- AIHOT es un marco operativo de sitio que recopila información de diversas fuentes de noticias, la evalúa dos veces mediante un modelo de lenguaje grande para seleccionar contenidos importantes, agrupa noticias similares en un solo caso y luego informa sobre los temas más recientes cada día.
- Este repositorio publica todos los prompts del sitio web completo de AIHOT, backend, proceso de selección, algoritmos de agrupación y popularidad, criterios de evaluación y umbrales para que cualquiera pueda modificar las fuentes de señales y criterios a fin de crear un sitio de temas personalizado para su sector.
- Construido con tecnologías IT universales como Node.js 24 versión, PostgreSQL 17 y Docker Compose, soporta 6 tipos de fuentes de señales incluyendo RSS, web, JSON, redes sociales, WeChat y scripts. Se pueden ajustar todos los procesos como clasificación, selección, resumen, agrupación y cálculo de popularidad de fuentes.
- Las puntuaciones de evaluación se asignan de forma independiente dos veces por documento de fuente y se seleccionan según el grado del documento y los umbrales en diferentes etapas de la fuente. La agrupación determina si las noticias pertenecen al mismo evento analizando la similitud vectorial entre títulos y resúmenes similares durante las últimas 2 semanas y una revalidación con el modelo.
En el proceso de agrupación de AIHOT, destaca el método de doble verificación, donde se determina la similitud durante las últimas 2 semanas como vectores, y cuando la evaluación es incierta, se solicita a otro modelo que confirme nuevamente. Sería bueno verificar cuán consistentemente se mantiene esta automatización de duplicados e integración de eventos, especialmente qué tan fiable es el resultado cuando un usuario lo ajusta para su propia industria.