BackSearch คือเครื่องมือใหม่จาก General Reasoning ที่ทำให้ LLM…
ปัญหาที่มันแก้คือเรื่อง search API ทั่วไปแม้จะมี date filter ให้ตั้งวันที่ก็จริง แต่มันยัง rank ด้วย index ของวันนี้ แล้วหน้าเว็บก็มักถูกแก้ไขเนื้อหาไปแล้วหลังเหตุการณ์จบ พอเอาไปเทส AI ว่าทำนายอนาคตแม่นแค่ไหนก็เลยมีความเสี่ยงว่า AI แอบเห็นคำตอบผ่านข้อมูลที่หลุดมาทีหลัง
จุดที่ผมว่าเนียนมากคือมันกรองด้วยวันที่ crawl หน้าเว็บ ไม่ใช่วันที่บทความอ้างว่าตัวเองตีพิมพ์ เพราะวันที่บทความอ้างเองไม่น่าเชื่อถือ ปลอมง่าย แต่วันที่ crawl จริงปลอมไม่ได้ นี่คือรายละเอียดวิศวกรรมเล็กๆ ที่ทำให้ทั้งระบบเชื่อถือได้จริง
ตอนนี้เปิด preview แคบๆ แค่โดเมนข่าวช่วงธันวาคม 2025 ถึงกรกฎาคม 2026 ใช้งานผ่าน API ของ OpenReward คิดเงินแบบ pay per use 10 ดอลลาร์ต่อการค้นหา 1000 ครั้ง และ 2 ดอลลาร์ต่อการดึงเนื้อหา 1000 ครั้ง เฉพาะที่สำเร็จเท่านั้น
use case หลักคือ forecasting และ prediction market เอาไว้เทสว่า AI ทายอนาคตแม่นจริงไหม กับงาน quant finance ที่ต้อง backtest กลยุทธ์ด้วยข่าวจริงตามช่วงเวลา รวมถึงสร้าง environment เทรน RL agent ที่ reproduce ผลได้ทุกครั้ง
ฟีดแบ็กในวงการค่อนข้างดี มีคนเทสจริงด้วยการล็อก AI หลายตัวไว้ก่อนบอลโลกแล้วให้ทายผล แต่ก็มีเสียงตั้งคำถามว่าเดโมใช้ frontier model ที่อาจจำเหตุการณ์นั้นได้จาก training data อยู่แล้ว เลยแยกยากว่า AI ตอบจากการค้นจริงหรือจากความจำเดิม
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac