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从年龄段看股票配资投资，日本65岁以上老年人口有3571.2万，占比29.4%，老年人口持续增多；15岁至64岁劳动人口为7174.1万，占比59%，劳动人口持续减少问题严重。
我国女性生殖衰老队列研究发现围绝经期女性中受到这一问题困扰的比例高达80%，其中出现中重度症状比例超过50%，这与欧美国家数据保持一致。我国女性出现VMS持续时间中位数为4.5年。目前缓解绝经相关VMS最常用的治疗方法为绝经激素治疗。然而，绝经激素治疗的使用禁忌症较多，具有治疗窗口期，研究证明还可能会增加乳腺癌、心血管疾病和血栓栓塞发生风险。
三人团队打造的学术搜索引擎，直接拿下SOTA！
号称搜索结果相关性平均比谷歌学术高5倍，能搜索超1亿个研究对象，还不依赖LLM。
更重要的是：免费，学生党狂喜！
先来看一波使用效果，输入搜索关键词，只需350毫秒，“啪”得一下高度相关文献就列出来了：
还能再一键筛选出可查看PDF的文件。
从年份、引用次数，到出版类型、具体期刊，都能设定一键过滤：
搜索出来的论文，点击题目即可预览，支持一键复制常见学术引用格式：
这个新搜索引擎名叫Lumina，据说目前已处理了超30万次查询，支持24种语言。
为了和谷歌学术等传统学术搜索引擎做比较，开发团队还专门搞了个基准测试，代码库也已开源放了出来，测试结果Lumina搜索结果的相关性拿下SOTA。
开发者发推文叫板谷歌：
我们三个人花几个月就做出来了，比谷歌的好。
AI 3D模拟引擎Ego联合创始人兼CTO、前Meta研究员看过后表示闭眼冲：
强烈推荐大家试一试。
还有不少学者表示好使：
搜索相关性最高高11倍
如开头所述，为了测试Lumina的性能，研究团队开源了一个基准测试。
使用GPT-4作为“评判员”，重点比较了Lumina Base（基础搜索模式）、Lumina Recursive（递归搜索模式）、Semantic Scholar和谷歌学术搜索结果的相关性和精确度。
直接检测评估了每个搜索引擎的前10个搜索结果，对比如下：
在基础搜索模式下（Lumina Base），Lumina搜索结果的相关性比谷歌学术高4.8倍，比Semantic Scholar高8倍，评估基于生成的约2470个查询数据集。
Lumina在递归搜索模式下，搜索结果相关性进一步提升，比谷歌学术高6.8倍，比Semantic Scholar高11.3倍，同样基于2470个查询数据集。
此外，Lumina在每次检索中都能稳定提供2-3个高度相关结果，相比之下，谷歌学术只有50%的检索能提供1个高度相关的结果，Semantic Scholar则仅有30%的检索能达到这一标准。
换句话说，Lumina可以找到原本很难找到的研究成果。
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。
除了基本的检索，Lumina还提供AI概述功能。
比如用“机器学习”关键词搜索，它就会引用检索出来的论文总结介绍机器学习：
点击AI概述中有下划线的关键词，就会触发对该关键词的进一步检索：
AI概述下方还有对搜索论文研究成果图表的汇总：
三人团队打造
Lumina背后是一个仅有三人的开发团队，已获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，负责过原子探针研发工作。
联合创始人兼CTO Akhilesh Sharma，本科毕业于美国伊利诺伊大学香槟分校完成机械工程专业，之前是社交媒体平台Postpress的联合创始人和技术主管，也曾担任美国技术咨询公司Neudesic云技术相关顾问。
联合创始人Ishaan Kapoor，加州大学洛杉矶分校统计学毕业，对深度学习、线性代数和大语言模型感兴趣。
除了这次上新的学术搜索引擎，之前团队还做了一个AI论文解读工具——Lumina-chat。
点击Lumina主页右上角的“Legacy System”即可跳转使用。
打开后是这样婶儿的，可以上传PDF与AI交互进行论文解读：
— 完 —股票配资投资