

基本搜索模式下（Lumina Base），与谷歌学术相比，Lumina搜索结果的相关性是4.8倍，比Semantic更高。 Scholar的高度是8倍，基于大约2470个查询数据集的评估。

在递归搜索模式下，Lumina的搜索结果相关性进一步提高，比谷歌高6.8倍，比Semantic更高。 同样基于2470个查询数据集的Scholar高11.3倍。

另外，Lumina可以在每次检索中稳定提供2-3个检索。高度相关因此，相比之下，只有50%的谷歌学术检索能够提供高度相关的结果，Semantic Scholar只有30%的检索能够达到这个标准。

也就是说，Lumina可以找到原本很难找到的研究结果。

该团队还表示，使用Lumina API和一个简单的递归脚本，可以使相关性比谷歌学术高11倍，Lumina API即将发布。

Lumina除基本检索外，还提供基本检索AI简述功能。

例如使用“机器学习”关键词进行搜索，它还会引用搜索到的论文来总结机器学习：

单击AI简述包含下横线的关键字，将触发对关键字的进一步搜索：

AI简介下面还有关于搜索论文研究成果图的总结：

三人团队建设

在Lumina的背后，有一支只有三个人的开发团队，已经被YC投资。

联合创始人兼CEO Mehul Chadda，本科毕业于美国威斯康星大学麦迪逊分校材料工程专业，前高精度科学仪器公司CAMECA制造工程师，负责原子探针的研发。

CTO，联合创始人 Akhilesh Sharma，本科毕业于美国伊利诺伊大学香槟分校，曾担任Postpress社交平台创始人和技术总监，曾担任美国技术咨询公司Neudesic云技术相关顾问。

Ishaan创始人 Kapoor，毕业于加州大学洛杉矶分校统计学，对深度学习、线性代数和大语言模型感兴趣。

除了这个新的学术搜索引擎，团队之前还做了一个AI论文解读工具。——Lumina-chat。

在Lumina首页右上角点击“Legacy System"可以跳转使用。

打开后就是这样的阿姨，可以上传PDF和AI交互进行论文解读：

有兴趣的童鞋可以试试～

https://lumina.sh/c5be32b-4fb7-476a-81aa-fe269f2832f283

参考链接：

[1]https://x.com/lumina_ai_inc/status/1823810207576941047?s=46&t=iTysI4vQLQqCNJjSmBODPw

[2]https://x.com/Ishaank1999[3]https://x.com/notakhilesh99[4]https://x.com/bada_aaya

本文来自微信微信官方账号“量子位”，作者：关注前沿技术，36氪经授权发布。

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